Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
 Görüntüleme 18
 İndirme 1
Theoretical Analysis and Development of an Artificial Neural Network Model to Evaluate Earthen Dam Slope Stability: Theoretical Analysis
2022
Dergi:  
Tikrit Journal of Engineering Sciences
Yazar:  
Özet:

In the design of earth dams, it must be considered that the water leakage through the earth dam generates upward and pore pressure, in addition to leakage forces that cause internal erosion, which has a direct influence on the structural stability of this system. Also, the rising and dropping in the water level has a direct effect on the stability of the dam's face slope. One way to solve these issues is the installation of a core or a horizontal water drainage system. The present study relied on the GEO-Studio computer tool to evaluate cross-sectional models of earthen dams by determining the safety factor under different situations represented by a change in filter type, and the flow state as a result of raising and lowering the water level at the dam reservoir and the full fill condition of the dam reservoir. The research found that the existence of a core substantially contributed to improving the safety coefficient for the case of rising the water level (2m) and rapidly rising by assigning it the greatest safety coefficient values. The absence of a filter had an opposite influence on the safety coefficient by decreasing it. Also, the factor of safety for the downstream slope was affected by less than 5% for different flow conditions, compared with the higher effect generated by the upstream slope. Furthermore, an artificial neural network model with an accuracy ratio of more than 97% was developed for the predicted safety factor.

Anahtar Kelimeler:

0
2022
Yazar:  
Atıf Yapanlar
Bilgi: Bu yayına herhangi bir atıf yapılmamıştır.
Benzer Makaleler








Tikrit Journal of Engineering Sciences

Dergi Türü :   Uluslararası

Metrikler
Makale : 536
Atıf : 101
2023 Impact/Etki : 0.093
Tikrit Journal of Engineering Sciences