Computation of natural fundamental periods of vibrations of medium-height prefabricated buildings by neural networks

• Autorzy: Kuźniar K. , Maciąg E. , Waszczyszyn Z.

Warianty tytułu

PL

Wyznaczanie podstawowych okresów drgań własnych prefabrykowanych budynków o średniej wysokości za pomocą sieci neuronowych

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The paper deals with an application of neural networks to computation of fundamental natural periods of prefabricated medium-height buildings with load-bearing walls. These building vibrations were excited by firing of explosives in nearby quarries. The back-propagation neural networks are trained, validated, and tested on experimental data taken from long-term tests performed on actual structures. Results from neural network identification of natural periods of the analysed buildings are compared with the data from experiments. This comparison can be considered satisfactory.

PL

Praca dotyczy zastosowania sieci neuronowych do obliczania podstawowych okresów drgań wła- snych ścianowych budynków prefabrykowanych o średniej wysokości. Drgania budynków wymuszane były odstrzałami materiału wybuchowego w pobliskich kamieniołomach. Sieci neuronowe typu wstecznej propagacji błędu są uczone, weryfikowane i testowane za pomocą danych eksperymentalnych z wieloletnich pomiarów na obiektach rzeczywistych. Wyniki identyfikacji neuronowej okresów drgań własnych analizowanych budynków porównano z rezultatami pomiarów i wynikami otrzymanymi przy zastosowaniu wzorów empirycznych. Można je uznać za satysfakcjonujące.

Słowa kluczowe

PL

budynek prefabrykowany; sieć neuronowa; drganie własne

• Wydawca: Komitet Inżynierii Lądowej i Wodnej PAN ; Politechnika Warszawska, Wydział Inżynierii Lądowej
• Czasopismo: Archives of Civil Engineering
• Rocznik: 2000
• Tom: Vol. 46, nr 4
• Strony: 515--523
• Opis fizyczny: Bibliogr. 11 poz., il.

Twórcy

autor

Kuźniar K.

• Cracow University of Technology

autor

Maciąg E.

• Cracow University of Technology

autor

Waszczyszyn Z.

• Cracow University of Technology

Bibliografia

• 1. R. CIESIELSKI, K. KUŹNIAR, E. MACIĄG, T. TATARA, Empirical formulae for fundamental natural periods of buildings with load bearing walls, Arch. Civil Engng., 38, 4, 291-299, 1992.
• 2. J.G. BOUWKAMP, J.P. KOLLEGER, R.M. STEPHEN, Dynamic properties of a twelve-story prefabricated panel building, Report No EERC 80-29. Earth. Engng. Res. Center, Univ. of California, Berkley 1980.
• 3. M. ERDIK, P. GÜLKAN, Assessment of the soil-structure interaction effects on prefabricated structures, Proc. 8th WCEE, vol. 3, pp. 913-920, San Francisco 1984.
• 4. H.G. HARRIS, V. CACCESE, Seismic behaviour of precast concrete large panel buildings using a small shaking table, Proc. 8th WCEE, vol. 6, San Francisco 1984.
• 5. E. MACIĄG, Experimental evaluation of changes of dynamic properties of buildings on different grounds, Earth. Engng. Struct. Dyn., 14, 925-932, 1986.
• 6. R. CIESIELSKI, K. KUŹNIAR, E. MACIĄG, T. TATARA, Damping of vibration in precast buildings with bearing concrete walls, Arch. Civil Engng., 41, 3, 329-341, 1995.
• 7. J.A. BLUME, The motion and damping of buildings relative to seismic response spectra, Bull. Seism. Soc. Amer., 60, 1, 231-259, 1970.
• 8. E. MACIĄG, K. KUŹNIAR, The influence of ground flexibility on the fundamental frequencies of natural vibrations of medium-height buildings with load bearing concrete walls, Arch. Civil Engng., 39, 2, 139-151, 1993.
• 9. O.A. SAVINOV, Contemporary structures of foundations to support machinery and their calculations [in Russian], Strojizdat, Moscow 1964.
• 10. SNNS (Stuttgart Neural Network Simulator), User's Manual, Version 4.1, 1995, Institute of Parallel and Distributed High Performance Systems, Rep. No 6/95, Univ. Stuttgart, 1995.
• 11. Z. WASZCZYSZYN, Backpropagation neural networks in structural engineering - some new results and current problems, Proc. 3rd Conf. Neural Networks and Their Applications, Kule/Częstochowa, pp. 55-64, 1997.