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Artificial Neural Networks simulate the learning process of biological neurons, and they have been successfully used in the computation of parameters on several engineering problems where a strong nonlinear relation among the variables exists.  In soil science, estimation of some properties involves variables that are complicated to estimate using mathematical models, so the solution for the problems fall into the field of Artificial Intelligence.  The present paper reports the elaboration of an Artificial Neural Network for the estimation of soil penetration resistance at different depths, considering as influential variables humidity, density, static load, and inflate pressure. The best estimation results were obtained at a depth of 20-30 cm., Las redes neuronales artificiales, simuladoras del proceso de aprendizaje de las neuronas biológicas, han sido utilizadas con éxito en el cálculo de parámetros en diversos problemas de ingeniería en que las variables involucradas tienen una alta relación no lineal entre sí y la modelación no permite representar el problema mediante una función matemática de fácil deducción. En la ciencia del suelo la predicción de algunas propiedades involucra diversas variables que hacen de su estimación por medio de modelos matemáticos un proceso complejo, y trasladan la solución del problema al campo de la inteligencia artificial. En el presente articulo se reporta la elaboración de redes neuronales artificiales para la estimación de la resistencia a la penetración a diferentes profundidades de un suelo; se consideran como variables infiuyentes el contenido de humedad, la densidad, la carga estãtica y la presión de infiado. Los resultados muestran una mejor estimación para profundidades entre 20 cm y 30 cm.

Tipo de documento: Artículo - Article

Palabras clave: Suelo, compactación del suelo, inteligencia artificial, redes neuronales artificiales, resistencia a la penetración, Artificial intelligence, artificial neural networks, soils, soil compaction, soil penetration strength.





Fuente: http://www.bdigital.unal.edu.co


Introducción



Compactación potencial en dos suelos de la parte plana del Valle del Cauca.
Parte II                     compaction Edgar Madero Morales1*, María Elvira Peña Artunduaga2†, Betsy Yadira Escobar2‡, y Luis Fernando García2** 1 Profesor Asociado, Departamento de Ingeniería, Facultad de Ingeniería, Universidad Nacional de Colombia Sede Palmira. Estudiantes de Ingeniería Agrícola, Universidad del Valle, Cali, Colombia. *Autor para correspondencia: eemaderom@unal.edu.co; †maripena@univalle.edu.co; ‡betsyyadira@gmail.com; **luisfega2@ hotmail.com 2 Rec.: 08.04.11 Acept.: 26.11.11 Resumen                          mezclados francosos isohipertérmicos con pendiente 0.5%, en diferentes cultivos en el CIAT-Palmira, fueron compactados en el aparato de Richards en dos condiciones de humedad (0.1 bar y 0.5 bar) para medir el punto de máxima compactación, estimado a través de la variación de la densidad aparente, la tasa de difusión de oxígeno, la porosidad de aireación, la conductividad hidráulica saturada y el módulo de ruptura.
Se incluyeron dos testigos bajo cobertura de bosque natural en los mismos suelos y se utilizó un diseño completamente al azar con arreglo factorial (2 suelos x 2 usos x 2 humedades) con tres repeticiones. Para la comparación de medias se utilizó la prueba de Duncan (P 0.05).
Los suelos cultivados fueron potencialmente más susceptibles a la compactación que los de bosque, a pesar de que los primeros presentaban un contenido promedio de 4% de M.O.
En condiciones de alta humedad (0.1 bar) los suelos cultivados presentaron igualmente mayor potencial de compactación.
Calciustol resultó con mayor potencial a la compactación, independientemente del uso.
El estudio sugiere que los altos contenidos de M.O no                   ...






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