استخدام الشبكات العصبية الاصطناعية في دراسة استقرار المكاسر الركامية

تعد دراسة استقرار المنشآت البحرية من المواضيع الهامة جداً و ذلك لأنها تتضمن الأخذ بعين الاعتبار الكثير من البارامترات من أجل الوصول إلى التصميم الهندسي الآمن و الاقتصادي لمثل هذه المنشآت. تتضمن الدراسة الحالية تقنية شبكة عصبية اصطناعية لتوقع عدد الاستقرار للمكاسر الركامية, حيث تم بناء شبكة عصبية اعتماداً على البارامترات المؤثرة على استقرار المكسر, و من ثم استخدمت خوارزمية الانتشار العكسي للخطأ في تدريب الشبكة. تبين نتيجة الدراسة أن هناك ارتباطاً كبيراً بين القيم المحسوبة من الشبكة و القيم المأمولة (المحسوبة من علاقة van der meer) حيث بلغ معامل الارتباط 0.88.

The stability analysis of coastal structure is very important because it involves many design parameter s to be considered for the save and economical design of structure. In the present study neural network technique is adopted to predict the stability number of rubble mound breakwater. One model is constructed based on the parameters which influence on the stability of rubble mound breakwater, the back propagation algorithm is used in training network . Agood correlation is obtained between network predicted stabilityand estimated ones. Correlation coefficient=0.88.