معرفی و مقایسه چند تابع تحریک جدید در الگوریتم های ماشین یادگیری برای استفاده در عیب یابی سازه ها
سال انتشار: 1396
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: فارسی
مشاهده: 783
فایل این مقاله در 10 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:
NCNMS06_160
تاریخ نمایه سازی: 22 دی 1396
چکیده مقاله:
یکی از روش های عیب یابی در سازه ها استفاده از الگوریتم های پیشرفته مبتنی بر هوش مصنوعی میباشد و یکی از ساده ترین و کارآمدترین انواع آن شبکه های عصبی مصنوعی است که عملیات اصلی در این الگوریتم ها با ایده از شبکه های عصبی شکل گرفته است که مشتمل بر جمع ورودی های وزن دار شده، و اعمال تابع تحریک)تابع انتقال( به این مجموعه، برای تعیین خروجی شبکه است. برای نرون های ورودی، این تابع واحد بوده و خروجی نرون برابر با ورودی آن است اما برای لایه های دیگر)در صورت وجود( نیاز به توابع تحریک خطی یا غیر خطی برای استفاده از الگوریتم است. یکی از مشکلات همیشگی استفاده از این الگوریتم ها انتخاب نوع تابع تحریک در هر لایه است. در این تحقیق از یکی از الگوریتم های پایه ای هوش مصنوعی به نامExtreme Learning Machine (ELM) یا الگوریتم ماشین یادگیری استفاده شده است که قابلیت شناسایی محل و شدت آسیب در اعضای سازه را دارا میباشد و الگوریتمی مبتنی بر تابع تحریک است. ورودی این الگوریتم تغییرات فرکانس طبیعی ناشی از کاهش سختی اعضا به منظور مدل سازی خرابی در سازه میباشد. تاثیر انواع توابع تحریک در یک مثال عیب یابی و با استفاده از دو خطایMAE و RMSEمورد بررسی قرار گرفته است. در نهایت در این مثال با توجه به معیار خطا، توابعHard-limit و Bent Identity از عملکرد بهتری نسبت به توابع دیگر برخوردار بوده اند
کلیدواژه ها:
عیب یابی سازه ، فرکانس طبیعی ، تابع تحریک )تابع انتقال( ، الگوریتمELM ، تابعBent Identity ، تابعHard-limit
نویسندگان
حامد دانش
دانشجوی کارشناسی ارشد سازه بخش مهندسی عمران دانشکده فنی و مهندسی دانشگاه شهید باهنرکرمان
پیمان ترکزاده
دانشیار بخش مهندسی عمران دانشکده فنی و مهندسی دانشگاه شهید باهنر کرمان