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I. Mansouri (Birjand University of Technology) M. Safa (University of Malaya) Z. Ibrahim (International Black Sea University) O. Kisi (International Black Sea University) M.M. Tahir (Institute for Smart Infrastructure and Innovative Construction) S. Baharom (National University of Malaysia) M. Azimi (Universiti Teknologi Malaysia)
저널정보
국제구조공학회 Structural Engineering and Mechanics, An Int'l Journal Structural Engineering and Mechanics, An Int'l Journal Vol.60 No.3
발행연도
2016.1
수록면
471 - 488 (18page)

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This study predicts the strength of rotary brace damper by analyzing a new set of probabilistic models using the usual method of multiple linear regressions (MLR) and advanced machine-learning methods of multivariate adaptive regression splines (MARS), Rotary brace damper can be easily assembled with high energy-dissipation capability. To investigate the behavior of this damper in structures, a steel frame is modeled with this device subjected to monotonic and cyclic loading. Several response parameters are considered, and the performance of damper in reducing each response is evaluated. MLR and MARS methods were used to predict the strength of this damper. Displacement was determined to be the most effective parameter of damper strength, whereas the thickness did not exhibit any effect. Adding thickness parameter as inputs to MARS and MLR models did not increase the accuracies of the models in predicting the strength of this damper. The MARS model with a root mean square error (RMSE) of 0.127 and mean absolute error (MAE) of 0.090 performed better than the MLR model with an RMSE of 0.221 and MAE of 0.181.

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