Skip to main content
main-content

Tipp

Weitere Artikel dieser Ausgabe durch Wischen aufrufen

01.11.2017 | Original Article | Ausgabe 22/2017

Environmental Earth Sciences 22/2017

Comparison of models for estimating uniaxial compressive strength of some sedimentary rocks from Qom Formation

Zeitschrift:
Environmental Earth Sciences > Ausgabe 22/2017
Autoren:
Seyed Hossein Jalali, Mojtaba Heidari, Hassan Mohseni

Abstract

To estimate uniaxial compressive strength of some sedimentary rock types from a set of index test results, selected soft computing methods were employed. Consequent comparative performances of these methods were also evaluated. Some selected sedimentary rock types (i.e., grainstone, wackestone–mudstone, boundstone, gypsum and silty marl) collected from the Qom Formation, in the vicinity of Qom city, central Iran, were examined. Four indices (i.e., block punch index, point load strength, Schmidt hammer rebound number and ultrasonic P-wave velocity) and uniaxial compressive strength (UCS) of these samples were determined. A multidisciplinary approach including multiple linear regression analysis-, fuzzy inference system-, artificial neural network- and adaptive neuro-fuzzy inference system-based models were used to estimate UCS from these index test results. Various statistical parameters (VAF, RMSE and R 2) were determined to check the predictive performances of these models. The RMSE, VAF and R 2 values for ANFIS model were 0.99, 3.77 and 0.99, respectively. In a comparative sense, ANFIS gives better predictive results. Accordingly, this method is being inferred as a predictive approach to estimate preliminary rock engineering purposes in comparison with alternate methods.

Bitte loggen Sie sich ein, um Zugang zu diesem Inhalt zu erhalten

Sie möchten Zugang zu diesem Inhalt erhalten? Dann informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 69.000 Bücher
  • über 500 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Umwelt
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe
  • Versicherung + Risiko

Testen Sie jetzt 30 Tage kostenlos.

Springer Professional "Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 50.000 Bücher
  • über 380 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Umwelt
  • Maschinenbau + Werkstoffe




Testen Sie jetzt 30 Tage kostenlos.

Literatur
Über diesen Artikel

Weitere Artikel der Ausgabe 22/2017

Environmental Earth Sciences 22/2017 Zur Ausgabe