Wpływ czynników geotechniczno-konstrukcyjnych na stateczność wybranych osuwisk na terenie fliszu karpackiego
Wariant tytułu
Influence of geotechnical and structural factors on the stability of selected landslides in the area of the Carpathian flysch
Autor
Moskal, Magdalena
Promotor
prof. dr hab. inż. Elżbieta Pilecka
Promotor pomocniczy
dr inż. Janusz P. Kogut
Data wydania
2023
Data obrony
16.11.2023
Wydawca
[s.n.]
Język
polski
Słowa kluczowe
osuwisko, modelowanie numeryczne, sieci neuronowe
landslide, numerical modeling, neural network
Abstrakt
W rozprawie doktorskiej przedstawiono nowatorską metodykę do prognozowania wpływu czynników geotechniczno-konstrukcyjnych na stateczność osuwisk na terenie fliszu karpackiego. Opracowana metodyka bazuje na metodzie sztucznej inteligencji w postaci sieci neuronowych i modelowania numerycznego. W pracy wykorzystano wyniki z 1052 analiz stateczności dla kilkudziesięciu osuwisk i terenów zagrożonych ruchami masowymi, które zlokalizowane są w województwie podkarpackim wzdłuż projektowanej drogi ekspresowej S19, stanowiącej część europejskiego szlaku „Via Carpatia”. Na podstawie zgromadzonej bazy danych wejściowych i wyjściowych obejmujących czynniki geotechniczne charakteryzujące podłoże gruntowe oraz konstrukcyjne związane z projektowaną infrastrukturą drogową zaprojektowano 192 sieci neuronowe o zróżnicowanej architekturze oraz parametrach uczenia. Wytypowany model sztucznej sieci neuronowej umożliwia prognozowanie czynników geotechniczno-konstrukcyjnych charakteryzujących stateczną infrastrukturę drogową na terenach osuwiskowych fliszu karpackiego. Przeprowadzone badania i analizy pozwoliły na sformułowanie autorskiego współczynnika efektywności projektowej, który pozwala na ocenę skuteczności zabezpieczeń terenu osuwiskowego przeznaczonego pod infrastrukturę drogową. Opracowany algorytm neuronowy może stanowić przydatne źródło wiedzy dla projektantów oraz przyczynić się do poprawy jakości podejmowanych decyzji projektowych w zakresie infrastruktury drogowej na terenach osuwiskowych we fliszu karpackim.
The dissertation presents an innovative methodology for forecasting the impact of geotechnical and structural factors on the stability of landslides in the Carpathian flysch. The methodology developed here is based on the artificial intelligence method in the form of neural networks utilizing numerical modelling. The results of the total of 1052 stability analyses for several dozen landslides have been used here. Analysed landslide areas are located in the Podkarpackie Voivodeship along the planned S19 expressway, which is a part of the European route "Via Carpatia". Based on the collected input and output data comprising geotechnical factors characterizing the subsoil and structural factors related to the designed road infrastructure, the total number of 192 neural networks have been built, each with different architecture and learning parameters. The model of the artificial neural network selected here makes it possible to forecast geotechnical and structural parameters characterizing the stable road infrastructure in the landslide areas of the Carpathian flysch. The research and analyses carried out in the work allowed the author to formulate her own coefficient of design efficiency, which assesses the effectiveness of the protection measures applied to the landslide area intended for road infrastructure. The developed neural algorithm can be a useful source of knowledge for designers and it may significantly contribute to improving the quality of design decisions made in relation to road infrastructure in landslide areas located in the Carpathian flysch.
Wydział
Wydział Inżynierii Lądowej
Status pracy dyplomowej
po obronie
Licencja
Licencja PK. Brak możliwości edycji i druku.
Prawa dostępu
Zasób dostępny dla zalogowanych użytkowników lub z komputerów w domenie PK
