research centers


Search results: Found 1

Listing 1 - 1 of 1
Sort by

Article
Artificial Neural Network Model for Shear Strength of Fibrous RC Beams
نموذج الشبكة العصبية الاصطناعية لمقاومة القص للعتبات الخرسانية المسلحة بالألياف الفولاذية

Authors: S. T. Yousif سالم طيب يوسف سلوى --- S. M. Abdullah سلوى مبارك عبد الله --- M. H. ALkhafaf محمد الخلف
Journal: AL-Rafdain Engineering Journal (AREJ) مجلة هندسة الرافدين ISSN: 18130526 Year: 2015 Volume: 23 Issue: 4 Pages: 157-171
Publisher: Mosul University جامعة الموصل

Loading...
Loading...
Abstract

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.

هذه الدراسة تتحرى نمذجة مقاومة القص باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية حيث جمعت نتائج 128 نموذج لعتبات خرسانية مسلحة بالالياف الفولاذية بدون حلقات القص واستخدمت لبناء نموذج الشبكات العصبية ذو اربع طبقات باستخدام طريقة التغذية الامامية وخوارزمية الانتشار العكسي التقليدية المتوفرة في برنامج (MATLAB).تم في هذه الدراسة استخدام تسعة خصائص للعتبات الخرسانية المسلحة بالالياف الفولاذية كمدخلات وهي ارتفاع العتبة ,عمق العتبة,عرض العتبة, مساحة حددي التسليح, نسبة ذراع القص الى العمق, مقاومة انضغاط الخرسانة,النسبة الحجمية للالياف, طول وقطر الليف فيها كانت مقاومة القص للعتبة هي مخرج الشبكة. قورنت نتائج الشبكة الاصطناعية مع تلك المقاسة .(Regression Analysis) باستخدام طريقة التحليل الارتدادي.اظهرت النتائج بان طريقة الشبكات العصبية الاصطناعية قادرة على تمثيل تصرف العتبات الخرسانية المسلحة بالالياف الفولاذية من ناحية مقاومة القص. اضافة الى ذلك بينت دراسة المقارنة بان فضاء القص, مقاومة الانضغاط للخرسانة النسبة الحجمية للالياف المستخدمة وطول اليف هي من العوامل الرئيسية التي تؤثر على تصرف العتبات الخرسانية المسلحة بالالياف الفولاذية في القص.

Listing 1 - 1 of 1
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (1)


Language

English (1)


Year
From To Submit

2015 (1)