NEURAL NETWORK-BASED EVALUATION OF SEISMIC RESPONSE OF STEEL MOMENT FRAMES
سال انتشار: 1402
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 21
فایل این مقاله در 19 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJOCE-14-2_007
تاریخ نمایه سازی: 26 خرداد 1403
چکیده مقاله:
The main objective of this study is to predict the maximum inter-story drift ratios of steel moment-resisting frame (MRF) structures at different seismic performance levels using feed-forward back-propagation (FFBP) neural network models. FFBP neural network models with varying numbers of hidden layer neurons (۵, ۱۰, ۱۵, ۲۰, and ۵۰) were trained to predict the maximum inter-story drift ratios of ۵- and ۱۰-story steel MRF structures. The numerical simulations indicate that FFBP neural network models with ten hidden layer neurons better predict the inter-story drift ratios at seismic performance levels for both ۵- and ۱۰-story steel MRFs compared to other neural network models.
کلیدواژه ها:
seismic performance level ، steel moment resisting frame ، neural network ، feed-forward back-propagation
نویسندگان