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J-GLOBAL ID：202202291968192024   整理番号：22A1158746

鋼-コンクリート複合構造物における頭付き鋼スタッドのせん断耐力の予測における機械学習の適用【JST・京大機械翻訳】

Application of Machine Learning in Prediction of Shear Capacity of Headed Steel Studs in Steel-Concrete Composite Structures

著者 (1件)： Avci-Karatas Cigdem (Department of Transportation Engineering, Faculty of Engineering, Yalova University, Yalova, Turkey)
資料名： International Journal of Steel Structures  (International Journal of Steel Structures)
巻： 22  号： 2  ページ： 539-556  発行年： 2022年 
JST資料番号： A1040A  ISSN： 1598-2351  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： 頭付きスタッドは,主に縦方向せん断力を伝達するために,複合材料構造中の鋼とコンクリートの間の界面におけるせん断コネクタとして一般的に利用される。本論文では,ミニマックス確率マシン回帰(MPMR)と極端機械学習(EML)の概念を用いて,ヘッディング鋼スタッドのせん断耐力を予測する回帰方法論を提示した。MPMRをミニマックス確率マシン分類に基づいて実行した。EMLは単一隠れ層フィードフォワードネットワークの更新版である。広範な文献で示された実験データから,せん断耐力に影響する重要な入力パラメータを同定し,統合した。同定したパラメータは,(i)鋼スタッドシャンク直径,(ii)コンクリートの圧縮強度,および(iii)ヘッド付き鋼スタッドの引張強度を含む。データの注意深い検査とそれらの限界の後,MPMRとEMLベースのモデルを開発するために,値の範囲から成る混合データセットの約70~75%を使用した。入力データを個々のパラメータの限界に基づいて正規化した。残りのデータを開発したモデルの検証に利用した。予測したせん断強度は実験観察に匹敵することが観察された。さらに,いくつかの統計的パラメータ,すなわち,モデルの有効性を評価した;二乗平均平方根誤差,平均絶対誤差,効率係数,観測標準偏差比に対する二乗平均平方根誤差,正規化平均バイアス誤差,性能指数,および分散説明因子。MPMRとEMLの概念に基づいて開発したモデルでは,[数式:原文を参照]値がそれぞれ0.9913と0.9479であり,予測値が実験データに近いことを示した。Copyright Korean Society of Steel Construction 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 界面 ,  *剪断 ,  標準偏差 ,  *コンクリート ,  *鋼 ,  コネクタ ,  *剪断強さ ,  *ヘッディング ,  圧縮強さ ,  引張強さ ,  パラメータ ,  正規化 ,  *機械学習
準シソーラス用語： 頭付きスタッド ,  予測値 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 頭付きスタッド ,  鋼-コンクリート複合材料構造 ,  せん断強さ ,  ミニマックス確率マシン回帰 ,  極端な機械学習 ,  統計的モデリング技術

分類 (3件)： その他の構造材料による構造  (RA04060H) ,  コンクリート構造  (RA04030A) ,  梁,桁  (HD03020H)

タイトルに関連する用語 (8件)： 鋼 ,  コンクリート ,  複合構造物 ,  頭付き ,  スタッド ,  せん断耐力 ,  予測 ,  機械学習