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Detailergebnis zu DOK-Nr. 50566

Dreidimensionale Abbildung räumlich verteilter Bodeneigenschaften mit Hilfe eines künstlichen Netzwerkes (Orig. engl.: Three-dimensional modeling of spatial soil properties via artificial neural networks)

Autoren Y.M. Najjar
O.M. Itani
Sachgebiete 7.0 Allgemeines, Klassifikation
7.1 Baugrunderkundung; Untersuchung von Boden und Fels

Washington, D.C.: National Academy Press, 2000 (Transportation Research Record (TRB) H. 1709) S. 50-59, 6 B, 13 Q

Bei der Bodenerkundung versuchen Geotechnik-Ingenieure die Veränderlichkeit des geologischen Materials einschließlich der Unsicherheiten und Ungenauigkeiten, die mit der Charakterisierung des Untergrundes verbunden sind, zu erkennen. Die Unsicherheiten schließen die Streuungen aus den realen räumlichen Veränderungen der Bodeneigenschaften und die statistischen zufälligen Prüffehler ein. Systematische Fehler, wie sie aus systematischen Abweichungen bei Messverfahren hervorgehen können, sind ebenfalls einzuschließen. Bei fast allen Bauobjekten spielen in der Bodenerkundung die Sondierverfahren die Hauptrolle. Die Interpretation der Prüfergebnisse ist meistens empirischer Art. Es erscheint daher vernünftig, eine geeignete Rechenmethode zu suchen, um die Unsicherheit in der Vorausberechnung eines Wertes abseits der aktuellen Prüfstelle zu minimieren. In dieser Forschung wird die Leistungsfähigkeit künstlicher Gitternetzwerke (ANN) als ein Computerverfahren für die Berechnung des Standard Penetration Test (SPT) an jedem beliebigen Punkt eines Feldes, in dem SPT-Ergebnisse vorliegen, bewertet. SPT und Wassergehaltsmessungen in 5 Bohrlöchern werden für die Erprobung und Prüfung des entwickelten dreidimensionalen Netzwerkes herangezogen. Für die grafische und visuelle Veranschaulichung von Bodenschichten werden Kartierungen von Hohlraumeinschlüssen und Wassergehaltswerten an verschiedenen Stellen vorgeführt. Die Ergebnisse zeigen die Realisierbarkeit und Flexibilität der ANN-Methodik als ein erfolgversprechendes Werkzeug für die Bodenerkundung.