research centers


Search results: Found 1

Listing 1 - 1 of 1
Sort by

Article
Parametric Study of Eccentrically Loaded Concrete Encased Steel Composite Columns Using Artificial Neural Networks

Author: Samoel Mahdi Saleh
Journal: Journal of University of Babylon مجلة جامعة بابل ISSN: 19920652 23128135 Year: 2017 Volume: 25 Issue: 5 Pages: 1668-1683
Publisher: Babylon University جامعة بابل

Loading...
Loading...
Abstract

This paper presents a parametric study to investigate the behavior of eccentrically loaded concrete encased steel composite columns (SRC). The artificial neural network (ANN) technique was adopted in this study by developing an efficient model to predict the behavior of such composite columns, depending on a total of 105 experimental tests for such composite columns with concrete rectangular section encased I-shape structural steel section and subjected to eccentric loads producing bending moment about one of the column section axes. The developed model was used to investigate the effects on the structural behavior of the eccentrically loaded composite columns owing to the steel contribution ratio, the axis of the applied bending, the concrete strength, and the structural steel yield stress by analyzing of 36 SRC specimens with different structural properties. Generally, it is shown that the effect of the axis of applied bending moment on the strength of SRC specimens is directly proportional to steel contribution ratio. It was observed, also, that in spite of the strength of the analyzed composite columns were increased with the increase in the strength of concrete, but the both effects, the axis of the applied bending moment and the increase of structural steel yield stress, are inversely proportional to the increase of concrete strength. The Predicted strengths of SRC specimens from ANN analysis were compared with that calculated using the EC4, giving good agreement reached to a ratio around 0.96.

تم في هذا البحث دراسة لسلوك الاعمدة المغلفة كليا والمركبة من الخرسانة والحديد (SRC) تحت تأثير تحميل لامركزي. تم استخدام تقنية الشبكات العصبية الاصطناعية (ANN) في هذه الدراسة من خلال تطوير نموذج فعال للتنبؤ بسلوك هذه الأعمدة المركبة، بألاعتماد على مجموعه من الاختبارات التجريبية السابقة لمثل هذه الأعمدة المركبة وذات مقاطع مستطيلة تحتوي على مقاطع حديد ذات الشكل (I) والتي بلغ عددها 105 عينة. تم استخدام النموذج المطور من الشبكات العصبية الاصطناعية في تحليل ما يقارب 36 عينة ذات مواصفات انشائية مختلفة لتحديد مدى تأثير كل من نسبة مساهمة الحديد، محور الانحناء الاعظم ام الاصغر، مقاومة الخرسانة ، واجهاد الخضوع لمقطع الحديد على تصرف مثل هكذا اعمدة. وجد أن تأثير محور الانحناء على مقاومة الاعمدة اللتي تم تحليلها يتناسب طرديا مع نسبة مساهمة الحديد. وجد ايضا بأنه وعلى الرغم من الزيادة في مقاومة الاعمدة المغلفة كليا والمركبة من الخرسانة والحديد بزيادة مقاومة الخرسانة الا أن تأثير محور الانحناء واجهاد الخضوع لمقطع الحديد على تصرف هذه الاعمدة يتناسب عكسيا مع الزيادة في مقاومة الخرسانة. كل النتائج المستنبطة من استخدام تقنية الشبكات العصبية الاصطناعية تم مقارنتها مع تلك المحسوبة بأستخدام الطريقة المعتمدة في الكود الاوربي (EC4). حيث وجد بأن معدل نسبة المطابقة بين النتائج وصل الى (0.96).

Listing 1 - 1 of 1
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (1)


Language

English (1)


Year
From To Submit

2017 (1)