Prediction of ultimate strength of axialy loaded reinforced concrete short columns using artificial neural networks
Other Title(s)
تقييم التحمل الأقصى للأعمدة الخرسانية المسلحة القصيرة المحملة محوريا بإستخدام الشبكات العصبية الصناعية
Joint Authors
zewair, Mustafa Sharif
Jasim, Nabil Abd al-Razzaq
Source
Basrah Journal for Engineering Sciences
Issue
Vol. 10, Issue 1 (30 Jun. 2010), pp.76-84, 9 p.
Publisher
University of Basrah College of Engineering
Publication Date
2010-06-30
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
9
Main Subjects
Topics
Abstract AR
تتناول الدراسة الحالية تحليل الأعمدة الخرسانية المسلحة القصيرة المعرضة إلى حمل محوري.
تم التحليل باستخدام إحدى التقنيات الكفؤة المعروفة باسم الشبكات العصبية الصناعية.
استخدمت خوارزمية انحدار العكسي في تدريب نموذج الشبكة العصبية، حيث وجدت الشبكة المثلى (التي تعطي أقل معدل مربع الخطأ لنماذج التدريب و الفحص بأقل عدد من الدورات).
و كذلك فحص تأثير المتغيرات المختلفة للشبكة مثل عد العقد في طبقة الإدخال و الطبقات المخفية و اختيار معدل التعلم و معامل الزخم على سلوك و أداء الشبكة العصبية.
و نتيجة لبطئ الإنجاز عند استخدام خوارزمية الانحدار العكسي تم استخدام خوارزمية الإرجاع العكسي المرن لغرض تحسين أداء الشبكة.
و قورنت النتائج من هذه الخوارزمية مع تلك الناتجة من استخدام خوارزمية الانحدار العكسي.
Abstract EN
The present study deals with the analysis of short reinforced concrete columns subjected to axial load.
One of efficient techniques is applied, known as artificial neural networks.
The descent gradient backpropagation algorithm is employed for analysis.
The optimum topology (which gives least mean square error for both training and testing with fewer number of epochs) is presented.
The effects of the number of nodes in input and hidden layer (s), and selecting of learning rate and momentum coefficient, on the behaviour of neural network have been investigated.
Due to slow convergence of results when using descent gradient backpropagation, the faster algorithm called "resilient backpropagation algorithm" has been used to improve the performance of the neural network and the results have been compared with those obtained using the descent gradient backpropagation algorithm.
American Psychological Association (APA)
Jasim, Nabil Abd al-Razzaq& zewair, Mustafa Sharif. 2010. Prediction of ultimate strength of axialy loaded reinforced concrete short columns using artificial neural networks. Basrah Journal for Engineering Sciences،Vol. 10, no. 1, pp.76-84.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-262819
Modern Language Association (MLA)
Jasim, Nabil Abd al-Razzaq& zewair, Mustafa Sharif. Prediction of ultimate strength of axialy loaded reinforced concrete short columns using artificial neural networks. Basrah Journal for Engineering Sciences Vol. 10, no. 1 (2010), pp.76-84.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-262819
American Medical Association (AMA)
Jasim, Nabil Abd al-Razzaq& zewair, Mustafa Sharif. Prediction of ultimate strength of axialy loaded reinforced concrete short columns using artificial neural networks. Basrah Journal for Engineering Sciences. 2010. Vol. 10, no. 1, pp.76-84.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-262819
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes bibliographical references : p. 83
Record ID
BIM-262819