A two-step approach for joint damage diagnosis of framed structures using artificial neural networks

Qu, W.L.; Chen, W.; Xiao, Y.Q.

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자료유형: 학술저널

저자정보: Qu, W.L. (College of Civil Engineering and Architecture, Wuhan University of Technology) Chen, W. (College of Civil Engineering and Architecture, Wuhan University of Technology) Xiao, Y.Q. (Department of Building and Construction, City University of Hong Kong)

저널정보: 테크노프레스 Structural engineering and mechanics : An international journal Structural engineering and mechanics : An international journal 제16권 제5호

발행연도: 2003.1

수록면: 581 - 595 (15page)

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Since the conventional direct approaches are hard to be applied for damage diagnosis of complex large-scale structures, a two-step approach for diagnosing the joint damage of framed structures is presented in this paper by using artificial neural networks. The first step is to judge the damaged areas of a structure, which is divided into several sub-areas, using probabilistic neural networks with natural Frequencies Shift Ratio inputs. The next step is to diagnose the exact damage locations and extents by using the Radial Basis Function (RBF) neural network with the second Element End Strain Mode of the damaged sub-area input. The results of numerical simulation show that the proposed approach could diagnose the joint damage of framed structures induced by earthquake action effectively and has reliable anti-jamming abilities.

#framed structures #joint damage #damage diagnosis #element end strain mode #artificial neural network

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Qu, W.L.

소속기관 College of Civil Engineering and Architecture, Wuhan University of Technology

주요연구분야 공학 > 건축공학 > 토목공학

논문수 1 이용수 0

Chen, W.

소속기관 State Key Laboratory for Disaster Reduction in Civil Engineering, Tongji University

주요연구분야 공학 > 전기전자공학 > 전기공학 공학 > 건축공학 > 토목공학

논문수 5 이용수 10

Xiao, Y.Q.

소속기관 Department of Building and Construction, City University of Hong Kong

주요연구분야 공학 > 건축공학 > 토목공학

논문수 1 이용수 0

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