research centers


Search results: Found 1

Listing 1 - 1 of 1
Sort by

Article
ANN Model for Predicting Ultimate Shear Strength of Reinforced Concrete Corbels
نموذج الشبكات العصبية للتنبؤ بمقاومة القص القصوى للكتائف الخرسانية المسلحة

Authors: Abdalkader A. Mohammed عبد القادر علي محمد --- Dr. Salim T. Yousif د. سالم طيب يوسف
Journal: AL-Rafidain Engineering Journal (AREJ) مجلة هندسة الرافدين ISSN: 18130526 Year: 2011 Volume: 19 Issue: 6 Pages: 112-123
Publisher: Mosul University جامعة الموصل

Loading...
Loading...
Abstract

ABSTRACT The artificial neural network (ANN) model was developed using previous experimental data on Reinforced concrete (RC) corbels to simulate the behavior of RC corbels. The neural network model has six input parameters representing the concrete compressive strength ( ), shear span (a), effective depth (d), corbel width (b), area of main reinforcement (As), area of secondary reinforcement (Ah), one output parameter representing the ultimate shear load (Vu). A back propagation neural network (BPNN) with the log-sigmoid activation function is adopted due to its accuracy of prediction. The ANN model is constructed using the experimental data from the literature. The ANN predicted ultimate shear load which compared with those calculated by ACI318-08 code Formula and Russo model. The neural network model is to predict the shear load of RC corbel more accurate than the ACI318-08 code Formula, and Russo model. Through the parametric studies using the ANN model, the effects of various parameters such as ( , a, d, b, As, and Ah) on the behavior of RC corbel were shown. The results reveal that the proposed network model captures the RC corbel underlying shear behavior very well.

الخلاصةطور نموذج الشبكة العصبية باستخدام نتائج عملية سابقة على الكتائف الخرسانية المسلحة لمحاكاة سلوكها. إن نموذج الشبكة العصبية المستخدم في هذه الدراسة يتكون من ستة معاملات مدخلة تمثل مقاومة انضغاط الخرسانة وفضاء القص والعمق المؤثر وعرض الكتف ومساحة التسليح الرئيسي ومساحة التسليح الثانوي و مخرج واحد يمثل حمل القص الأقصى. تم اعتماد الشبكة العصبية ذات الانتشار الخلفي مع دالة التفعيل من النوع (log-sigmoid) وذلك لدقتها في التنبؤ. انشأ نموذج الشبكات العصبية باستخدام النتائج العملية من الدراسات السابقة. إن حمل القص الناتج من الشبكة العصبية الاصطناعية قورن مع ذلك المحسوب من معادلة مدونة الخرسانة الامريكية ACI318-08 ومعادلة الباحث Russo . التنبؤ لنموذج الشبكات العصبية للحمل القص للكتائف الخرسانية اكثر دقة من معادلة مدونة الخرسانة الامريكية ACI318-08 ومعادلة الباحث Russo. من خلال استخدام نموذج الشبكات العصبية في الدراسة المقارنة، تأثير المعاملات المختلفة مثل( , a, d, b As, Ah ) على سلوك الكتائف الخرسانية المسلحة قد وضحت. النتائج بينت القدرة الجيدة لنموذج الشبكات العصبية للتنبؤ بسلوك القص للكتائف الخرسانية المسلحة.

Listing 1 - 1 of 1
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (1)


Language

English (1)


Year
From To Submit

2011 (1)