MODELI MEHKE LOGIKE IN NEVRONSKE MREŽE ZA ANALIZO GEOTEHNIČNIH KONSTRUKCIJJelušič, Primož (Avtor) Žlender, Bojan (Mentor) Kravanja, Stojan (Komentor) ANFISNLPvoziščna konstrukcijapodporna konstrukcija s pasivnimi sidripodzemno skladišče plinaV doktorski disertaciji smo razvili nove modele za analizo voziščne konstrukcije, podporne konstrukcije in podzemne konstrukcije. Modele smo izdelali z adaptivnimi nevronskimi mrežami in mehkim identifikacijskim sistemom (adaptive network based fuzzy inference system, ANFIS). ANFIS metoda v splošnem omogoča izdelavo geotehničnih modelov, ki imajo večjo sposobnost napovedi kot konvencionalne analitične metode. ANFIS modele smo izdelali na podlagi geomehanskih računskih modelov in optimizacijskih modelov. Optimizacijske modele smo izdelali z nelinearnim programiranjem (nonlinear programming, NLP). Natančnost napovedi modelov je odvisna od nelinearnosti obravnavanega problema. Ugotovili smo, da je v ANFIS modelih bistvenega pomena razvrstitev nevronov. Za ta namen smo razvili ANFIS modele z različno topologijo nevronov in uporabili tisto, ki je imela najmanjšo odstopanje glede na množico testnih podatkov. V doktorski disertaciji razviti ANFIS modeli voziščne konstrukcije omogočajo napovedovanje horizontalne specifične deformacije na dnu asfaltne plasti in vertikalne specifične deformacije na podlagi. Razviti modeli za podporno konstrukcijo s pasivnimi sidri omogočajo napovedovanje faktorja varnosti in optimalnega naklona pasivnih sider. Dobljeni ANFIS modeli za podzemne konstrukcije omogočajo napovedovanje optimalnih izdelavnih stroškov podzemnega skladišča plina in optimalne zasnove kaverne. P. Jelušič]20132013-06-03 11:47:36Doktorska disertacija40612sl