Prediction of bearing capacity of thin-walled foundation: a simulation approach
In the recent past years, utilization of intelligent models for solving geotechnical problems has received considerable attention. This paper highlights the feasibility of adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) for predicting the bearing capacity of thin-walled foundations. For this reason, a...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Momeni, Ehsan, Armaghani, Danial Jahed, Fatemi, Seyed Alireza, Nazir, Ramli |
---|---|
التنسيق: | مقال |
منشور في: |
Springer London
2018
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | http://eprints.utm.my/id/eprint/85655/ http://dx.doi.org/10.1007/s00366-017-0542-x |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Bearing capacity of precast thin-walled foundation in sand
بواسطة: Momeni, Ehsan, وآخرون
منشور في: (2015) -
Prediction of bearing capacity for thin-wall spread foundations using ICA-ANN predictive model
بواسطة: Nazir, Ramli, وآخرون
منشور في: (2015) -
Prediction of pile bearing capacity using a hybrid genetic algorithm-based ANN
بواسطة: Momeni, Ehsan, وآخرون
منشور في: (2014) -
Bearing capacity of shallow foundation's prediction through hybrid artificial neural networks
بواسطة: Marto, Aminaton, وآخرون
منشور في: (2014) -
Comparative study on prediction of axial bearing capacity of driven piles in granular materials
بواسطة: Momeni, Ehsan, وآخرون
منشور في: (2013)