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J-GLOBAL ID：201702238160036950   整理番号：17A0202030

梁の剛性貢献を考慮した梁-節点継手の半剛性連結モーメント-回転ニューラルネットワークモデルを提案した。【JST・京大機械翻訳】

Neural Network Model of Moment-rotation Relation in Semi-rigid Beam-column Joints Considering Floor Stiffness

著者 (6件)： Liu Jian (School of Civil Engineering,Guangzhou University) ,  Pan Peng (Wuzhou Institute of Urban Planning and Design) ,  Li Donglun (School of Civil Engineering,Guangzhou University) ,  Zhou Guangen (Zhejiang Southeast Space Frame Co.,Ltd) ,  Yu Zhiwei (School of Civil Engineering,Guangzhou University) ,  Chen Yuan (School of Civil Engineering,Guangzhou University)
資料名： Jianzhu Kexue yu Gongcheng Xuebao  (Jianzhu Kexue yu Gongcheng Xuebao)
巻： 33  号： 1  ページ： 99-105  発行年： 2016年 
JST資料番号： C3144A  ISSN： 1673-2049  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： まず第一に,既存の鋼構造梁の半剛性連結曲げモーメント-回転角の古典的モデルの欠点について議論した。次に,非線形有限要素法を用いて,剛性に寄与する剛直な半剛体連結継手の非線形シミュレーション解析を行い,そして,半剛性連結曲げモーメント-回転角の関係を,従来の梁-半剛性連結曲げモーメント-回転角の古典的モデルと比較した。最後に,ニューラルネットワークの知的アルゴリズムを用いて,剛性の影響を考慮した10パラメータの柱状継手の外部の半剛性結合モデルを初めて提案した。研究結果は以下を示す。スラブの存在は柱の剛性を増加させ,ノードの相対的回転を減少させ,実際の工学における床の剛性に影響を及ぼす半剛性連結曲げモーメント-角関係と既存の半剛体接続モーメント-角モデルの計算によって得られたモーメント-角関係に大きな誤差が存在する。本論文で提案した十参数半剛体連結モーメント-回転ニューラルネットワークモデルは,このノードの実際の力と変形をよくシミュレーションすることができた。提案したインテリジェントモデルには,高精度と計算効率があり,信頼性,有効性,および実用性がある。研究結果は,スラブの剛性寄与を考慮した他の半剛体接続形式の曲げモーメント-角関係の更なる研究と,実際の工学における応用のための参照を提供することができた。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  *剛性 ,  鋼構造 ,  剛体 ,  節点 ,  結合モデル ,  曲げモーメント ,  シミュレーション ,  *モーメント ,  回転角
準シソーラス用語： 実用性 ,  計算効率 ,  高精度 ,  非線形有限要素法 ,  *神経回路網モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： floor stiffness ,  extended end-plate ,  semi-rigid beam-column joint ,  moment-rotation ,  neural network ,  simulation analysis

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (7件)： 梁 ,  剛性 ,  節点 ,  継手 ,  モーメント ,  ニューラルネットワークモデル ,  提案