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Panagiotis G. Asteris (School of Pedagogical and Technological Education) Danial J. Armaghani (Duy Tan University) George D. Hatzigeorgiou (Hellenic Open University) Chris G. Karayannis (Democritus University of Thrace) Kypros Pilakoutas (University of Sheffield)
저널정보
한국계산역학회 Computers and Concrete, An International Journal Computers and Concrete, An International Journal Vol.24 No.5
발행연도
2019.1
수록면
469 - 488 (20page)

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In this research study, the artificial neural networks approach is used to estimate the ultimate shear capacity of reinforced concrete beams with transverse reinforcement. More specifically, surrogate approaches, such as artificial neural network models, have been examined for predicting the shear capacity of concrete beams, based on experimental test results available in the pertinent literature. The comparison of the predicted values with the corresponding experimental ones, as well as with available formulas from previous research studies or code provisions highlight the ability of artificial neural networks to evaluate the shear capacity of reinforced concrete beams in a trustworthy and effective manner. Furthermore, for the first time, the (quantitative) values of weights for the proposed neural network model, are provided, so that the proposed model can be readily implemented in a spreadsheet and accessible to everyone interested in the procedure of simulation.

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