(untitled) (مجلة العلوم الشاملة, 2026)
تهدف هذه الدراسة إلى استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي، وبالأخص الشبكات العصبية الاصطناعية، لاشتقاق معادلة تجريبية لحساب عزم الانحناء في الكمرات الخرسانية المسلحة. ونظرًا لأهمية حساب العزم بدقة في التصميم الإنشائي، تم اعتماد معادلات الكود الأمريكي (ACI) كمرجع لمقارنة النتائج والتحقق من دقة النموذج المقترح. تم إنشاء قاعدة بيانات مكونة من (60) كمرة خرسانية مسلحة، تمثل نطاقًا واسعًا من الخصائص الهندسية والميكانيكية، مثل عرض الكمرة والعمق الفعّال، مقاومة ضغط الخرسانة، إجهاد خضوع حديد التسليح، ومساحة التسليح. وقد استُخدمت هذه البيانات في تدريب واختبار عدة نماذج من الشبكات العصبية الاصطناعية بهدف التوصل إلى النموذج الأكثر دقة واستقرارًا. أظهرت نتائج التحليل أن النموذج العصبي المختار حقق توافقًا عاليًا مع القيم المرجعية المستخرجة من معادلات الكود الأمريكي، حيث سجل قيمًا مرتفعة لمعامل التحديد (R²) وقيمًا منخفضة لمتوسط الخطأ المطلق (MAE). وبناءً على ذلك، تم استخراج معادلة تجريبية نهائية في صورة لوغارتمية، تُمكّن من حساب عزم الانحناء مباشرة دون الحاجة إلى تشغيل نموذج الشبكة العصبية. تشير نتائج الدراسة إلى أن الشبكات العصبية الاصطناعية تمثل أداة فعالة ودقيقة في نمذجة السلوك الإنشائي للكمرات الخرسانية المسلحة، وأن المعادلة التجريبية المستخلصة يمكن أن تُستخدم كوسيلة مساعدة في التصميم والتحقق الهندسي، ضمن نطاق البيانات التي تم تدريب النموذج عليها.