แจ้งเอกสารไม่ครบถ้วน, ไม่ตรงกับชื่อเรื่อง หรือมีข้อผิดพลาดเกี่ยวกับเอกสาร ติดต่อที่นี่ ==>
หากไม่มีอีเมลผู้รับให้กรอก thailis-noc@uni.net.th ติดต่อเจ้าหน้าที่เจ้าของเอกสาร กรณีเอกสารไม่ครบหรือไม่ตรง

Current practice and tendency of machine learning for ground movement predictions and buildings impact assessment induced by shield tunnelling

Organization : Geotechnical and Foundation Engineering Co., Ltd.
Email : kangwan_k@gfe.co.th

Organization : Geotechnical and Foundation Engineering Co., Ltd.

Organization : Geotechnical and Foundation Engineering Co., Ltd.

Organization : Geotechnical and Foundation Engineering Co., Ltd.

Organization : Geotechnical and Foundation Engineering Co., Ltd.

Organization : University of Birmingham. School of Engineering

Organization : King Mongkut's University of Technology Thonburi. Faculty of Engineering
keyword: Ground movement
LCSH: Machine learning
LCSH: Buildings -- Mathematical models
LCSH: Structural health monitoring
LCSH: Tunnel detection
Abstract: With the increasing urbanization and the demand for efficient transportation infrastructure, shield tunnelling has become a prevalent method for constructing underground transportation networks. In many cases, several existing buildings are adjacent to the underground construction areas. Inevitably, those buildings may suffer a potential impact due to the construction, particularly tunnel construction associated with excessive ground movements. Therefore, this article aims to demonstrate the methodology and approach in prediction of ground movements induced by shield tunnelling in Bangkok subsoil conditions and risk assessment carried out for damage categories of the existing buildings in practice. Following the three stages of the assessment procedure, the results from this study indicate that using surface ground movement for building damage assessment in stage 1 and stage 2 does not yield a conservative prediction in some cases. Therefore, buildings located within the pile-tunnel interaction zone should be further investigated in the third stage. Additionally, this paper aims to explore applications of machine learning techniques in the field of building impact assessment induced by shield tunnelling.
King Mongkut's University of Technology North Bangkok. Central Library
Address: BANGKOK
Email: library@kmutnb.ac.th
Created: 2567
Modified: 2024-07-24
Issued: 2024-07-24
บทความ/Article
application/pdf
BibliograpyCitation : ใน มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์ ศูนย์รังสิต. คณะวิศวกรรมศาสตร์. วิศวกรรมสถานแห่งประเทศไทย ในพระบรมราชูปถัมภ์. การประชุมวิชาการวิศวกรรมโยธาแห่งชาติ ครั้งที่ 29 : จากภูมิปัญญาที่สืบสานสู่การรังสรรค์โลกที่ยั่งยืน (NCCE 29) (GTE43). ปทุมธานี : มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์ ศูนย์รังสิต
eng
©copyrights King Mongkut's University of Technology North Bangkok
RightsAccess:
ลำดับที่.ชื่อแฟ้มข้อมูล ขนาดแฟ้มข้อมูลจำนวนเข้าถึง วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1 NCCE 29 GTE43.pdf 1.14 MB1 2025-09-25 21:03:26
ใช้เวลา
0.030533 วินาที

Kangwan Kandavorawong
Title Contributor Type
Evaluation of the impacts on existing elevated structure of the expressway due to sinking shafts in Bangkok MWA Project
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Tananat Yonjoho1;Suntisuk Thongbaiyai;Kangwan Kandavorawong;Phatharaphong Yensri;Phongkai Vonghirunyika;Pornkasem Jongpradist

บทความ/Article
Current practice and tendency of machine learning for ground movement predictions and buildings impact assessment induced by shield tunnelling
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Kangwan Kandavorawong;Chanon Wonghasadorn; Ochok Duangsano;Arthit Chayaroon;Tananat Yonjoho;Phatharaphong Yensri;Pornkasem Jongpradist

บทความ/Article
Chanon Wonghasadorn
Title Contributor Type
Current practice and tendency of machine learning for ground movement predictions and buildings impact assessment induced by shield tunnelling
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Kangwan Kandavorawong;Chanon Wonghasadorn; Ochok Duangsano;Arthit Chayaroon;Tananat Yonjoho;Phatharaphong Yensri;Pornkasem Jongpradist

บทความ/Article
Ochok Duangsano
Title Contributor Type
Current practice and tendency of machine learning for ground movement predictions and buildings impact assessment induced by shield tunnelling
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Kangwan Kandavorawong;Chanon Wonghasadorn; Ochok Duangsano;Arthit Chayaroon;Tananat Yonjoho;Phatharaphong Yensri;Pornkasem Jongpradist

บทความ/Article
Arthit Chayaroon
Title Contributor Type
Current practice and tendency of machine learning for ground movement predictions and buildings impact assessment induced by shield tunnelling
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Kangwan Kandavorawong;Chanon Wonghasadorn; Ochok Duangsano;Arthit Chayaroon;Tananat Yonjoho;Phatharaphong Yensri;Pornkasem Jongpradist

บทความ/Article
Tananat Yonjoho
Title Contributor Type
Current practice and tendency of machine learning for ground movement predictions and buildings impact assessment induced by shield tunnelling
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Kangwan Kandavorawong;Chanon Wonghasadorn; Ochok Duangsano;Arthit Chayaroon;Tananat Yonjoho;Phatharaphong Yensri;Pornkasem Jongpradist

บทความ/Article
Phatharaphong Yensri
Title Contributor Type
Evaluation of the impacts on existing elevated structure of the expressway due to sinking shafts in Bangkok MWA Project
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Tananat Yonjoho1;Suntisuk Thongbaiyai;Kangwan Kandavorawong;Phatharaphong Yensri;Phongkai Vonghirunyika;Pornkasem Jongpradist

บทความ/Article
Current practice and tendency of machine learning for ground movement predictions and buildings impact assessment induced by shield tunnelling
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Kangwan Kandavorawong;Chanon Wonghasadorn; Ochok Duangsano;Arthit Chayaroon;Tananat Yonjoho;Phatharaphong Yensri;Pornkasem Jongpradist

บทความ/Article
Pornkasem Jongpradist
Title Contributor Type
Evaluation of the impacts on existing elevated structure of the expressway due to sinking shafts in Bangkok MWA Project
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Tananat Yonjoho1;Suntisuk Thongbaiyai;Kangwan Kandavorawong;Phatharaphong Yensri;Phongkai Vonghirunyika;Pornkasem Jongpradist

บทความ/Article
Current practice and tendency of machine learning for ground movement predictions and buildings impact assessment induced by shield tunnelling
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Kangwan Kandavorawong;Chanon Wonghasadorn; Ochok Duangsano;Arthit Chayaroon;Tananat Yonjoho;Phatharaphong Yensri;Pornkasem Jongpradist

บทความ/Article
Copyright 2000 - 2025 ThaiLIS Digital Collection Working Group. All rights reserved.
ThaiLIS is Thailand Library Integrated System
สนับสนุนโดย สำนักงานบริหารเทคโนโลยีสารสนเทศเพื่อพัฒนาการศึกษา
กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม
328 ถ.ศรีอยุธยา แขวง ทุ่งพญาไท เขต ราชเทวี กรุงเทพ 10400 โทร. โทร. 02-232-4000
กำลัง ออน์ไลน์
ภายในเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 5
ภายนอกเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 2,839
รวม 2,844 คน

More info..
นอก ThaiLIS = 212,927 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสังกัดทบวงเดิม = 1,053 ครั้ง
มหาวิทยาลัยราชภัฏ = 274 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเอกชน = 32 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคล = 20 ครั้ง
หน่วยงานอื่น = 3 ครั้ง
สถาบันพระบรมราชชนก = 2 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสงฆ์ = 1 ครั้ง
มหาวิทยาลัยการกีฬาแห่งชาติ = 1 ครั้ง
รวม 214,313 ครั้ง
Database server :
Version 2.5 Last update 1-06-2018
Power By SUSE PHP MySQL IndexData Mambo Bootstrap
มีปัญหาในการใช้งานติดต่อผ่านระบบ UniNetHelp


Server : 8.199.134
Client : Not ThaiLIS Member
From IP : 216.73.216.46