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J-GLOBAL ID：201802288138277294   整理番号：18A0482593

機械学習技術を用いた鉄筋コンクリート柱梁接合部のせん断強度の破壊モードと予測の分類【Powered by NICT】

Classification of failure mode and prediction of shear strength for reinforced concrete beam-column joints using machine learning techniques

著者 (2件)： Mangalathu Sujith (Department of Civil and Environmental Engineering, University of California, Los Angeles, CA 90095, USA) ,  Jeon Jong-Su (Department of Civil Engineering, Andong National University, Andong, Gyeongsangbuk-do 36729, Republic of Korea)
資料名： Engineering Structures  (Engineering Structures)
巻： 160  ページ： 85-94  発行年： 2018年 
JST資料番号： C0709B  ISSN： 0141-0296  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： 柱梁接合部は,地震荷重を受ける鉄筋コンクリート建築骨組のoveerall性能を制御する重要な要素の一つである。柱梁接合部の応答機構,破壊モードの分類とそれに関連したせん断強度の予測を含む,を同定するために,本論文では,機械学習技術の適用を紹介した。種々の機械学習技術の効率を536の実験からの大規模な実験データ,そのすべてが梁降伏後のビーム降伏あるいは延性接合部せん断破壊に先立つ非靱性せん断破壊のいずれかを示したを用いて評価した。ラッソ回帰は高効率化・分類と予測に合理的な精度を持つ事が見られた。影響入力変数の関数として提案定式化は,既存の建物のための最適リハビリテーション戦略を提供し,新しい構造を設計するための構造技術者により容易に使用できる。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 技術者 ,  地震荷重 ,  靱性 ,  *柱梁接合部 ,  効率化 ,  剪断破壊 ,  *機械学習 ,  *剪断強さ ,  定式化 ,  *破壊モード ,  *接合部 ,  *鉄筋コンクリート ,  降伏 ,  延性
準シソーラス用語： *機械学習技術 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 柱梁接合部 ,  共同せん断破壊 ,  故障モード ,  機械学習 ,  確率モデル

分類 (2件)： コンクリート構造  (RA04030A) ,  接合部  (HD03080V)

タイトルに関連する用語 (7件)： 機械学習技術 ,  鉄筋コンクリート ,  柱梁接合部 ,  せん断強度 ,  破壊モード ,  予測 ,  分類