Tytuł artykułu
Autorzy
Wybrane pełne teksty z tego czasopisma
Identyfikatory
Warianty tytułu
Numeryczne aspekty neuronowej symulacji odpowiedzi budynku poddanego wymuszeniu typu sejsmicznego
Języki publikacji
Abstrakty
Back propagation neural networks (BPNNs) can be efficiently used for the simulation of the response of a structure subjected to measured excitations. The main goal of the paper is to predict displacements at selected floors of a tall prefabricated building. The neural network is trained, tested and verified using the responses recorded in a real building during explosions in a nearby quarry. The results show that the dynamic behaviour of the building can be very well modeled by the trained neural network.
Sieci neuronowe typu wstecznej propagacji błędu mogą być z powodzeniem stosowane do symulacji odpowiedzi budynku poddanego zmierzonym wymuszeniom. Praca dotyczy wykorzystania SSN do predykcji przemieszczeń wybranych kondygnacji wysokiego, prefabrykowanego budynku mieszkalnego. Drganie budynku wywoływane były odstrzałami w pobliskim kamieniołomie.
Słowa kluczowe
Czasopismo
Rocznik
Tom
Strony
313--323
Opis fizyczny
Bibliogr. 6 poz., il.
Twórcy
autor
- Cracow University of Technology, Institute of Computer Methods in Civil Engineering
autor
- Cracow University of Technology, Institute of Computer Methods in Civil Engineering
autor
- Cracow University of Technology, Institute of Computer Methods in Civil Engineering
Bibliografia
- 1. Z. WASZCZYSZYN, Some recent and current problems of neurocomputing in civil engineering, Advances in Computational Structures Technology, pp. 43-58, Civil-Comp Press, Edinburgh 1996.
- 2. H.M. CHEN et al., Neural network for structural dynamic model identification, J. Eng. Mech., 121, 1377-1385, 1995.
- 3. S.F. MASRI et al., Identification of nonlinear dynamic systems using neural networks, J. Appl. Mech., 60, 123-133, 1993.
- 4. R. CIESIELSKI, K. KUŹNIAR, E. MACIĄG, T. TATARA, Damping of vibration in precast building with bearing concrete walls, Arch. Civil Eng., 41, 3, 329-341, 1995.
- 5. R. CIESIELSKI, K. KUŹNIAR, E. MACIĄG, T. TATARA, Empirical formulae for fundamental natural periods of buildings with load bearing walls, Arch. Civil Eng., 38, 4, 291-299, 1992.
- 6. A. ZELL [Ed.], SNNS - Stuttgart Neural Network Simulator, User's Manual Version 4.1, Univ. Stuttgart 1995.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-article-BTB2-0008-0094