Pregled bibliografske jedinice broj: 1132863
Predviđanje ponašanja tunela u krškim stijenskim masama primjenom alata umjetne inteligencije
Predviđanje ponašanja tunela u krškim stijenskim masama primjenom alata umjetne inteligencije // Zbornik 15. dani hrvatske komore inženjera građevinarstva / Lakusic, Stjepan (ur.).
Zagreb: Hrvatska komora inženjera građevinarstva, 2021. str. 1-1 (predavanje, domaća recenzija, sažetak, znanstveni)
CROSBI ID: 1132863 Za ispravke kontaktirajte CROSBI podršku putem web obrasca
Naslov
Predviđanje ponašanja tunela u krškim stijenskim masama
primjenom alata umjetne inteligencije
(Prediction of tunnel behavior in karst rock masses using
artificial intelligence tools)
Autori
Bačić, Mario ; Kovačević, Meho Saša
Vrsta, podvrsta i kategorija rada
Sažeci sa skupova, sažetak, znanstveni
Izvornik
Zbornik 15. dani hrvatske komore inženjera građevinarstva
/ Lakusic, Stjepan - Zagreb : Hrvatska komora inženjera građevinarstva, 2021, 1-1
Skup
15. dani hrvatske komore inženjera građevinarstva (HKIG 2021)
Mjesto i datum
Opatija, Hrvatska, 17.06.2021. - 19.06.2021
Vrsta sudjelovanja
Predavanje
Vrsta recenzije
Domaća recenzija
Ključne riječi
tunel ; krš ; numeričko modeliranje ; neuronske mreže ; probabilističko projektiranje ; puzanje stijene
(tunnel ; karst ; numerical modelling ; neural network ; probabilistic design ; rock creep)
Sažetak
Zbog svoje jedinstvenosti okarakterizirane složenim geološkim i morfološkim, površinskim i podzemnim, značajkama, krš je izuzetno izazovno okruženje za tuneliranje. Postupci numeričkog modeliranja, koji se koriste za predviđanje ponašanja tunela, opterećeni su stoga mnogim nesigurnostima. Ova prezentacija govori o prednostima primjene neuronskih mreža (NN) kao vrlo učinkovitog alata za predviđanje kratkoročnog i dugoročnog ponašanja tunela. Zbog brojnih prednosti u odnosu na tradicionalno korištene statističke i eksperimentalne metode, poput izvanredne sposobnosti obrade informacija koja se odnosi na nelinearnost, visoku paralelnost, toleranciju na smetnje i buku, samoučenje i generalizaciju, mnogi su istraživači koristili neuronske mreže u primjenama vezanim za tunele u stijenskoj masi. Istraživanje dano u prezentaciji provodi se u okviru znanstvenog projekta SAFE 10-T iz programa Obzor 2020. Prezentacija se usredotočuje na primjere gdje su se neuronske mreže pokazale korisnima za probabilističko projektiranje podgradnog sustava krškog tunela, prevladavajući problematiku dugotrajnih numeričkih analiza primjenom Monte-Carlo simulacije (MCS). Drugi primjer, gdje neuronske mreže koriste veliku bazu podataka in-situ monitoringa, predstavlja napore u procjeni najvjerojatnijeg skupa reoloških parametara, omogućujući tako predviđanje dugoročnih deformacija tunela nakon izgradnje. Primjeri dani u radu uključuju dva tunela u Rijeci: cestovni tunel Pećine i željeznički tunel Brajdica koji je nedavno rekonstruiran.
Izvorni jezik
Hrvatski
