STATIC AND DINAMIC ANALYSIS OF ELASTIC BEAMS BY BACK-PROPAGATION ARTIFICIAL NEURAL NETWORK

Year 2004, Volume: 6 Issue: 1, 1 - 16, 01.01.2004

Ömer Civalek H. Hikmet Çatal

Abstract

A multi-layer artificial neural network is developed to give maximum deflection and
vibration frequencies for various support conditions of elastic beams. Back-propagation
training algorithms are used in the study and four support conditions are taken into
considerations. For the maximum deflection value, artificial neural network is trained both
end clamped, clamped-simply supported and both end simply supported conditions.
Cantilever beam boundary conditions, however, are taken in to considerations on the test
stage. On the other hand, the network is tested for both end simply supported and it's trained
other three support condition. Support condition in the static and dynamic analysis are
different both training and test stage. The required datum for training set are obtained from
results of analytical equation for the vibration and deflection analysis of the beams and
Rayleigh solutions. The obtained results are compared with the Rayleigh method and other
numerical solutions technique.

Keywords

Artificial neural networks, Elastic beams, Deflection and vibration

GERİYE YAYILMA YAPAY SİNİR AĞI KULLANILARAK ELASTİK KİRİŞLERİN STATİK VE DİNAMİK ANALİZİ

Abstract

Çalışmada çeşitli mesnet şartları için elastik kirişlerin maksimum deplasman ve titreşim
frekanslarını veren çok katmanlı bir ağ geliştirilmiştir. Geriye yayılma eğitim algoritması
kullanılan çalışmada dört farklı mesnet durumu dikkate alınmıştır. Kiriş maksimum
deplasman değeri için; her iki ucun ankastre mesnet (A-A), ankastre mesnet- sabit mesnet (AS)
ve iki ucun mafsallı mesnet (M-M) şartları için eğitilen yapay sinir ağı, ankastre mesnetboşta
uç (A-B) sınır şartı için test edilmiştir. Kiriş serbest titreşimi için ise her iki ucun
mafsallı mesnet (M-M) olduğu durum için ağ test edilmiş, diğer üç sınır şartı için eğitilmiştir.
Yani gerek deplasman ve gerekse titreşim analizi için eğitim setinde ve test aşamasında
kullanılan mesnet şartları farklıdır. Eğitim seti için gerekli data, deplasman ve titreşim frekans
değerleri için mevcut analitik ifadelerden ve Rayleigh metodu çözümlerden elde edilmiştir.
Elde edilen sonuçlar analitik sonuçlar ile karşılaştırılmıştır.

Keywords

Yapay sinir ağları, Elastik kirişler, Deplasman ve titreşim