![](/images/graphics-bg.png)
Prediction of the Fundamental Period of Infilled RC Frame Structures Using Artificial Neural Networks
المؤلفون المشاركون
Asteris, Panagiotis G.
Tsaris, Athanasios K.
Cavaleri, Liborio
Repapis, Constantinos C.
Papalou, Angeliki
Di Trapani, Fabio
Karypidis, Dimitrios F.
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2015-12-28
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
The fundamental period is one of the most critical parameters for the seismic design of structures.
There are several literature approaches for its estimation which often conflict with each other, making their use questionable.
Furthermore, the majority of these approaches do not take into account the presence of infill walls into the structure despite the fact that infill walls increase the stiffness and mass of structure leading to significant changes in the fundamental period.
In the present paper, artificial neural networks (ANNs) are used to predict the fundamental period of infilled reinforced concrete (RC) structures.
For the training and the validation of the ANN, a large data set is used based on a detailed investigation of the parameters that affect the fundamental period of RC structures.
The comparison of the predicted values with analytical ones indicates the potential of using ANNs for the prediction of the fundamental period of infilled RC frame structures taking into account the crucial parameters that influence its value.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Asteris, Panagiotis G.& Tsaris, Athanasios K.& Cavaleri, Liborio& Repapis, Constantinos C.& Papalou, Angeliki& Di Trapani, Fabio…[et al.]. 2015. Prediction of the Fundamental Period of Infilled RC Frame Structures Using Artificial Neural Networks. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099694
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Asteris, Panagiotis G.…[et al.]. Prediction of the Fundamental Period of Infilled RC Frame Structures Using Artificial Neural Networks. Computational Intelligence and Neuroscience Vol. 2016, no. 2016 (2015), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099694
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Asteris, Panagiotis G.& Tsaris, Athanasios K.& Cavaleri, Liborio& Repapis, Constantinos C.& Papalou, Angeliki& Di Trapani, Fabio…[et al.]. Prediction of the Fundamental Period of Infilled RC Frame Structures Using Artificial Neural Networks. Computational Intelligence and Neuroscience. 2015. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099694
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1099694
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)