Modeling sulfuric acid induced swell in carbonate clays using artificial neural networks

Sivapullaiah, P.V.; Guru Prasad, B.; Allam, M.M.

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자료유형: 학술저널

저자정보: Sivapullaiah, P.V. (Department of Civil Engineering, Indian Institute of Science) Guru Prasad, B. (Department of Civil Engineering, University of Wollongong) Allam, M.M. (Department of Civil Engineering, Indian Institute of Science)

저널정보: 테크노프레스 Geomechanics & engineering Geomechanics & engineering 제1권 제4호

발행연도: 2009.1

수록면: 307 - 321 (15page)

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The paper employs a feed forward neural network with back-propagation algorithm for modeling time dependent swell in clays containing carbonate in the presence of sulfuric acid. The oedometer swell percent is estimated at a nominal surcharge pressure of 6.25 kPa to develop 612 data sets for modeling. The input parameters used in the network include time, sulfuric acid concentration, carbonate percentage, and liquid limit. Among the total data sets, 280 (46%) were assigned to training, 175 (29%) for testing and the remaining 157 data sets (25%) were relegated to cross validation. The network was programmed to process this information and predict the percent swell at any time, knowing the variable involved. The study demonstrates that it is possible to develop a general BPNN model that can predict time dependent swell with relatively high accuracy with observed data ($R^2$=0.9986). The obtained results are also compared with generated non-linear regression model.

#artificial neural networks #swell percent #calcareous clay #sulfuric acid

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Sivapullaiah, P.V.

소속기관 Department of Civil Engineering, Indian Institute of Science

주요연구분야 공학 > 기타공학 > 기타 공학

논문수 1 이용수 2

Guru Prasad, B.

소속기관 Department of Civil Engineering, University of Wollongong

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Allam, M.M.

소속기관 Department of Civil Engineering, Indian Institute of Science

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