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J-GLOBAL ID：201302221726861596   整理番号：13A1029224

ニューラルネットワークを用いた火災下の管状トラストの温度予測

Prediction of temperature of tubular truss under fire using artificial neural networks

著者 (4件)： XU Jixiang (Dep. of Civil Engineering, Shanghai Jiao Tong Univ., Shanghai 200240, CHN) ,  ZHAO Jincheng (Dep. of Civil Engineering, Shanghai Jiao Tong Univ., Shanghai 200240, CHN) ,  WANG Wanzhen (Fac. of Architectural, Civil Engineering and Environment, Ningbo Univ., Zhejiang 315211, CHN) ,  LIU Minglu (CMTCC Shanghai Shisanye Construction Co., Ltd., CHN)
資料名： Fire Safety Journal  (Fire Safety Journal)
巻： 56  ページ： 74-80  発行年： 2013年02月 
JST資料番号： H0634A  ISSN： 0379-7112  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 3層後方伝搬ニューラルネットワークを開発し,火災下の鋼管平面トラスの限界温度を予測した。ネットワークモデルの入力パラメーターは直径比(β),壁厚比(τ),直径-厚さ比(γ)及び荷重比(τ)である。出力パラメーターは限界温度である。本報では,ニューラルネットワークの訓練及び試験のサンプルは有限要素ソフトウエアABAQUSを使用して得た。105組のデータを使用して後方伝搬神経ネットワークを訓練した;15組のデータを使用して試験し,BPネットワークの妥当性評価を行った。後方伝搬ネットワークの訓練において,Levenberg-Marquardt Back-Bropagation アルゴリズムを採用した。’tansig’関数を背後層に採用し,’purelin’関数を出力層に採用した。解析により得られた結果は,後方伝搬ネットワークモデルを用いた限界温度の予測は精密で効果的であることを示した。Copyright 2013 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  *鋼管構造 ,  *トラス ,  平面骨組 ,  *火災試験 ,  *温度分布 ,  *予測技法 ,  限界条件 ,  有限要素法 ,  数値解析 ,  解析モデル ,  直径 ,  板厚 ,  荷重 ,  比率 ,  応用プログラム ,  測定データ ,  予測誤差 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 後方伝搬ネットワーク ,  ABAQUS

分類 (2件)： 金属構造  (RA04050W) ,  火災  (RA02020B)

タイトルに関連する用語 (3件)： ニューラルネットワーク ,  火災 ,  温度予測