Conjugate Cellular Automata and Neural Network Approach: Failure Load Prediction of Masonry Panels
المؤلفون المشاركون
Glushakova, Iuliia
Liu, Qihan
Zhang, Yu
Zhou, Guangchun
المصدر
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-07-11
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
The intricate interplay between the microscopic constituents and their macroscopic properties for masonry structures complicates their failure analysis modelling.
A composite strategy incorporating neural network (NN) and cellular automata (CA) is developed to predict the failure load for masonry panels with and without openings subjected to lateral loadings.
The discretized panels are modelled by the CA methodology using nine neighbour cells, which derive their state values from geometric parameters and opening location placement for the panels.
An identification coefficient dictated by these geometric parameters and experimental data is fed together as the input training data for the NN.
The NN uses a backpropagation algorithm and two hidden layers with sigmoid activation functions to predict failure loads.
This method achieves greater accuracy in prediction when compared with the yield line and finite elemental analysis (FEA) methods.
The results attained elucidate the feasibility of the current methodology to complement conventional approaches such as FEA to provide additional insight into the failure mechanism of masonry panels under varied loading conditions.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Glushakova, Iuliia& Liu, Qihan& Zhang, Yu& Zhou, Guangchun. 2020. Conjugate Cellular Automata and Neural Network Approach: Failure Load Prediction of Masonry Panels. Advances in Civil Engineering،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1125718
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Glushakova, Iuliia…[et al.]. Conjugate Cellular Automata and Neural Network Approach: Failure Load Prediction of Masonry Panels. Advances in Civil Engineering No. 2020 (2020), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1125718
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Glushakova, Iuliia& Liu, Qihan& Zhang, Yu& Zhou, Guangchun. Conjugate Cellular Automata and Neural Network Approach: Failure Load Prediction of Masonry Panels. Advances in Civil Engineering. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1125718
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1125718
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
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