Application des réseaux de neurones artificiels à l'analyse des chaussées souples / Houssam Ghiat (2013) 

Public ISBD Titre : Application des réseaux de neurones artificiels à l'analyse des chaussées souples Type de document : texte imprimé Auteurs : Houssam Ghiat, Auteur ; Mohamed El Mehdi Boukessessa, Auteur ; Tiliouine, Boualem, Directeur de thèse Editeur : [S.l.] : [s.n.] Année de publication : 2013 Importance : 63 f. Présentation : ill. Format : 30 cm. Accompagnement : 1 CD-ROM. Note générale : Mémoire de Projet de Fin d’Études : Génie Civil : Alger, École Nationale Polytechnique : 2013 Bibliogr.: f. 64 - 65. - Annexe: f. 66 - 68 Langues : Français (fre) Mots-clés : Chaussées souples Réseaux de neurones artificiels MATLAB K-θ Critères dimensionnement Modèle Burmister Essai triaxial Index. décimale : PB01313 Résumé : Le but de ce travail est de proposer une approche réseaux de neurones artificiels (RNA) par l’utilisation du logiciel MATLAB pour estimer le module réversible des graves non traitées (GNT), qui est un paramètre clé dans l’analyse des chaussées souples, à partir de résultats d’essais triaxiaux(TCR). Les résultats obtenus montrent que les valeurs des modules prédits par les RNA sont très précises et que les réseaux de neurones artificiels peuvent reproduire l’effet des différents facteurs sur le module. Les résultats montrent aussi qu’une analyse d’une structure de chaussée basée sur le modèle RNA faite moyennent le logiciel KENLAYER est plus fiable que son homologue en K-θ. Les RNA offrent aussi une alternative aux TCR dans la mesure où ils épargnent le recours à ses derniers afin de caractériser les GNT sous des conditions non réalisés en essais. Application des réseaux de neurones artificiels à l'analyse des chaussées souples [texte imprimé] / Houssam Ghiat, Auteur ; Mohamed El Mehdi Boukessessa, Auteur ; Tiliouine, Boualem, Directeur de thèse . - [S.l.] : [s.n.], 2013 . - 63 f. : ill. ; 30 cm. + 1 CD-ROM. Mémoire de Projet de Fin d’Études : Génie Civil : Alger, École Nationale Polytechnique : 2013 Bibliogr.: f. 64 - 65. - Annexe: f. 66 - 68 Langues : Français (fre) Mots-clés : Chaussées souples Réseaux de neurones artificiels MATLAB K-θ Critères dimensionnement Modèle Burmister Essai triaxial Index. décimale : PB01313 Résumé : Le but de ce travail est de proposer une approche réseaux de neurones artificiels (RNA) par l’utilisation du logiciel MATLAB pour estimer le module réversible des graves non traitées (GNT), qui est un paramètre clé dans l’analyse des chaussées souples, à partir de résultats d’essais triaxiaux(TCR). Les résultats obtenus montrent que les valeurs des modules prédits par les RNA sont très précises et que les réseaux de neurones artificiels peuvent reproduire l’effet des différents facteurs sur le module. Les résultats montrent aussi qu’une analyse d’une structure de chaussée basée sur le modèle RNA faite moyennent le logiciel KENLAYER est plus fiable que son homologue en K-θ. Les RNA offrent aussi une alternative aux TCR dans la mesure où ils épargnent le recours à ses derniers afin de caractériser les GNT sous des conditions non réalisés en essais.

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Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité	Spécialité	Etat_Exemplaire
PB01313A	PB01313	Papier + ressource électronique	Bibliothèque centrale	Projet Fin d'Etudes	Disponible	Genie_civil	Consultation sur place/Téléchargeable
PB01313B	PB01313	Papier + ressource électronique	Bibliothèque centrale	Projet Fin d'Etudes	Disponible	Genie_civil	Consultation sur place/Téléchargeable

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