Determination of Lateral load Capacity of Steel Shear Walls Based on Artificial Neural Network Models
Publish place: Structural Engineering & Geotechnic، Vol: 10، Issue: 1
Publish Year: 1399
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: English
View: 219
This Paper With 9 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
این Paper در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_QSEJ-10-1_004
تاریخ نمایه سازی: 23 خرداد 1400
Abstract:
In this paper, load-carrying capacity in steel shear wall (SSW) was estimated using artificial neural networks (ANNs). The SSW parameters including load-carrying capacity (as ANN’s target), plate thickness, thickness of stiffener, diagonal stiffener distance, horizontal stiffener distance and gravity load (as ANN’s inputs) are used in this paper to train the ANNs. ۱۴۴ samples data of each of this parameters was calculated using SSW simulation in abaqus. Load-carrying capacity of SSW was estimated using radial basic function (RBF) and multi-layer perceptron (MLP) neural networks. Spread parameter in RBF and number of hidden layer, number of neurons in this layers and activation function in MLP optimized using a trial and error method. The results showed that the load-carrying capacity of SSW could estimate using RBF and ANN by ۸۴ and ۹۶ percent of precision respectively.
Keywords:
Authors
Meisam Bayat
M.Sc. Structural Eng. , Department of civil engineering, Qazvin Branch, Islamic Azad University, Qazvin, Iran
Ali Delnavaz
Department of civil and surveying engineering, Qazvin Branch, Islamic Azad University, Qazvin, Iran
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :