Hossein Norouzi

Au cours des derni res d cennies, avec l'acc l ration de l'urbanisation et le d veloppement conomique rapide, la recherche sur le d veloppement et l'utilisation de l'espace souterrain, l'am lioration du sol, la pr vention et le contr le des catastrophes dans les domaines de la g ologie de l'ing nierie, de l'ing nierie g otechnique environnementale et d'autres domaines s'intensifie. Avec l'avanc e de la technologie informatique et le progr s de la puissance de calcul, les m thodes de simulation num rique sont devenues un moyen indispensable pour r soudre les probl mes d'ing nierie g otechnique. La plupart des m thodes num riques utilis es en g otechnique sont la m thode des diff rences finies (FDM), la m thode des l ments finis (FEM), la m thode des l ments de fronti re (BEM), la m thode d'analyse des d formations discontinues (DDA), la m thode des l ments discrets (DEM), la m thode des flux de particules (PFM), etc.

In den letzten Jahrzehnten, mit der Beschleunigung der Urbanisierung und der rasanten wirtschaftlichen Entwicklung, nimmt die Forschung zur Erschlie ung und Nutzung des unterirdischen Raums, zur Bodenverbesserung, zur Katastrophenverh tung und zum Katastrophenschutz in der Ingenieurgeologie, der Umweltgeotechnik und in anderen Bereichen zu. Mit dem Fortschritt der Computertechnologie und der zunehmenden Rechenleistung sind numerische Simulationsmethoden zu einem unverzichtbaren Mittel zur L sung geotechnischer Ingenieurprobleme geworden. Die meisten numerischen Methoden, die in der Geotechnik eingesetzt werden, sind die Finite-Differenzen-Methode (FDM), die Finite-Elemente-Methode (FEM), die Boundary-Elemente-Methode (BEM), die Methode der diskontinuierlichen Deformationsanalyse (DDA), die Diskrete-Elemente-Methode (DEM), die Partikelflussmethode (PFM), usw.

Negli ultimi decenni, con l'accelerazione dell'urbanizzazione e il rapido sviluppo economico, la ricerca sullo sviluppo e l'utilizzo dello spazio sotterraneo, il miglioramento del terreno, la prevenzione e il controllo dei disastri in geologia ingegneristica, ingegneria geotecnica ambientale e altri campi in aumento. Con l'avanzamento della tecnologia informatica e il progresso della potenza di calcolo, i metodi di simulazione numerica sono diventati un mezzo indispensabile per risolvere i problemi di ingegneria geotecnica. La maggior parte dei metodi numerici utilizzati nell'ingegneria geotecnica sono il metodo delle differenze finite (FDM), il metodo degli elementi finiti (FEM), il metodo degli elementi limite (BEM), il metodo dell'analisi delle deformazioni discontinue (DDA), il metodo degli elementi discreti (DEM), il metodo del flusso di particelle (PFM), ecc.

Nas ltimas d cadas, com a acelera o da urbaniza o e o r pido desenvolvimento econ mico, a investiga o sobre desenvolvimento e utiliza o do espa o subterr neo, melhoramento do solo, preven o e controlo de cat strofes em geologia de engenharia, engenharia geot cnica ambiental, e outras reas, est a aumentar. Com o avan o da tecnologia inform tica e o progresso do poder computacional, os m todos de simula o num rica tornaram-se um meio indispens vel para resolver problemas de engenharia geot cnica. A maioria dos m todos num ricos utilizados na engenharia geot cnica s o o m todo da diferen a finita (FDM), m todo dos elementos finitos (FEM), m todo dos elementos limite (BEM), m todo da an lise de deforma o descont nua (DDA), m todo dos elementos discretos (DEM), m todo do fluxo de part culas (PFM), etc.

Nos ltimos anos, as redes neurais artificiais (ANN) e a intelig ncia artificial (IA), em geral, t m recebido uma aten o significativa no que diz respeito s suas aplica es em v rios campos cient ficos, variando desde a grande gest o de dados at ao diagn stico m dico. As t cnicas de ANN j s o utilizadas em aplica es quotidianas, tais como an ncios personalizados, assistentes virtuais, condu o aut noma, etc. O in cio dos avan os da regenera o nas ANN pode ser tra ado desde 2005 e pode ser atribu do ao desenvolvimento de novas arquitecturas de aprendizagem, tais como redes neurais convolucionais (CNN) e redes de cren as profundas (DBN), tendo sido alcan ados at agora progressos significativos e propostas novas metodologias, tais como as redes adversas generativas (GAN). Actualmente, os modelos baseados em ANN s o amplamente utilizados em v rias formas de aplica es de engenharia.

Ces derni res ann es, les r seaux neuronaux artificiels (RNA) et l'intelligence artificielle (IA) en g n ral ont suscit une attention particuli re en raison de leurs applications dans plusieurs domaines scientifiques, allant de la gestion des donn es massives (big data) au diagnostic m dical. Les techniques ANN sont d j utilis es dans des applications quotidiennes, telles que les publicit s personnalis es, les assistants virtuels, la conduite autonome, etc. Le d but de la r g n ration des ANN remonte l'ann e 2005 et peut tre attribu au d veloppement de nouvelles architectures d'apprentissage telles que les r seaux neuronaux convolutifs (CNN) et les r seaux de croyance profonde (DBN), avec des progr s significatifs r alis s jusqu' pr sent et de nouvelles m thodologies propos es, telles que les r seaux adversariaux g n ratifs (GAN). l'heure actuelle, les mod les bas s sur les r seaux neuronaux sont largement utilis s dans plusieurs formes d'applications techniques.

Negli ultimi anni, le reti neurali artificiali (RNA) e l'intelligenza artificiale (AI), in generale, hanno raccolto un'attenzione significativa per quanto riguarda le loro applicazioni in diversi campi scientifici, che vanno dalla gestione dei big data alla diagnosi medica. Le tecniche ANN sono gi utilizzate in applicazioni quotidiane, come la pubblicit personalizzata, gli assistenti virtuali, la guida autonoma, ecc. L'inizio della rigenerazione delle RNA pu essere fatto risalire al 2005 e pu essere attribuito allo sviluppo di nuove architetture di apprendimento come le reti neurali convoluzionali (CNN) e le reti di credenza profonde (DBN), con progressi significativi raggiunti finora e nuove metodologie proposte, come le reti generative avversarie (GAN). Attualmente, i modelli basati sulle RNA sono ampiamente utilizzati in diverse applicazioni ingegneristiche.

In den letzten Jahren haben k nstliche neuronale Netze (ANN) und k nstliche Intelligenz (KI) im Allgemeinen im Hinblick auf ihre Anwendungen in verschiedenen wissenschaftlichen Bereichen - von der Verwaltung gro er Datenmengen bis zur medizinischen Diagnose - gro e Aufmerksamkeit erregt. ANN-Techniken werden bereits in allt glichen Anwendungen wie personalisierte Werbung, virtuelle Assistenten, autonomes Fahren usw. eingesetzt. Der Beginn des Durchbruchs bei der Regeneration von ANNs l sst sich bis ins Jahr 2005 zur ckverfolgen und kann auf die Entwicklung neuartiger Lernarchitekturen wie Convolutional Neural Networks (CNN) und Deep Belief Networks (DBN) zur ckgef hrt werden, wobei bis heute erhebliche Fortschritte erzielt und neue Methoden wie Generative Adversarial Networks (GAN) vorgeschlagen worden sind. Gegenw rtig werden ANN-basierte Modelle in verschiedenen technischen Anwendungen weit verbreitet.

Les sources d'eau souterraines sont l'une des plus importantes sources d'approvisionnement en eau, leur mod lisation est donc importante. Dans le m me temps, l' tude et l'investigation des fluctuations du niveau des eaux souterraines en termes d' tudes de gestion, de cr ation de structures d'ing nierie, d'utilisations agricoles et d'obtention d'une eau souterraine de haute qualit sont d'une grande importance. La plupart de la demande en eau potable et agricole dans la plaine de Mashgin Shahr est galement fournie par les eaux souterraines. Quatre mod les d'intelligence artificielle, dont le r seau neuronal avant, le r seau neuronal arri re, la logique floue Sagno et la machine vecteur de support ont t utilis s pour pr dire le niveau des eaux souterraines.

Le sorgenti d'acqua sotterranee sono una delle pi importanti fonti di approvvigionamento idrico, pertanto la loro modellazione importante. Nel frattempo, lo studio e l'indagine delle fluttuazioni del livello delle acque sotterranee in termini di studi di gestione, creazione di strutture ingegneristiche, usi agricoli e ottenimento di acqua sotterranea di alta qualit di grande importanza. La maggior parte della domanda di acqua potabile e agricola nella pianura di Mashgin Shahr fornita anche attraverso l'acqua sotterranea. Per prevedere il livello delle acque sotterranee sono stati utilizzati quattro modelli di intelligenza artificiale, tra cui la rete neurale forward, la rete neurale backward, la logica fuzzy di Sagno e la macchina vettoriale di supporto.

O objectivo deste livro fornecer aos estudantes conhecimentos fundamentais de an lise de elementos finitos e como aplicar estes conhecimentos solu o de problemas de engenharia civil a n veis interm dios e avan ados. No final desta unidade, os estudantes devem adquirir conhecimentos sobre m todos de formula o de equa es de elementos finitos, tipos de elementos b sicos, utiliza o de m todos de elementos finitos para a resolu o de problemas de an lise estrutural, geot cnica e cont nua e utiliza o de pacotes de software de elementos finitos. O programa inclui introdu o teoria de elementos finitos, an lise de barras, vigas e colunas, e conjuntos destes elementos estruturais; an lise de continuidade el stica; problemas de tens o plana, tens o plana e simetria axial; utiliza o, teste e valida o de pacotes de software de elementos finitos; e extens es para aplicar este conhecimento a problemas encontrados na pr tica da engenharia. Ap s a conclus o desta unidade, os estudantes ter o adquirido os seguintes conhecimentos e aptid es: Conhecimento de m todos de formula o de equa es de elementos finitos. Isto proporcionar aos estudantes uma vis o dos princ pios na base dos elementos finitos dispon veis no software comercial de FE.

L'obiettivo di questo libro fornire agli studenti le conoscenze fondamentali dell'analisi agli elementi finiti e le modalit di applicazione di tali conoscenze alla soluzione di problemi di ingegneria civile a livello intermedio e avanzato. Al termine di questa unit , gli studenti dovranno acquisire la conoscenza dei metodi di formulazione delle equazioni agli elementi finiti, dei tipi di elementi di base, dell'uso dei metodi agli elementi finiti per la risoluzione di problemi di analisi strutturale, geotecnica e del continuo e dell'uso dei pacchetti software agli elementi finiti. Il programma comprende l'introduzione alla teoria degli elementi finiti, l'analisi di barre, travi e colonne e di assemblaggi di questi elementi strutturali; l'analisi dei continui elastici; i problemi di deformazione piana, di sollecitazione piana e di simmetria assiale; l'uso, il collaudo e la validazione dei pacchetti software agli elementi finiti; l'estensione dell'applicazione di queste conoscenze ai problemi che si incontrano nella pratica ingegneristica. Al termine di questa unit , gli studenti avranno acquisito le seguenti conoscenze e competenze: Conoscenza dei metodi di formulazione delle equazioni agli elementi finiti. Ci fornir agli studenti una visione dei principi alla base degli elementi FE disponibili nei software FE commerciali.

Ziel dieses Buches ist es, den Studierenden grundlegende Kenntnisse der Finite-Elemente-Analyse zu vermitteln und ihnen zu zeigen, wie sie diese Kenntnisse bei der L sung von Problemen im Bauwesen auf mittlerem und fortgeschrittenem Niveau anwenden k nnen. Am Ende dieser Einheit sollten die Studierenden Kenntnisse ber die Methoden zur Formulierung von Finite-Elemente-Gleichungen, die grundlegenden Elementtypen, die Anwendung von Finite-Elemente-Methoden zur L sung von Problemen in der Struktur-, Geotechnik- und Kontinuumsanalyse und die Verwendung von Finite-Elemente-Softwarepaketen erwerben. Der Lehrplan umfasst eine Einf hrung in die Finite-Elemente-Theorie, die Analyse von St ben, Balken und St tzen sowie von Zusammensetzungen dieser Strukturelemente, die Analyse elastischer Kontinua, Probleme der ebenen Dehnung, der ebenen Spannung und der Achsensymmetrie, die Verwendung, Pr fung und Validierung von Finite-Elemente-Softwarepaketen sowie Erweiterungen zur Anwendung dieser Kenntnisse auf Probleme, die in der Ingenieurpraxis auftreten. Nach Abschluss dieser Einheit haben die Studierenden die folgenden Kenntnisse und F higkeiten erworben: Kenntnis der Methoden zur Formulierung von Finite-Elemente-Gleichungen. Dadurch erhalten die Studierenden einen Einblick in die Prinzipien, die den in kommerzieller FE-Software verf gbaren FE-Elementen zugrunde liegen.

L'objectif de cet ouvrage est de fournir aux tudiants les connaissances fondamentales de l'analyse par l ments finis et la mani re d'appliquer ces connaissances la r solution de probl mes de g nie civil de niveau interm diaire et avanc . A la fin de cette unit , les tudiants devraient acqu rir une connaissance des m thodes de formulation des quations des l ments finis, des types d' l ments de base, de l'utilisation des m thodes d' l ments finis pour r soudre des probl mes d'analyse structurelle, g otechnique et de continuum et de l'utilisation des progiciels d' l ments finis. Le programme comprend une introduction la th orie des l ments finis, l'analyse des barres, des poutres et des colonnes, et des assemblages de ces l ments structurels; l'analyse des continuums lastiques; les probl mes de d formation plane, de contrainte plane et de sym trie axiale; l'utilisation, l'essai et la validation des progiciels d' l ments finis; et des extensions pour appliquer ces connaissances aux probl mes rencontr s dans la pratique de l'ing nierie. A l'issue de cette unit , les tudiants auront acquis les connaissances et comp tences suivantes: Connaissance des m thodes de formulation des quations d' l ments finis. Cela permettra aux tudiants d'avoir un aper u des principes la base des l ments FE disponibles dans les logiciels FE commerciaux.

In recent years, artificial neural networks (ANN) and artificial intelligence (AI), in general, have garnered significant attention with respect to their applications in several scientific fields, varying from big data management to medical diagnosis. ANN techniques are already used in everyday applications, such as personalized advertisements, virtual assistants, autonomous driving, etc. The start of regeneration breakthroughs in ANNs can be traced back to the year 2005 and can be attributed to the development of novel learning architectures such as convolutional neural networks (CNN) and deep belief networks (DBN), with significant progress having been achieved so far and new methodologies having been proposed, such as generative adversarial networks (GAN). At present, ANN-based models are widely used in several forms of engineering applications.

In recent decades, with the acceleration of urbanization and rapid economic development, research on underground space development and utilization, ground improvement, disaster prevention and control in engineering geology, environmental geotechnical engineering, and other fields is increasing. With the advance of computer technology and the progress of computing power, numerical simulation methods have become an indispensable means to solve geotechnical engineering problems. Most of the numerical methods used in geotechnical engineering are the finite difference method (FDM), finite element method (FEM), boundary element method (BEM), discontinuous deformation analysis (DDA) method, discrete element method (DEM), particle flow method (PFM), etc.