research centers


Search results: Found 3

Listing 1 - 3 of 3
Sort by

Article
Prediction of the Shear Strength of Concrete Beams Reinforced with Fiber Reinforced Polymer Bars Using Artificial Neural Networks Model
حساب مقاومة القص للعتبات الخرسانیة المسلحة بقضبان البولیمر باستخدام تقنیات الشبكات العصبیة الصناعیة

Author: Mohammed A. Mashrei محمد عويش مشري
Journal: University of Thi-Qar Journal for Engineering Sciences مجلة جامعة ذي قار للعلوم الهندسية ISSN: 26645564/26645572 Year: 2011 Volume: 2 Issue: 4 Pages: 45-63
Publisher: Thi-Qar University جامعة ذي قار

Loading...
Loading...
Abstract

In this paper an Artificial Neural Networks (ANNs) model is developed to predict the shear strength of concrete beams reinforced with fiber reinforced polymer (FRP) bars. An experimented data set collected from the experimental studies on concrete beams reinforce with FRP bars are used in the artificial neural network. They are arranged in a format of six input parameters including the width and depth of beams,compressive strength of concrete,modulus of elasticity, reinforcement ratio of FRP and the shear span to depth ratio and one output parameter which is shear strength. A parametric study is carried out using ANN tostudy the influence of each parameter on the shear strength of concrete beams reinforced with fiber reinforced polymers; the results showed that the shear strength increases with increasing all parameters used in ANN model except the shear span to depth ratio. In this case, as theshear span to depth ratio decreases, the shear strength increase. The results of this study indicate that the ANN provides good prediction as compared to the experimental data and the empirical equations.

في ھذا البحث تم استخدام تقنیات الشبكات العصبیة الصناعیة للتنبؤ بمقاومة العتبات الخرسانیة والمسلحة تسلیحارئیسیا بقضبان البولیمر. تم الاستفادة من التجارب العملیة لباحثین سابقین لاستخدامھا في إنشاء الشبكة العصبیةالصناعیة حیث تم اخذ العوامل المؤثرة ھندسیا على تصرف العتبات بشكل عام لبناء الشبكة. كانت العوامل المدخلة ھي العرض و السمك الفعال للنموذج، مقاومة الخرسانة، معامل المرونة ونسبة التسلیح لقضبان البولیمر بالإضافة إلى نسبة فضاء القص الى السمك الفعال للنموذج اما المخرجات فھي مقاومة القص للعتبات. كذلك تم في ھذا البحث دراسة تأثیر كل عنصر من العناصر المدخلة على مقاومة القص للعتبات المسلحة بقضبان البولیمر حیث بینت النتائج بان مقاومة القص تزداد بزیادة كل من العرض و السمك الفعال للنموذج، مقاومة الخرسانة، معامل المرونة ونسبة التسلیح لقضبانالبولیمر وبنقصان نسبة فضاء القص الى السمك الفعال للنموذج .أثبتت النتائج التي تم الحصول علیھا من ھذا البحث بان تقنیة الشبكات العصبیة طریقة موثوقة وجیدة لحساب مقاومة القص وذلك بعد مقارنتھا مع بعض النتائج العملیة والطرق المقترحة الأخرى.


Article
Predicting Punching Shear Strength of Ferrocement Slabs Using Back-Propagation Neural Network
التنبؤ بمقاومة القص للسقوف الفيروسمنتية باستخدام تقنيات الشبكات العصبية

Author: Mohammed A. Mashrei محمد عويش مشري
Journal: University of Thi-Qar Journal for Engineering Sciences مجلة جامعة ذي قار للعلوم الهندسية ISSN: 26645564/26645572 Year: 2012 Volume: 3 Issue: 2 Pages: 84-102
Publisher: Thi-Qar University جامعة ذي قار

Loading...
Loading...
Abstract

A back-propagation neural network (BPNN) model is developed to predict the punching shear strength of square ferrocement slabs. The experimental data used for training and testing the neural network model, are collected from several sources. They are arranged in a formatof seven input parameters (the effective span, slab thickness, yield tensile strength of wire mesh, volume fraction of wire mesh, mortar compressive strength, width of square loaded area, boundary condition of the supported slabs) and one output parameter (punching shearstrength). A parametric study is carried out using BPNN to study the influence of each parameter affecting the punching shear strength of ferrocement slabs. A comparison with the experimental results and those from other existing empirical equations demonstrates that thepredictions from BPNN are indeed better. We conclude that the BPNN model may serve as a good tool for predicting the punching shear strength.

استخدمت خوارزمية التعقب الخلفي للشبكات العصبية للتنبؤ بمقاومة القص للسقوف الفيروسمنتية ذات الاشكال المربعة. تم تدريب وفحص الشبكة العصبية بالاعتماد على معلومات عملية أخذت من تجارب سابقة ومن مصادر مختلفة. تم الأخذ بنظر الاعتبار العوامل المؤثرة هندسيا على تصرف السقوف بشكل عام لبناء الشبكة العصبية. مدخلات الشبكة هي: الفضاء الفعال, سمك السقف, مقاومة الخرسانة, نسبة الحديد, مقدار الخضوع للحديد, ابعاد مساحة التحميل بالإضافة إلى طريقة الإسناد المستخدمة أما المخرجات فكانت مقاومة القص للسقوف. كذلك تم في هذا البحث دراسة تأثير كل عنصر من العناصر المدخلة على مقاومة القص للسقوف الفيروسمنتية. تم مقارنة النتائج التي تم الحصول عليها في بحثنا هذا مع بعض النتائج العملية و مع النتائج التي تم الحصول عليها من طرق مقترحة اخرى لحساب مقاومة القص للسقوف. اثبت النتائج بان تقنية الشبكات العصبية وباستخدام خوارزمية التعقب الخلفي هي طريقة جيدة لحساب مقاومة القص ويمكن اعتمادها للتبوء بأي نموذج أخرى ضمن حدود البيانات المستخدمة في بحثنا هذا.

Keywords

Ferrocement --- Punching shear --- Slabs --- Strength --- BPNN.


Article
Analysis of High Strength Concrete Circular Columns under Axial and Lateral Loading Combinations
تحليل الأعمدة الدائرية ذات المقاومة العالية تحت التاثير المشترك للأحمال المحورية والجانبية

Author: Mohammed A. Mashrei محمد عويش مشري
Journal: University of Thi-Qar Journal for Engineering Sciences مجلة جامعة ذي قار للعلوم الهندسية ISSN: 26645564/26645572 Year: 2013 Volume: 4 Issue: 2 Pages: 63-78
Publisher: Thi-Qar University جامعة ذي قار

Loading...
Loading...
Abstract

Columns are vertical compression members which carry primarily axial Compression load. The axial load may be associated with bending moments in one or two directions. Analysis of high strength concrete columns with circular cross section and spiral transverse reinforcement was presented in this paper. A computer program was used to do the analysis of high strength circular concrete columns. The variables considered in this article were concrete strength ranging from 55 MPa to 80MPa, volumetric ratios of steel used to confine the core concrete, amount of main reinforcement and axial load level. The results indicate that as increase in the amount of lateral steel, main steel, axial load and increase in concrete strength resulted in increases in strength capacity of column. The deformability of high-strength concrete columns can be improved significantly through confinement. The results obtained in this research are agreed with results obtained by experimental and analytical study conducted by other authors.

الأعمدة هي أعضاء إنشائية عائدة تصمم لتتحمل قوى الانضغاط . في بعض الأحيان تصاحب الأحمال المحورية أحمال اخرى تؤدي إلى تكوين عزوم باتجاه واحد أو باتجاهين. تحليل الأعمدة الدائري ذات مقاومة الكونكريت العالية والتسليح الحلزوني بالنسبة للتسليح العرضي هو موضوع الدراسة في هذا البحث. المتغيرات التي تم دراستها في هذا البحث هي مقاومة الكونكريت والتي تتراوح بين ( 55- 80) ميكاباسكال, نسبة حديد التسليح العرضي , كمية حديد التسليح الطولي ونسبة القوة المحورية . برنامج حاسوبي تم انشائة لهذا الغرض. بينت النتائج بان زيادة حديد التسليح العرضي والطولي وزيادة مقاومة الكونكريت و نسبة القوة المحورية يؤدي الى زيادة في مقاومة الأعمدة الكونكريتية. يمكن زيادة كفاءة استخدام الكونكريت ذو المقاومة العالية من خلال استخدام كميات مناسبة من الحديد العرضي. النتائج التي تم الحصول عليها متوافقة الى حد ما مع نتائج عملية وتحليلية لباحثين آخرين.

Listing 1 - 3 of 3
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (3)


Language

English (3)


Year
From To Submit

2013 (1)

2012 (1)

2011 (1)