Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

ZPĚTNÁ ANALÝZA PŘI NÁVRHU TUNELŮ

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21110%2F14%3A00226225" target="_blank" >RIV/68407700:21110/14:00226225 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    čeština

  • Název v původním jazyce

    ZPĚTNÁ ANALÝZA PŘI NÁVRHU TUNELŮ

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Numerical methods are often used to predict deformational behaviour around tunnels. The input parameters are prone to a certain error, so we must ensure that the behaviour of numerical model is as close to reality as possible. The back-analysis involvesall the procedures to prediction the real behaviour of the ground and tunnel system. This paper presents short review of back analysis in geotechnical engineering and describes widely used method for sensitivity and back analysis - artificial neural network (ANN).

  • Název v anglickém jazyce

    Back Analysis in Tunnel Design

  • Popis výsledku anglicky

    Zpětná analýza podzemních staveb je v inženýrské veřejnosti chápána značně nepřesně a vede většinou k mylné představě, že postupnou úpravou vstupních parametrů numerického modelu v určitém profilu podzemní stavby získáme numerický model schopný vypovídatchování při dalším postupu ražby. Tato představa zcela opomíjí skutečnosti, že na chování numerického modelu nemají vliv pouze hodnoty vstupních parametrů, ale i vlastní numerický model a nepřesnosti a chyby observačního měření. Je možné konstatovat, žev oblasti řešení geotechnických úloh převládá dnes použití zpětné analýzy využívajících přímé metody z důvodu snahy získat nejvěrohodnější výsledky. Z přímých metod se zdají být nejvhodnější neuronové sítě. Použití neuronových sítí ve zpětných analýzáchúloh podzemního stavitelství se rozvíjí od začátku tohoto století a je zabudováno i do metody konečných prvků a na základě dobrých zkušeností se v současnosti rychle rozmáhá. Článek popisuje obecně neuronové sítě (ANN), postup zpětné ana

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    JN - Stavebnictví

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/TE01020168" target="_blank" >TE01020168: Centrum pro efektivní a udržitelnou dopravní infrastrukturu (CESTI)</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2014

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Zakládání staveb Brno 2014

  • ISBN

    978-80-87920-01-5

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    6

  • Strana od-do

    143-148

  • Název nakladatele

    Česká geotechnická společnost Českého svazu stavebních inženýrů

  • Místo vydání

    Brno

  • Místo konání akce

    Brno

  • Datum konání akce

    3. 11. 2014

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    EUR - Evropská akce

  • Kód UT WoS článku