Steel Buildings Damage Classification by damage spectrum and Decision Tree Algorithm
سال انتشار: 1394
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 101
فایل این مقاله در 19 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-3-1_003
تاریخ نمایه سازی: 23 شهریور 1403
چکیده مقاله:
Results of damage prediction in buildings can be used as a useful tool for managing and decreasing seismic risk of earthquakes. In this study, damage spectrum and C۴.۵ decision tree algorithm were utilized for damage prediction in steel buildings during earthquakes. In order to prepare the damage spectrum, steel buildings were modeled as a single-degree-of-freedom (SDOF) system and time-history nonlinear analysis was carried out to develop a set of SDOF structures. Then, damage index was used to prepare the damage spectrum. Data parameters required for training and evaluating the C۴.۵ decision tree algorithm were obtained from the results of damage spectra for steel structures and using Krawinkler damage index Also, two decision trees were trained based on quantitative indices. The first decision tree determined whether damage occurred in buildings or not and the second predicted severity of damage as repairable, beyond repair, or collapse. decision tree classification algorithm was used to predict damage to steel structures.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Seyed Amir Hossein Hashemi
Department of Civil Engineering, Science and Research Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran
Gholamreza Ghodrati Amiri
Professor, School of Civil Engineering Iran University of Science & Technology
Farzaneh Hamedi
Assistant Professor, Faculty of Engineering, Imam Khomeini International University, Qazvin, 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 :