Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) and Artificial Neural Networks (ANNs) for structural damage identification

Hakim, S.J.S.; Razak, H. Abdul

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자료유형: 학술저널

저자정보: Hakim, S.J.S. (StrucHMRS Group, Department of Civil Engineering, University of Malaya) Razak, H. Abdul (StrucHMRS Group, Department of Civil Engineering, University of Malaya)

저널정보: 테크노프레스 Structural engineering and mechanics : An international journal Structural engineering and mechanics : An international journal 제45권 제6호

발행연도: 2013.1

수록면: 779 - 802 (24page)

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In this paper, adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) and artificial neural networks (ANNs) techniques are developed and applied to identify damage in a model steel girder bridge using dynamic parameters. The required data in the form of natural frequencies are obtained from experimental modal analysis. A comparative study is made using the ANNs and ANFIS techniques and results showed that both ANFIS and ANN present good predictions. However the proposed ANFIS architecture using hybrid learning algorithm was found to perform better than the multilayer feedforward ANN which learns using the backpropagation algorithm. This paper also highlights the concept of ANNs and ANFIS followed by the detail presentation of the experimental modal analysis for natural frequencies extraction.

#adaptive neuro fuzzy interface system #ANFIS) #artificial neural networks #ANNs) #backpropagation #BP) #damage identification #experimental modal analysis

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Hakim, S.J.S.

소속기관 StrucHMRS Group, Department of Civil Engineering, University of Malaya

주요연구분야 공학 > 건축공학 > 토목공학

논문수 1 이용수 9

Razak, H. Abdul

소속기관 StrucHMRS Group, Department of Civil Engineering, University of Malaya

주요연구분야 공학 > 건축공학 > 토목공학

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