Artificial neural network model for shear strength of fibrous RC
Other Title(s)
نموذج الشبكة العصبية الاصطناعية لمقاومة القص للعتبات الخرسانية المسلحة بالألياف الفولاذية
Joint Authors
al-Khalaf, Muhammad H.
Abd Allah, Salwa Mubarak
Yusuf, Salim Tayyib
Source
al-Rafidain Engineering Journal
Issue
Vol. 23, Issue 4 (31 Oct. 2015), pp.157-171, 15 p.
Publisher
University of Mosul College of Engineering
Publication Date
2015-10-31
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
15
Main Subjects
Topics
Abstract AR
هذه الدراسة تتحرى نمذجة مقاومة القص باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية حيث جمعت نتائج 128 نموذج لعتبات خرسانية مسلحة بالألياف الفولاذية بدون حلقات القص و استخدمت لبناء نموذج الشبكات العصبية ذو أربع طبقات باستخدام طريقة التغذية الأمامية و خوارزمية الانتشار العكسي التقليدية المتوفرة في برنامج (MATLAB).
تم في هذه الدراسة استخدام تسعة خصائص للعتبات الخرسانية المسلحة بالألياف الفولاذية كمدخلات و هي ارتفاع العتبة، عمق العتبة، عرض العتبة، مساحة حدي التسليح، نسبة ذراع القص إلى العمق، مقاومة انضغاط الخرسانة٬ النسبة الحجمية للألياف٬ طول و قطر الليف فيها كانت مقاومة القص للعتبة هي مخرج الشبكة قورنت نتائج الشبكة الاصطناعية مع تلك المقاسة.
(Regression Analysis) باستخدام طريقة التحليل الارتدادي.
أظهرت النتائج بأن طريقة الشبكات العصبية الاصطناعية قادرة على تمثيل تصرف العتبات الخرسانية المسلحة بالألياف الفولاذية من ناحية مقاومة القص.
إضافة إلى ذلك بينت دراسة المقارنة بأن فضاء القص، مقاومة الانضغاط للخرسانة، النسبة الحجمية للألياف المستخدمة و طول الليف هي من العوامل الرئيسية التي تؤثر على تصرف العتبات الخرسانية المسلحة بالألياف الفولاذية في القص.
Abstract EN
This study has investigated the modeling of shear strength using the artificial neural network (ANN) approach.
The Results of 128 samples of steel fiber reinforced concrete (SFRC) beams without stirrups were collected gathered and used to generate a four-layer feed forward neural network using the back-propagation learning algorithm available in the MATLAB program.
Nine parameters for SFRC beams, namely, beam height, beam depth, beam width, steel cross-sectional area, shear span-to-depth ratio, concrete compressive strength, volume fraction, fiber length, and fiber diameter, were considered as input variables for the ANN.
ANN output representing the shear strength were compared with those observed experimentally using regression analysis approach.
Results indicated that the ANN modeling technique is effective in simulating the behavior of SFRC beams.
In addition, a parametric study shows that shear span, compressive strength of concrete, volume fraction, and fiber length are playing the major role in the behavior of SFRC beams.
American Psychological Association (APA)
Yusuf, Salim Tayyib& Abd Allah, Salwa Mubarak& al-Khalaf, Muhammad H.. 2015. Artificial neural network model for shear strength of fibrous RC. al-Rafidain Engineering Journal،Vol. 23, no. 4, pp.157-171.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-644820
Modern Language Association (MLA)
Yusuf, Salim Tayyib…[et al.]. Artificial neural network model for shear strength of fibrous RC. al-Rafidain Engineering Journal Vol. 23, no. 4 (Oct. 2015), pp.157-171.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-644820
American Medical Association (AMA)
Yusuf, Salim Tayyib& Abd Allah, Salwa Mubarak& al-Khalaf, Muhammad H.. Artificial neural network model for shear strength of fibrous RC. al-Rafidain Engineering Journal. 2015. Vol. 23, no. 4, pp.157-171.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-644820
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes bibliographical references : p. 169-171
Record ID
BIM-644820