A New Relationship to Determine Fundamental Natural Period of Vibration for Irregular Buildings in Height Using Artificial Neural Network
سال انتشار: 1400
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 64
فایل این مقاله در 16 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_CIVLJ-9-2_004
تاریخ نمایه سازی: 23 شهریور 1403
چکیده مقاله:
One of the most important structural features is fundamental vibration period which depends significantly on the inherent characteristics of structures. Seismic codes and some researchers estimate experimentally and mathematically fundamental vibration period using the number of stories or the overall height of the building. The consequences of evaluating the various relationships have been resulted based on structural height, mass, stiffness and number of stories. As the overall height and the number of stories do not make difference between regular and irregular structures, so it seems that mass and stiffness of each story is so important in zone of building vibration period. Considering the importance of irregular buildings, a new relationship proposed to determine fundamental natural period of vibration for elastic regular and irregular buildings in height using artificial neural network. The accuracy of the proposed relationship is perfectly validated and confirmed by numerical calibrations and matrix analyses.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Adel Loghmani
Civil Engineering Department, Semnan Branch, Islamic Azad University, Semnan, Iran
Alireza Mortezaei
Seismic Geotechnical and High Performance Concrete Research Centre, Civil Engineering Department, Semnan Branch, Islamic Azad University, Semnan, Iran
Ali Hemmati
Seismic Geotechnical and High Performance Concrete Research Centre, Civil Engineering Department, Semnan Branch, Islamic Azad University, Semnan, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :