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학술저널
저자정보
Yuxin Zheng (Zhejiang Guangsha Vocational and Technical University of Construction) Hongwei Jin (Zhejiang Guangsha Vocational and Technical University of Construction) Congying Jian (Zhejiang Guangsha Vocational and Technical University of Construction) Zohre Moradi (Imam Khomeini International University) Mohamed Amine Khadimallah (Prince Sattam Bin Abdulaziz University) Hossein Moayedi (Duy Tan University)
저널정보
국제구조공학회 Steel and Composite Structures, An International Journal Steel and Composite Structures, An International Journal Vol.43 No.5
발행연도
2022.6
수록면
325 - 637 (313page)

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Axial compression capacity (Pu) is a significant yet complex parameter of concrete-filled steel tube (CFST) columns. This study offers a novel ensemble tool, adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) supervised by equilibrium optimization (EO), for accurately predicting this parameter. Moreover, grey wolf optimization (GWO) and Harris hawk optimizer (HHO) are considered as comparative supervisors. The used data is taken from earlier literature provided by finite element analysis. ANFIS is trained by several population sizes of the EO, GWO, and HHO to detect the best configurations. At a glance, the results showed the competency of such ensembles for learning and reproducing the Pu behavior. In details, respective mean absolute errors along with correlation values of 4.1809% and 0.99564, 10.5947% and 0.98006, and 4.8947% and 0.99462 obtained for the EO-ANFIS, GWO-ANFIS, and HHO-ANFIS, respectively, indicated that the proposed EO-ANFIS can analyze and predict the behavior of CFST columns with the highest accuracy. Considering both time and accuracy, the EO provides the most efficient optimization of ANFIS and can be a nice substitute for experimental approaches.
#deformation demand #earthquake resistant design philosophy #limit states #structural damage states #levels of earthquake shaking

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