BibTex RIS Kaynak Göster

Boşluklu Perdelerde Bağ Kirişi Rijitlik Düzeltme Çarpanlarının Yapay Sinir Ağı ile Tahmini

Yıl 2016, Cilt: 6 Sayı: 2, 273 - 282, 01.06.2016

Öz

Son 20 yılda bilgisayar teknolojisi ve bilgisayar yazılımlarındaki gelişmeler nedeniyle, Yapay Sinir Ağları YSA mühendislik problemlerinin modellenmesinde sıkça kullanılmaktadır. Doğru bir şekilde kurulması durumunda YSA model sonuçları genellikle daha gerçekçi ve doğruya yakın tahminler vermektedir. Bu çalışma ile boşluklu perdelerin bağ kirişleri için tarif edilmiş olan rijitlik düzeltme çarpanlarının YSA ile tahmini hedeflenmiştir. Boşluklu perdeli sistemlerde geometrik ve mekanik özellikler arasındaki doğrusal olmayan ilişki ile rijitlik düzeltme çarpanlarını modellemek üzere, geri yayılım algoritması ile eğitilen çok katmanlı, ileri beslemeli bir YSA modeli geliştirilmiştir. Çalışmada önerilen yaklaşım ile rijitlik düzeltme çarpanlarının üç tasarım parametresi kullanılarak en iyi şekilde tahmin edilebileceği görülmüştür

Kaynakça

  • Alacalı, SN., Doran, B., Akbas, B. 2006. Predicting Lateral Confinement Coefficient for R/C Rectangular Columns By a Neural Network Model. EAEE, First European Conference on Earthquake Engineering and Seismology, Geneva, Switzerland, 3-8 September, Paper Number: 1159.
  • Wadsworth, HM. 1997. Handbook of Statistical Methods for Engineers and Scientists. McGrawHill Inc, NewYork.
  • Williams, ME., Hoit, MI. 2004. Bridge pier live load analysis using neural networks. Adv. Eng. Softw., 35: 645–652.
  • Yeung, WT., Smith, JW. 2005. Damage detection in bridges using neural networks for pattern recognition of vibration signatures. Eng. Struct., 27: 685–698.
  • joints. Comput Struct., 44(5):1239-1247.
  • Tehranizadeh, M., Safi, M. 2004. Application of artificial intelligence for construction of design spectra. Eng. Struct., 26: 707–720.

Estimating stiffness modification factor for the coupling beam of coupled shear walls using a neural network model

Yıl 2016, Cilt: 6 Sayı: 2, 273 - 282, 01.06.2016

Öz

Neural Network NN have been widely used in modeling engineering problems, for the last two decades as a result of the developments in computer and software technology. The results of NN models, if constructed properly, generally yield a more realistic and accurate predictions. This study is intended to estimate the stiffness modification factor for the coupling beam of coupled shear walls using a neural network model. A multi-layered feed-forward NN model trained with the back-propagation algorithm is developed to model the non-linear relationship between the geometrical and mechanical properties of a coupled shear walls and its stiffness modification factor. The approach adapted in this study was shown to be capable of providing the best accurate estimates of the stiffness modification factor by using the three design parameters.

Kaynakça

  • Alacalı, SN., Doran, B., Akbas, B. 2006. Predicting Lateral Confinement Coefficient for R/C Rectangular Columns By a Neural Network Model. EAEE, First European Conference on Earthquake Engineering and Seismology, Geneva, Switzerland, 3-8 September, Paper Number: 1159.
  • Wadsworth, HM. 1997. Handbook of Statistical Methods for Engineers and Scientists. McGrawHill Inc, NewYork.
  • Williams, ME., Hoit, MI. 2004. Bridge pier live load analysis using neural networks. Adv. Eng. Softw., 35: 645–652.
  • Yeung, WT., Smith, JW. 2005. Damage detection in bridges using neural networks for pattern recognition of vibration signatures. Eng. Struct., 27: 685–698.
  • joints. Comput Struct., 44(5):1239-1247.
  • Tehranizadeh, M., Safi, M. 2004. Application of artificial intelligence for construction of design spectra. Eng. Struct., 26: 707–720.
Toplam 6 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Birincil Dil İngilizce
Bölüm Research Article
Yazarlar

Bulent Akbas Bu kişi benim

Bilge Doran Bu kişi benim

Sema Alacali Bu kişi benim

Bora Akşar Bu kişi benim

Yayımlanma Tarihi 1 Haziran 2016
Yayımlandığı Sayı Yıl 2016 Cilt: 6 Sayı: 2

Kaynak Göster

APA Akbas, B., Doran, B., Alacali, S., Akşar, B. (2016). Estimating stiffness modification factor for the coupling beam of coupled shear walls using a neural network model. Karaelmas Fen Ve Mühendislik Dergisi, 6(2), 273-282.
AMA Akbas B, Doran B, Alacali S, Akşar B. Estimating stiffness modification factor for the coupling beam of coupled shear walls using a neural network model. Karaelmas Fen ve Mühendislik Dergisi. Haziran 2016;6(2):273-282.
Chicago Akbas, Bulent, Bilge Doran, Sema Alacali, ve Bora Akşar. “Estimating Stiffness Modification Factor for the Coupling Beam of Coupled Shear Walls Using a Neural Network Model”. Karaelmas Fen Ve Mühendislik Dergisi 6, sy. 2 (Haziran 2016): 273-82.
EndNote Akbas B, Doran B, Alacali S, Akşar B (01 Haziran 2016) Estimating stiffness modification factor for the coupling beam of coupled shear walls using a neural network model. Karaelmas Fen ve Mühendislik Dergisi 6 2 273–282.
IEEE B. Akbas, B. Doran, S. Alacali, ve B. Akşar, “Estimating stiffness modification factor for the coupling beam of coupled shear walls using a neural network model”, Karaelmas Fen ve Mühendislik Dergisi, c. 6, sy. 2, ss. 273–282, 2016.
ISNAD Akbas, Bulent vd. “Estimating Stiffness Modification Factor for the Coupling Beam of Coupled Shear Walls Using a Neural Network Model”. Karaelmas Fen ve Mühendislik Dergisi 6/2 (Haziran 2016), 273-282.
JAMA Akbas B, Doran B, Alacali S, Akşar B. Estimating stiffness modification factor for the coupling beam of coupled shear walls using a neural network model. Karaelmas Fen ve Mühendislik Dergisi. 2016;6:273–282.
MLA Akbas, Bulent vd. “Estimating Stiffness Modification Factor for the Coupling Beam of Coupled Shear Walls Using a Neural Network Model”. Karaelmas Fen Ve Mühendislik Dergisi, c. 6, sy. 2, 2016, ss. 273-82.
Vancouver Akbas B, Doran B, Alacali S, Akşar B. Estimating stiffness modification factor for the coupling beam of coupled shear walls using a neural network model. Karaelmas Fen ve Mühendislik Dergisi. 2016;6(2):273-82.