Standaard Boekhandel gebruikt cookies en gelijkaardige technologieën om de website goed te laten werken en je een betere surfervaring te bezorgen.
Hieronder kan je kiezen welke cookies je wilt inschakelen:
Technische en functionele cookies
Deze cookies zijn essentieel om de website goed te laten functioneren, en laten je toe om bijvoorbeeld in te loggen. Je kan deze cookies niet uitschakelen.
Analytische cookies
Deze cookies verzamelen anonieme informatie over het gebruik van onze website. Op die manier kunnen we de website beter afstemmen op de behoeften van de gebruikers.
Marketingcookies
Deze cookies delen je gedrag op onze website met externe partijen, zodat je op externe platformen relevantere advertenties van Standaard Boekhandel te zien krijgt.
Je kan maximaal 250 producten tegelijk aan je winkelmandje toevoegen. Verwijdere enkele producten uit je winkelmandje, of splits je bestelling op in meerdere bestellingen.
This work aims at predicting the seismic response of soil and pile using artificial neural network (ANN) as a tool of function approximation.The seismic response of soil is a function of characteristics of earthquake source, the distance traversed by seismic waves through the earth body, and the local site geology below the ground surface. In addition, the presence of pile in soil alters the seismic waves and the pile in turn is stressed. Two important phenomena are modeled in this research: (i) the prediction of seismic response of ground surface in terms of peak ground acceleration (PGA), peak ground velocity(PGV), and peak ground displacement(PGD), and (ii) the kinematic response of piles which includes pile bending moments and the foundation input motion to the superstructure.