A neural network model to predict ultimate strength of rectangular concrete filled steel tube beam – columns
Other Title(s)
نموذج شبكة عصبية لتقدير المقاومة القصوى لللجسور-الأعمدة المكونة من أنبوب حديدي ذي مقطع مستطيل لشكل مملوء بالخرسانة
Joint Authors
Nasir, Kazim Zabun
Muhammad, Ihsan Qasim
Sadun, Ahmad Sagban
Source
Engineering and Technology Journal
Issue
Vol. 30, Issue 19 (31 Dec. 2012), pp.3328-3340, 13 p.
Publisher
Publication Date
2012-12-31
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
13
Main Subjects
Topics
Abstract AR
إن الهدف الرئيسي من الدراسة الحالية هو بناء شبكة عصبية صناعية لتقدير مقاومة الجسور-الأعمدة المكونة من أنبوب حديدي ذي مقطع مستطيل الشكل مملوء بالخرسانة و المعرضة إلى أحمال ضغط لامركزية.
و قد استعملت النتائج المختبرية ل (111) عينة (مستخلصة من بحوث سابقة) في بناء الشبكة المقترحة.
و قورنت القيم المقدرة من هذه الشبكة مع القيم المختبرية و مع القيم المحسوبة على ضوء شرط التصميم في الكودين العالميينAISC و 4 Euro code.
لقد أظهرت النتائج أن القيم المقدرة من الشبكة المقترحة كانت قريبة جدا من القيم المختبرية و كانت أدق من القيم المحسوبة حسب مواصفات الكودين المذكورين.
و بالتالي فأنه من الممكن استخدام الشبكات العصبية في تقدير مقاومة مثل هذا النوع من الجسور-الأعمدة.
Abstract EN
In this study, a model for predicting the ultimate strength of rectangular concrete filled steel tube (RCFST) beam-columns under eccentric axial loads has been developed using artificial neural networks (ANN).
The available experimental results for (111) specimens obtained from open literature were used to build the proposed model.
The predicted strengths obtained from the proposed ANN model were compared with the experimental values and with unfactored design strengths predicted using the design procedure specified in the AISC and Eurocode 4 for RCFST beam-columns.
Results showed that the predicted values by the proposed ANN model were very close to the experimental values and were more accurate than the AISC and Eurocode 4 values.
As a result, ANN provided an efficient alternative method in predicting the ultimate strength of RCFST beam-columns.
American Psychological Association (APA)
Sadun, Ahmad Sagban& Nasir, Kazim Zabun& Muhammad, Ihsan Qasim. 2012. A neural network model to predict ultimate strength of rectangular concrete filled steel tube beam – columns. Engineering and Technology Journal،Vol. 30, no. 19, pp.3328-3340.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-320627
Modern Language Association (MLA)
Sadun, Ahmad Sagban…[et al.]. A neural network model to predict ultimate strength of rectangular concrete filled steel tube beam – columns. Engineering and Technology Journal Vol. 30, no. 19 (2012), pp.3328-3340.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-320627
American Medical Association (AMA)
Sadun, Ahmad Sagban& Nasir, Kazim Zabun& Muhammad, Ihsan Qasim. A neural network model to predict ultimate strength of rectangular concrete filled steel tube beam – columns. Engineering and Technology Journal. 2012. Vol. 30, no. 19, pp.3328-3340.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-320627
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes appendices : p. 3328-3340
Record ID
BIM-320627
