Neural networks for inelastic mid-span deflections in continuous composite beams

Pendharkar, Umesh; Chaudhary, Sandeep; Nagpal, A.K.

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자료유형: 학술저널

저자정보: Pendharkar, Umesh (Department of Civil Engineering, Ujjain Engineering College) Chaudhary, Sandeep (Department of Structural Engineering, Malaviya National Institute of Technology) Nagpal, A.K. (Department of Civil Engineering, Indian Institute of Technology Delhi)

저널정보: 테크노프레스 Structural engineering and mechanics : An international journal Structural engineering and mechanics : An international journal 제36권 제2호

발행연도: 2010.1

수록면: 165 - 179 (15page)

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Maximum deflection in a beam is a design criteria and occurs generally at or close to the mid-span. Neural networks have been developed for the continuous composite beams to predict the inelastic mid-span deflections (typically for 20 years, considering cracking, and time effects, i.e., creep and shrinkage, in concrete) from the elastic moments and elastic mid-span deflections (neglecting instantaneous cracking and time effects). The training and testing data for the neural networks is generated using a hybrid analytical-numerical procedure of analysis. The neural networks have been validated for four example beams and the errors are shown to be small. This methodology, of using networks enables a rapid estimation of inelastic mid-span deflections and requires a computational effort almost equal to that required for the simple elastic analysis. The neural networks can be extended for the composite building frames that would result in huge saving in computational time.

#neural network #creep #shrinkage #composite beam #concrete cracking

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이 논문의 저자 정보

Pendharkar, Umesh

소속기관 Civil Engineering, Ujjain Engineering College

주요연구분야 공학 > 건축공학 > 토목공학

논문수 2 이용수 5

Chaudhary, Sandeep

소속기관 Discipline of Civil Engineering, Indian Institute of Technology Indore

주요연구분야 공학 > 건축공학 > 토목공학

논문수 3 이용수 5

Nagpal, A.K.

소속기관 Department of Civil Engineering, Indian Institute of Technology Delhi

주요연구분야 공학 > 건축공학 > 토목공학

논문수 1 이용수 4

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