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자료유형
학술저널
저자정보
Sy Hung Mai (Hanoi University of Civil Engineering) Viet-Linh Tran (Vinh University) Duy-Duan Nguyen (Vinh University) Viet Tiep Nguyen (Hanoi University of Civil Engineering) Duc-Kien Thai (Sejong University)
저널정보
국제구조공학회 Steel and Composite Structures, An International Journal Steel and Composite Structures, An International Journal Vol.45 No.2
발행연도
2022.10
수록면
159 - 173 (15page)

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This paper proposes a hybrid machine-learning model, which is called DANN-IP, that combines a deep artificial neural network (DANN) and an interior-point (IP) algorithm in order to improve the prediction capacity on the patch loading resistance of steel plate girders. For this purpose, 394 steel plate girders that were subjected to patch loading were tested in order to construct the DANN-IP model. Firstly, several DANN models were developed in order to establish the relationship between the patch loading resistance and the web panel length, the web height, the web thickness, the flange width, the flange thickness, the applied load length, the web yield strength, and the flange yield strength of steel plate girders. Accordingly, the best DANN model was chosen based on three performance indices, which included the R^2, RMSE, and a20-index. The IP algorithm was then adopted to optimize the weights and biases of the DANN model in order to establish the hybrid DANN-IP model. The results obtained from the proposed DANN-IP model were compared with of the results from the DANN model and the existing empirical formulas. The comparison showed that the proposed DANN-IP model achieved the best accuracy with an R^2 of 0.996, an RMSE of 23.260 kN, and an a20-index of 0.891. Finally, a Graphical User Interface (GUI) tool was developed in order to effectively use the proposed DANN-IP model for practical applications.
#artificial neural network #interior-point algorithm #machine learning #patch loading resistance #steel plate girder

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