Predicting of torsional strength of reinforced concrete beams using artificial neural network
Other Title(s)
التنبؤ بمقاومة اللي للعتبات الخرسانية المسلحة باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية
Author
Source
The Iraqi Journal for Mechanical and Materials Engineering
Issue
Vol. 12, Issue 4 (31 Dec. 2012), pp.694-708, 15 p.
Publisher
University of Babylon College of Engineering
Publication Date
2012-12-31
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
15
Main Subjects
Topics
Abstract AR
في هذا البحث تم عمل نموذج الشبكات العصبية الاصطناعية (ANNs) للتنبؤ بمقاومة اللي للعتبات الخرسانية المسلحة.
تم استخدام النتائج العملية لـ 85 عتبة خرسانية مسلحة مستطيلة المقطع تحت حمل اللي الصرف من الدراسات السابقة لتطوير نموذج الشبكات العصبية.
المعاملات المدخلة المؤثرة على مقاومة اللي هي أبعاد العتبات، المسافات بين حلقات تسليح القص، أبعاد حلقات تسليح القص المغلقة، إجهاد الخضوع لحلقات تسليح القص و التسليح الطولي، نسبة تسليح حلقات القص و التسليح الطولي، و مقاومة انضغاط الخرسانة.
تم اعتماد الشبكة العصبية ذات الإنتشار الخلفي مع دالة التفعيل من النوع (log-sigmoid) و ذلك لدقتها في التنبؤ.
بالإضافة إلى ذلك نموذج الشبكة العصبية قورن مع معادلات المدونات العالمية لتصميم العتبات الخرسانية المسلحة تحت اللي الصرف.
هذه الدراسة بينت أنه نموذج الشبكات العصبية يغطي تنبؤ موثوق لمقاومة اللي القصوى للعتبات الخرسانية المسلحة أفضل من المعادلات الموجودة للي.
Abstract EN
In this paper, the artificial neural networks (ANNs) model in predicting the torsional strength of reinforced concrete (RC) beams is done.
Experimental data of 85 rectangular RC beams under pure torsion from an existing database in the literature were used to develop ANN model.
The input parameters affecting the torsional strength were selected as dimensions of beams, spacing of stirrups, dimensions of closed stirrups, yield strength of stirrup and longitudinal reinforcement, steel ratio of stirrups, steel ratio of longitudinal reinforcement and concrete compressive strength.
A back propagation neural network (BPNN) with the log-sigmoid activation function is adopted due to its accuracy of prediction.
In addition to the ANN model is compared with well-known the building codes provisions for the design of RC beams under pure torsion.
The study shows that the ANN models give reasonable predictions of the ultimate torsional strength of RC beams better than existing equations for torsion.
American Psychological Association (APA)
Muhammad, Abd al-Qadir Ali. 2012. Predicting of torsional strength of reinforced concrete beams using artificial neural network. The Iraqi Journal for Mechanical and Materials Engineering،Vol. 12, no. 4, pp.694-708.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-319161
Modern Language Association (MLA)
Muhammad, Abd al-Qadir Ali. Predicting of torsional strength of reinforced concrete beams using artificial neural network. The Iraqi Journal for Mechanical and Materials Engineering Vol. 12, no. 4 (2012), pp.694-708.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-319161
American Medical Association (AMA)
Muhammad, Abd al-Qadir Ali. Predicting of torsional strength of reinforced concrete beams using artificial neural network. The Iraqi Journal for Mechanical and Materials Engineering. 2012. Vol. 12, no. 4, pp.694-708.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-319161
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes appendices : p. 708
Record ID
BIM-319161