@article { author = {Sahraeian, M.S. and Ghalandarzadeh, A. and Kavand, A.}, title = {Application of Genetic Algorithm in Inversion of Raighly Waves Dispersion Curves of Array Measurement of Microtremores (Technical Note)}, journal = {Journal of Civil and Surveying Engineering}, volume = {45}, number = {7}, pages = {827-834}, year = {2012}, publisher = {}, issn = {}, eissn = {}, doi = {}, abstract = {Inversion analysis of dispersion curves for surface waves is one of recent and important applications in surface soil explorations. This is a challenging problem for linear inversion procedures to be used in evaluation of surface soil mechanical properties due to a highly non-linear nature of soil and to the possibility of large numbers of local minima and maxima of the objective function (multi-modality) in any inversion procedure. As the important outcome of the current study, Genetic algorithm (GA) method is utilized in optimizing the inversion of measured dispersion curves. The main objective of application of Genetic Algorithm in this study is to estimate unknown shear-wave velocity profile of soils in such a manner that the most conformity achieves between experimental dispersion curve obtained by Array measurements of microtremors and the theoretical dispersion curve obtained by the relations which are presented by Haskell (1953) based on wave-propagation theory in layered medium. GA firstly assumes random values for unknown parameters and then by using Selection, Crossover, Mutation and Elitism operators and producing new estimation for these parameters improves the results so that the results in each generation becomes more accurate. The effectiveness of the presented method is considered by an example presented in this study. The results of provided example show acceptable coincidence between the theoretical and experimental dispersion curves. Also, the shear-wave velocity profile of the example site obtained by the new method agrees well with the profiles which are obtained by another alternative method of determination of shear-wave velocity profile.}, keywords = {Array Measurement,F-K Method.,Genetic algorithm,Microtremor,Shear-wave Velocity}, title_fa = {کاربرد الگوریتم ژنتیک در آنالیز معکوس منحنی پراکندگی امواج رایلی میکروترمورهای آرایه‌ای (یادداشت فنی)}, abstract_fa = {آنالیز معکوس منحنی پراکندگی امواج سطحی یکی از مسائل کاربردی در شناسایی لایه‌های زمین می‌باشد. روش‌های خطی آنالیز معکوس به علت طبیعت غیرخطی مسأله و امکان درگیر شدن عملیات بهینه‌یابی تابع هدف با جواب‌های بهینه محلی، چندان قابل اعتماد نمی‌باشند. به همین منظور جهت افزایش اطمینان از عملیات آنالیز معکوس و دستیابی به جواب‌های بهینه کلی مسأله، در این تحقیق از الگوریتم ژنتیک استفاده شده‌است. هدف نهایی الگوریتم ژنتیک در این مسأله عبارت است از یافتن پارامترهای مجهول مسأله که عبارتند از: ضخامت و سرعت موج برشی لایه‌های خاک به گونه‌ای که بیشترین تطابق میان منحنی پراکندگی تجربی به دست آمده از میکروترمورهای ثبت شده به صورت آرایه‌ای و منحنی پراکندگی تئوری به دست آمده از روابط ارائه شده توسط هسکل (1953) براساس تئوری انتشار امواج در محیط‌های لایه‌ای حاصل شود. الگوریتم ژنتیک درابتدا بهینه‌یابی را با فرض تصادفی مجهولات آغاز می‌نماید و با به کارگیری عملگرهای انتخاب، پیوند، جهش و نخبه‌گرا و تولید مجموعه جواب‌های جدید در مسیر بهبود جواب‌ها پیش می‌رود به گونه‌ای که جواب‌های هر نسل از جواب‌های نسل قبل بهتر می‌باشند. قابلیت‌های روش ارائه شده به وسیله مثالی نمونه بررسی شده‌است. در این مثال نشان داده شده‌است که اولأ روش ارائه شده تطابق بسیار خوبی بین منحنی‌های پراکندگی تئوری و تجربی ایجاد می‌نماید و ثانیأ پروفیل سرعت موج برشی به دست آمده از این روش از مطابقت خوبی با سایر روش‌های تعیین پروفیل سرعت موج برشی برخوردار است.}, keywords_fa = {الگوریتم ژنتیک,اندازه‌گیری آرایه‌ای,روش فرکانس- عددموج.,سرعت موج برشی,میکروترمور}, url = {https://jcse.ut.ac.ir/article_29027.html}, eprint = {https://jcse.ut.ac.ir/article_29027_9e1018e53e061add66cfbdca4b0adde9.pdf} }