Symulacja pętli histerezy betonu z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych i metod Bayesowskich

• Autorzy: Krok A.
• Konferencja: Problemy dynamiki konstrukcji / XIII Sympozjum Dynamiki Konstrukcji (XIII ; 25-27 września 2008 ; Rzeszów-Bystre, Polska)
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

EN

Feed-forward layered Artificial Neural Networks (ANN) learnt by means the evidence procedure for Bayesian technique are used for simulation and prediction of hysteresis loops. Concrete hysteresis loops obtained by cyclic loading are considered. ANN were learned and tested on the experimental data. The prediction of the stress - strain relation was made for the last part of the experiment, basing on its previous stage.

Słowa kluczowe

PL

dynamika konstrukcji; drgania; SHM; pętla histereey; symulacja neuronowa

EN

construction dynamics; vibration; SHM; hysteresis loap; neuron simulation

• Wydawca: Oficyna Wydawnicza Politechniki Rzeszowskiej
• Czasopismo: Zeszyty Naukowe Politechniki Rzeszowskiej. Mechanika
• Rocznik: 2008
• Tom: z. 74 [258]
• Strony: 165--173
• Opis fizyczny: Bibliogr. 7 poz., wykr.

Twórcy

autor

Krok A.

• Uniwersytet Jagielloński, Instytut Informatyki Wydziału Matematyki i Informatyki, ul. Nawojki 11, 30-072 Kraków,

Bibliografia

• [1] C.M. Bishop, Neural Networks for Pattern Recognition, Oxford Univ. Press, 1995.
• [2] MacKay, D. J. C. (2003). Information Theory, Inference, and Learning Algorithms. Cambridge University Press.
• [3] I.T. Nabney, Netlab, Algorithms for pattren recognition, Springer Verlag, 2002.
• [4] B.P. Sinha, K. H. Gerstle, L. G. Tulin, Stress-strain relations for concrete under cyclic loading, Journal of American Concrete Inst. No. 61-12, 1964.
• [5] Wolinski Sz., Influence of aggregate size and loading type on the tensile softening behavior of concrete, Delft Univ. of Tech Rapport No. 5-86-16, 1986.
• [6] A. Krok, Analiza wybranych zagadnień mechaniki konstrukcji i materiałów za pomocą SSN i filtrów Kalmana, 2007, praca doktorska.
• [7] A. Krok, Simulation of building loops for a superconductor using neural networks with Kalman filtering, Computer Assisted Mechanics and Engineering Sciences, 13:575-582, 2006.