The properties of soil are naturally highly variable and thus, to ensure proper safety and reliability, we need to test a large number of samples across the length and depth. In pile foundations, conducting field tests are highly expensive and the traditional empirical relations too have been proven to be poor in performance. The study proposes a state-of-art Particle Swarm Optimization (PSO) hybridized Artificial Neural Network (ANN), Extreme Learning Machine (ELM) and Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS); and comparative analysis of metaheuristic models (ANN-PSO, ELM-PSO, ANFIS-PSO) for prediction of bearing capacity of pile foundation trained and tested on dataset of nearly 300 dynamic pile tests from the literature. A novel ensemble model of three hybrid models is constructed to combine and enhance the predictions of the individual models effectively. The authenticity of the dataset is confirmed using descriptive statistics, correlation matrix and sensitivity analysis. Ram weight and diameter of pile are found to be most influential input parameter. The comparative analysis reveals that ANFIS-PSO is the best performing model in testing phase (R2 = 0.85, RMSE = 0.01) while ELM-PSO performs best in training phase (R2 = 0.88, RMSE = 0.08); while the ensemble provided overall best performance based on the rank score. The performance of ANN-PSO is least satisfactory compared to the other two models. The findings were confirmed using Taylor diagram, error matrix and uncertainty analysis. Based on the results ELM-PSO and ANFIS-PSO is proposed to be used for the prediction of bearing capacity of piles and ensemble learning method of joining the outputs of individual models should be encouraged. The study possesses the potential to assist geotechnical engineers in the design phase of civil engineering projects.
Studying slope stability is an important branch of civil engineering. In this way, engineers have employed machine learning models, due to their high efficiency in complex calculations. This paper examines the robustness of various novel optimization schemes, namely equilibrium optimizer (EO), Harris hawks optimization (HHO), water cycle algorithm (WCA), biogeography-based optimization (BBO), dragonfly algorithm (DA), grey wolf optimization (GWO), and teaching learning-based optimization (TLBO) for enhancing the performance of adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) in slope stability prediction. The hybrid models estimate the factor of safety (FS) of a cohesive soil-footing system. The role of these algorithms lies in finding the optimal parameters of the membership function in the fuzzy system. By examining the convergence proceeding of the proposed hybrids, the best population sizes are selected, and the corresponding results are compared to the typical ANFIS. Accuracy assessments via root mean square error, mean absolute error, mean absolute percentage error, and Pearson correlation coefficient showed that all models can reliably understand and reproduce the FS behavior. Moreover, applying the WCA, EO, GWO, and TLBO resulted in reducing both learning and prediction error of the ANFIS. Also, an efficiency comparison demonstrated the WCA-ANFIS as the most accurate hybrid, while the GWO-ANFIS was the fastest promising model. Overall, the findings of this research professed the suitability of improved intelligent models for practical slope stability evaluations.
This paper describes the results of a pile pullout test considering the confine pressure and fines content of the ground. The Pullout tests were conducted under various ground conditions using model piles. The effect of ground confine pressure on the pullout resistance and the pullout resistance parameters of the pile were evaluated based on the experimental results. The results of pullout test showed that the maximum pullout resistance occurred at a pullout displacement of about 7mm to 9mm, regardless of the fines content and the confine pressure of the ground. The maximum pullout resistance of the pile decreased as the fines content of the ground increased, and this trend became clearer as the confine pressure increased. The pullout resistance calculated by theoretical formula was compared with the experimental results in order to ensure the reliability of the pullout test results. The comparative results showed that the experimental and theoretical values showed a tendency to decrease the pullout resistance as the fines content increased, in all confine pressure conditions. The analysis result of the pullout resistance parameters confirmed that the pullout resistance was greatly influenced by the adhesion compared to the interface friction angle, as the fines content of the ground around the pile increased.
Horizontal drainage, which are representative dewatering method of domestic and foreign slope, are applied to reducing pore water pressure. Accordingly, several previous studies have been conducted, but horizontal drainage are standardized which is an unclean standard for a quantity calculation in filed. Therefore, this study presents field soil and laboratory model box to identify a drainage performance and influencing factors of various horizontal drainage. Furthermore, this study verifies the performance comparison of drainage shape or size according to different particle size distributions. In the outflow results for steady state, the study found that all samples are drained at a constant rate after a minimum of 3 minutes to maximum of 15 minutes. In the case of comparing the outflow per hour (Unit flux) in coarse grained soils, it found that drainage shape and size affect drainage performance. In the result, the future expected to be used basic data that experiment of drainage performance on fine grained soils and determine the quantity.
Canal-side roads frequently collapse due to an unexpectedly greater soft-clay thickness with a rapid drawdown situation. This causes annually increased repair and reconstruction costs. This paper aims to explore the effect of soft-clay thickness on the failure in the canal-side road in the case study of Phra Nakhon Si Ayutthaya rural road no. 1043 (AY. 1043). Before the actual construction, a field vane shear test was performed to determine the undrained shear strength and identify the thickness of the soft clay at the AY. 1043 area. After establishing the usability of AY. 1043, the resistivity survey method was used to evaluate the thickness of the soft clay layer at the failure zone. The screw driving sounding test was used to evaluate the undrained shear strength for the road structure with a medium-stiff clay layer at the failure zone for applying to the numerical model. This model was simulated to confirm the effect of soft-clay thickness on the failure of the canal-side road. The monitoring and testing results showed the tendency of rapid drawdown failure when the canal-side road was located on > 9 m thick of soft clay with a sensitivity > 4.5. The result indicates that the combination of resistivity survey and field vane shear test can be successfully used to inspect the soft-clay thickness and sensitivity before construction. The preliminary design for preventing failure or improving the stability of the canal-side road should be considered before construction under the critical thickness and sensitivity values of the soft clay.
The global waste crisis has been escalating and its consequent impact on soil, water, air pollution, and eventually climate change acceleration has shed light on the importance of reducing waste. Amidst COVID-19 and the following surge in single-use plastics for food delivery, waste generation is on the incline. Companies and governments have embarked on developing various eco-friendly packaging technologies, but their effectiveness on the consumers is vague as definitions of eco-friendly packaging are vague, and research on its link to purchase intention remains scarce. Thus, the adoption of eco-friendly packaging has been slow. To address this issue, this study analyzes the awareness and purchase intention of four visual attributes of eco-friendly packaging-material, verbal statement, eco-label, and color-along with the environmental consciousness among undergraduate university students in Korea through online surveys and the ordered logit regression model. The study distinguished the attributes into evidence-based and conjectural categories. The findings revealed that eco-friendly visual attributes had a positive effect on purchase intention amongst undergraduate students in Korea; however the level of environmental consciousness had marginal effect on the purchase intention of eco-friendly visual attributes. The level of effectiveness also varied with each visual element. Analyses revealed that visual attributes to eco-friendly material had marginal effect on purchase intention; color was deemed not an "Eco-friendly attribute" by most students, and although eco-friendly labels were deemed as an eco-friendly attribute, trust in the labels varied according to environmental consciousness. These findings have implications for businesses and policymakers aiming to promote eco-friendly consumption within packaged food products.
Ahmed Amine Daikh;Ahmed Drai;Mohamed Ouejdi Belarbi;Mohammed Sid Ahmed Houari;Benoumer Aour;Mohamed A. Eltaher;Norhan A. Mohamed
Advances in nano research
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v.16
no.3
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pp.289-301
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2024
In this work, an analytical model employing a new higher-order shear deformation beam theory is utilized to investigate the bending behavior of axially randomly oriented functionally graded carbon nanotubes reinforced composite nanobeams. A modified continuum nonlocal strain gradient theory is employed to incorporate both microstructural effects and geometric nano-scale length scales. The extended rule of mixture, along with molecular dynamics simulations, is used to assess the equivalent mechanical properties of functionally graded carbon nanotubes reinforced composite (FG-CNTRC) beams. Carbon nanotube reinforcements are randomly distributed axially along the length of the beam. The equilibrium equations, accompanied by nonclassical boundary conditions, are formulated, and Navier's procedure is used to solve the resulting differential equation, yielding the response of the nanobeam under various mechanical loadings, including uniform, linear, and sinusoidal loads. Numerical analysis is conducted to examine the influence of inhomogeneity parameters, geometric parameters, types of loading, as well as nonlocal and length scale parameters on the deflections and stresses of axially functionally graded carbon nanotubes reinforced composite (AFG CNTRC) nanobeams. The results indicate that, in contrast to the nonlocal parameter, the beam stiffness is increased by both the CNTs volume fraction and the length-scale parameter. The presented model is applicable for designing and analyzing microelectromechanical systems (MEMS) and nanoelectromechanical systems (NEMS) constructed from carbon nanotubes reinforced composite nanobeams.
Ali Alnujaie;Ahmed A. Daikh;Mofareh H. Ghazwani;Amr E. Assie;Mohamed A Eltaher
Advances in nano research
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v.17
no.2
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pp.181-195
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2024
This study introduces a novel functionally graded material model, termed the "Coated Functionally Graded Graphene-Reinforced Composite (FG GRC)" model, for investigating the free vibration response of plates, highlighting its potential to advance the understanding and application of material property variations in structural engineering. Two types of coated FG GRC plates are examined: Hardcore and Softcore, and five distribution patterns are proposed, namely FG-A, FG-B, FG-C, FG-D, and FG-E. A modified displacement field is proposed based on the higher-order shear deformation theory, effectively reducing the number of variables from five to four while accurately accounting for shear deformation effects. To solve the equations of motion, an analytical solution based on the Galerkin approach was developed for FG GRC plates resting on a viscoelastic Winkler/Pasternak foundation, applicable to various boundary conditions. A comprehensive parametric analysis elucidates the impact of multiple factors on the fundamental frequencies. These factors encompass the types and distribution patterns of the coated FG GRC plates, gradient material distribution, porosities, nonlocal length scale parameter, gradient material scale parameter, nanoplate geometry, and variations in the elastic foundation. Our theoretical research aims to overcome the inherent challenges in modeling structures, providing a robust alternative to experimental analyses of the mechanical behavior of complex structures.
To produce expanded, minimally hard extrudates from blends of raw pork meat (20%), defatted soy flour (25%), and corn starch using a single-screw extruder, various combinations of feed moisture, process temperature, and screw speed were evaluated. First series of extrusion runs were conducted according to a central composite rotatable design/response surface methodology (RSM). Upon assessing the full model for each response, insignificant terms were eliminated to determine final response surface models. Screw speed within the range evaluated was found to have no significant effect on expansion ratio (ER) or shear force (SF) of extrudates. Since examinations of the response surfaces and their generated grids of predicted values indicated that maximum ER and minimum SF were likely to be attained with a moisture-temperature combination outside the RSM experimental range, the second series of extrusion runs were conducted with several selected combinations of moisture and temperature to determine a practical optimum extrusion condition. The combination of 22.78% feed moisture, 16$0^{\circ}C$ process temperature, and 170 rpm screw speed was chosen as such a condition, and used in the final extrusion. The final product required less force to break than did commercial pretzel sticks.
The influence of stress path on the deformation characteristics of clay has been studied through a series of stress-path controlled triaxial tests on artificially sedimented and normally con- solidated Kaolinite. It has been found that there exists a critical stress increment ratio, Kc, in which stress·strain characteristics possesses a linear relationships and beyond Kc, strain hardening. A modified hyperbolic constitutive model for the strain hardening behavior has been formulated based on the Drnevich's hyperbolic function. And, a method of settlement analyses has been Proposed wherein the effect of stress path during consolidation is taken into account.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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