تحليل العناصر المحدودة والشبكة العصبية الاصطناعية للأساسات الشريطية المتداخلة في التربة المتماسكة المشبعة

تستخدم هذه الدراسة التحليل العددي لدراسة سلوك الأساس تحت متغيرات مختلفة، مثل مسافة الأساس، والعمق، وقوة القص غير الصرفة للتربة، ومستويات المياه الجوفية. كان استخدام تنبؤات الشبكة العصبية الاصطناعية (ANN) لتقدير سلوك الاستيطان لكل تكوين عنصرًا فريدًا في البحث. أظهرت النتائج أهمية تماسك التربة ونسبة عمق الأساس في تأثيرات التداخل بين القواعد المتقاربة. الملاحظة عبر قيم التماسك المختلفة هي أن زيادة عمق القدم وارتفاع منسوب المياه الجوفية يقلل من التباعد المطلوب لتخفيف التداخل. تتضاءل قدرة التحمل النهائية (UBC) للقواعد المتداخلة مع نمو نسبة التباعد إلى عرض القدم (S/B) حتى تصبح مساوية لتلك الخاصة بالأساس المعزول عند مسافات أعلى. عند نسبة S/B تبلغ 1، فإن UBC للأساسين يساوي تلك الخاصة بالأساس المعزول ويظل ثابتًا مع نمو نسبة S/B. علاوة على ذلك، ترتبط أسس أعمق مع UBC أعلى. يؤدي دمج تنبؤات ANN في التحليل إلى تحسين تقدير الاستيطان ويوفر مكسبًا منهجيًا في تقييم قواعد الشريط المتداخلة في التربة المتماسكة المشبعة. إن قيمة RMSE المذهلة البالغة 3.6% والتي تمت ملاحظتها في تقييم نموذج ANN تعزز موثوقية النتائج، مما يؤكد أهمية هذه التقنية في الممارسة الهندسية.