A neural network model to assess the hysteretic energy demand in steel moment resisting frames

Akbas, Bulent

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자료유형: 학술저널

저자정보: Akbas, Bulent (Department of Earthquake and Structural Science, Gebze Institute of Technology)

저널정보: 테크노프레스 Structural engineering and mechanics : An international journal Structural engineering and mechanics : An international journal 제23권 제2호

발행연도: 2006.1

수록면: 177 - 193 (17page)

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Determining the hysteretic energy demand and dissipation capacity and level of damage of the structure to a predefined earthquake ground motion is a highly non-linear problem and is one of the questions involved in predicting the structure's response for low-performance levels (life safe, near collapse, collapse) in performance-based earthquake resistant design. Neural Network (NN) analysis offers an alternative approach for investigation of non-linear relationships in engineering problems. The results of NN yield a more realistic and accurate prediction. A NN model can help the engineer to predict the seismic performance of the structure and to design the structural elements, even when there is not adequate information at the early stages of the design process. The principal aim of this study is to develop and test multi-layered feedforward NNs trained with the back-propagation algorithm to model the non-linear relationship between the structural and ground motion parameters and the hysteretic energy demand in steel moment resisting frames. The approach adapted in this study was shown to be capable of providing accurate estimates of hysteretic energy demand by using the six design parameters.

#neural network #hysteretic energy demand #steel moment resisting frames #back-propagation

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소속기관 Department of Earthquake and Structural Science, Gebze Institute of Technology

주요연구분야 공학 > 건축공학 > 토목공학

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