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J-GLOBAL ID：202102281159091034   整理番号：21A3226930

軟弱土上に構築された構造物の非弾性変位要求の人工ニューラルネットワーク予測【JST・京大機械翻訳】

Artificial neural networks prediction of inelastic displacement demands for structures built on soft soils

著者 (2件)： Dwairi Hazim M. (Civil Engineering Department, The Hashemite University, Zarqa, Jordan) ,  Tarawneh Ahmad N. (Civil Engineering Department, The Hashemite University, Zarqa, Jordan)
資料名： Innovative Infrastructure Solutions  (Innovative Infrastructure Solutions)
巻： 7  号： 1  ページ： 4  発行年： 2022年 
JST資料番号： W4442A  ISSN： 2364-4184  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 変位は,力より建築物損傷のより良い指標であった。従って,性能ベースの耐震設計法は構造物の横方向非弾性変位を制限することにより損傷を制御することを目的としている。本研究は,人工ニューラルネットワークとBayes正則化アルゴリズムを利用して,構造物の非弾性変位需要の予測を目的とする。軟弱地盤で記録された地震動を受ける単一自由度振動子の非線形時刻歴解析を用いて,非弾性変位比の大きな集合を計算した。4種類のヒステリシスモデルを用いて,広範囲の構造,すなわち,フラッグ形状,弾性完全塑性,小Takeda,および大Takedaヒステリシスモデルをカバーした。非弾性変位比は,変位の延性と地盤運動記録が支配的な期間と正規化した構造期間と関係した。本研究は,軟弱地盤上に建設された構造の非弾性変位比,構造周期の影響,地盤運動支配期間,延性レベル,およびヒステリシスモデルに関する洞察を提供する。非弾性変位比は,記録支配期間よりも期間が1つを超え,一方,期間が1.5以上の期間では,1つとほぼ等しかった。さらに,地動記録卓越期間近傍では,非弾性変位要求は弾性変位要求よりも小さい。非弾性変位比の分散は,非弾性変位需要が増加するにつれて増加し,一方,大きな分散は,地盤運動卓越周期の1.5~2.0倍の間の周期範囲を有する構造に対して明らかであった。最後に,本研究は,ソフト土壌上に建設された構造設計に必要な非弾性変位比モデルを再生するための人工ニューラルネットワークモデルに必要なパラメータを提供した。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  延性 ,  塑性 ,  *弾性 ,  *ニューラルネットワーク ,  軟弱地盤 ,  地震 ,  耐震設計 ,  地震動 ,  振動子 ,  正則化 ,  自由度 ,  *非弾性 ,  正規化 ,  地動

著者キーワード (5件)： 人工ニューラルネットワーク ,  非弾性変位比 ,  地震需要 ,  延性需要 ,  軟質土壌

分類 (3件)： 土圧,土の動的性質,地盤の応力と変形  (RA03060A) ,  構造動力学  (HD02000E) ,  橋梁工学一般  (RC06010Y)

タイトルに関連する用語 (6件)： 構築 ,  構造物 ,  非弾性 ,  変位 ,  人工ニューラルネットワーク ,  予測