Please use this identifier to cite or link to this item:
https://ptsldigital.ukm.my/jspui/handle/123456789/487101
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | Anuar Kasa, Ir. Dr. | |
dc.contributor.author | Rufaizal Che Mamat (P92304) | |
dc.date.accessioned | 2023-10-11T02:28:52Z | - |
dc.date.available | 2023-10-11T02:28:52Z | - |
dc.date.issued | 2021-01-21 | |
dc.identifier.other | ukmvital:123013 | |
dc.identifier.uri | https://ptsldigital.ukm.my/jspui/handle/123456789/487101 | - |
dc.description | Pembinaan benteng jalan raya di atas tanah lembut menimbulkan banyak masalah seperti enapan yang berlebihan dan ketidakstabilan. Aplikasi saliran tegak pra-fabrikasi (PVD) merupakan kaedah pembaikan tanah lembut yang sering digunakan untuk meningkatkan prestasi benteng. Analisis benteng yang digunakan dalam kaedah tradisional memerlukan prosedur pengiraan yang berasingan. Hal ini menjadi rumit dan membebankan bagi jurutera kerana memerlukan masa yang lama bagi menyelesaikan analisis kestabilan. Kaedah kecerdasan buatan (AI) menawarkan penyelesaian kepada masalah ini dan mampu menganalisis data yang kompleks. Matlamat kajian ini adalah menilai prestasi ramalan kestabilan benteng dengan menggunakan Rangkaian Neural Buatan (ANN), Sistem Inferens Adaptif Neuro-Fuzzy (ANFIS) dan Mesin Vektor Sokongan (SVM). Dalam kajian ini, sejumlah 100 pemodelan benteng yang mempunyai geometri dan surcaj yang berbeza dihasilkan dengan menggunakan kaedah unsur terhingga (FEM) bagi menganggar enapan permukaan maksimum, enapan asas maksimum, pesongan maksimum dan faktor keselamatan global. Pengaruh geometri terhadap kelakuan dan prestasi ramalan bagi kestabilan benteng dikaji. Analisis unsur terhingga dengan model terikan satah juga dilakukan bagi mengkaji pengaruh saiz jejaring ke atas hasil pengiraan serta mengesahkan parameter kesan lumuran berdasarkan perbandingan hasil di antara pengiraan dan pengukuran di lapangan. Prestasi model ANN, ANFIS dan SVM dibandingkan bagi menilai ketepatan ramalan berdasarkan nilai R2 dan RMSE. Kajian ini mendapati bahawa nisbah kebolehtelapan kesan lumuran (η) dengan nilai 4 adalah sesuai untuk digunakan. Saiz jejaring juga tidak menunjukkan pengaruh yang signifikan terhadap hasil pengiraan FEM. Hasil analisis tingkah laku mendapati geometri benteng tidak mempengaruhi lokasi enapan maksimum. Sebaliknya, lokasi pesongan maksimum bergantung kepada ketinggian benteng dan kapasiti surcaj. Analisis perbandingan prestasi model-model AI menunjukkan bahawa ANFIS menghasilkan ketepatan ramalan yang tertinggi dengan purata nilai R2 dan RMSE masing-masing adalah 0.999 dan 0.002. Satu sistem ramalan dengan menggabungkan pengaturcaraan GUI dan struktur rangkaian ANFIS telah dihasilkan bagi menganalisis kestabilan benteng jalan raya dan didapati perbezaan nilai maksimum yang dihasilkan dengan output FEM adalah 0.8%.,Ph.D. | |
dc.language.iso | may | |
dc.publisher | UKM, Bangi | |
dc.relation | Faculty of Engineering and Built Environment / Fakulti Kejuruteraan dan Alam Bina | |
dc.rights | UKM | |
dc.subject | Universiti Kebangsaan Malaysia -- Dissertations | |
dc.subject | Dissertations, Academic -- Malaysia | |
dc.subject | Benteng jalan raya | |
dc.subject | Tanah lembut | |
dc.title | Penilaian kestabilan benteng jalan raya di atas tanah lembut menggunakan kaedah kecerdasan buatan | |
dc.type | Theses | |
dc.format.pages | 223 | |
dc.identifier.barcode | 005640(2021)(PL2) | |
Appears in Collections: | Faculty of Engineering and Built Environment / Fakulti Kejuruteraan dan Alam Bina |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
ukmvital_123013+SOURCE1+SOURCE1.0.PDF Restricted Access | 3.49 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.