AN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK FOR PREDICTING THE RESISTANCE OF DEEP GROUND RODS

  • email ارسل لصديقك
  • print نسخة للطباعة
  • Add to your del.icio.us del.icio.us
  • Digg this story Digg this

ما رأيك؟

(عدد 4 صوت)

أقسام الموقع

فهرس المواضيع

ن ث ع خ ج س ح
123
45678910
11121314151617
18192021222324
25262728293031

القائمة البريدية

التسجيل في قائمة المراسلات

التصويت: مؤتمر التخطيط الافتراضي والمدن الاليكترونية

كيف تتوقع مشاركتك في مؤتمر التخطيط الافتراضي والمدن الاليكترونية

ضبط حجم الخط: Decrease font Enlarge font
image للكاتين

E. A. Eisawy and H. A. Sallam

Operational Safety Dept., National Center for nuclear safety

ABSTRACT

Determination of effective earth resistivity for use in deep ground rod resistance calculations is an

important contribution to ground design. An Artificial Neural Network (ANN) algorithm for

predicting the resistance of deep driven ground rods has been developed. The ANN has been trained

on the data obtained from field ground rod test results. The algorithm extrapolates known test ground

rod data up to seven times the known depth values. This algorithm can be used to predict the

practical limits for driving deep rods, and thus eliminate the many extra rods and valuable

construction time spent installing deep rods.


[إقرأ الملف]
  • email ارسل لصديقك
  • print نسخة للطباعة
  • Add to your del.icio.us del.icio.us
  • Digg this story Digg this

إضافة تعليق على الموضوع comment ملاحظات (0 تم ارسالها)

مواضيع متميزة

Powered By Arabic CMS Media Version By ArabNas.com