کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4918630 | 1428781 | 2016 | 10 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Estimation of compressive strength of hollow concrete masonry prisms using artificial neural networks and adaptive neuro-fuzzy inference systems
ترجمه فارسی عنوان
ارزیابی استحکام فشاری منشورهای بتنی توخالی با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی و سیستم های استنتاج فازی سازگار
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
FISMAPEIAEMSELMBPANFISANNCOV - THEBackpropagation - بازگشت به عقبmean squared error - خطای میانگین مربعاتFuzzy inference systems - سیستم استنتاج فازیAdaptive Network-based Fuzzy Inference System - سیستم استنتاج فازی مبتنی بر شبکه سازگار استadaptive neuro-fuzzy inference systems - سیستم های استنتاج فازی تطبیقیArtificial Neural Network - شبکه عصبی مصنوعیCoefficient of Variation - ضریب تغییرCompressive strength - مقاومت فشاریmean absolute percentage error - میانگین درصد خطای مطلق
ترجمه چکیده
این مقاله پیشنهاد استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی و سیستم های استنتاج فازی سازگار برای تخمین قدرت فشاری بلوک های توخالی بلوک های سنگ بنایی را پیشنهاد می کند. سه پارامتر اصلی تاثیرگذار، یعنی نسبت ارتفاع به ضخامت منشور و قدرت فشاری بلوک های توخالی و ملات، به عنوان ورودی به مدل ها مورد استفاده قرار گرفت. دو مدل آموزش داده شده و با استفاده از 102 مجموعه داده به دست آمده از آزمون های انجام شده توسط نویسندگان و همچنین ادبیات فنی منتشر شده و سپس با مقایسه با سایر روش های محاسباتی تجربی تأیید شد. نتایج نشان داد که مدل پیشنهادی توانایی پیش بینی عالی با نرخ خطای ناچیز دارد.
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
سایر رشته های مهندسی
مهندسی عمران و سازه
چکیده انگلیسی
This paper proposes the use of artificial neural networks and adaptive neuro-fuzzy inference systems for estimating the compressive strength of hollow concrete block masonry prisms. Three main influential parameters, namely the prisms' height-to-thickness ratio and the compressive strengths of hollow concrete blocks and mortars, were used as input to the models. The two models were trained and tested using 102 data sets obtained from the tests conducted by the authors as well as published technical literatures and then verified by comparison with other empirical calculation methods. The results showed that the proposed models have excellent prediction ability with insignificant error rates.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Construction and Building Materials - Volume 125, 30 October 2016, Pages 417-426
Journal: Construction and Building Materials - Volume 125, 30 October 2016, Pages 417-426
نویسندگان
Qiang Zhou, Fenglai Wang, Fei Zhu,