Seismic Design Optimization of Steel Moment Frames by Neural Networks
محل انتشار: ماهنامه بین المللی مهندسی، دوره: 38، شماره: 12
سال انتشار: 1404
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 42
فایل این مقاله در 11 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_IJE-38-12_011
تاریخ نمایه سازی: 11 خرداد 1404
چکیده مقاله:
This paper aims to optimize steel moment frames within a performance-based design framework by implementing a neural network-integrated metaheuristic algorithm. Performance-based optimization of steel structures poses a complex and nonlinear optimization problem, characterized by numerous local optimum solutions. Consequently, an effective search technique is crucial for addressing this class of complex structural optimization problems. Additionally, to reduce the substantial computational load of this process, it is essential to approximate the necessary nonlinear structural responses during the optimization. This paper employs the center of mass optimization (CMO) algorithm as the search engine. Furthermore, a cascade-forward back-propagation (CFBP) neural network model is trained to evaluate the nonlinear responses of steel moment frames within the seismic optimization framework. Two design examples of multistory steel moment frames are presented to demonstrate the effectiveness of the proposed CMO-CFBP algorithm through several independent optimization runs. The results of this paper highlight the superior performance of the proposed technique in comparison to other algorithms in the literature while maintaining a reasonable computational cost.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
H. Mehdizadeh
Department of Civil Engineering, Urmia University, Urmia, Iran
S. Gholizadeh
Department of Civil Engineering, Urmia University, Urmia, 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 :