بررسی پارامترهای تاثیرگذار بر پدیده فروپاشی پیشرونده در سازه های فولادی به کمک شبکه عصبی مصنوعی

نوع مقاله : مقاله علمی-پژوهشی

نویسندگان

1 استادیار، گروه مهندسی عمران، واحد تهران جنوب، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران

2 کارشناسی ارشد مهندسی عمران-سازه، گروه مهندسی عمران، واحد صفادشت، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران

چکیده

بر اساس آیین نامه بارگذاری ساختمان‌ آمریکا خرابی پیش رونده به صورت گسترش خرابی در یک سازه از یک المان به المان دیگر به طوری که در نهایت منجر به خرابی کل سازه و یا بخش عمده ای از آن می شود، تعریف می شود عواملی که می توانند منجر به این نوع خرابی شوند، عبارتند از: ضربه اتومبیل، انفجار گاز، برخورد هواپیما، خطای ساخت، آتش سوزی، بارگذاری تصادفی بیش از اندازه روی اعضاء، انفجار و... اکثر این حوادث دارای مدت زمان تأثیر کوتاهی می باشند که در نتیجه منجر به پاسخ های دینامیکی می شوند. در این تحقیق 100 نوع مدل در نظر گرفته خواهد شد و از آئین نامه های مرجع فروریزش پیش رونده جهت تحلیل و از نرم افزار کاربردی برای رسیدن به پاسخ تحت تحلیل استاتیکی غیر خطی استفاده خواهد شد با حذف ستون و انجام آنالیز استاتیکی غیر خطی، پارامترهای رفتاری اعضای سازه در برابر این پدیده مورد ارزیابی قرار خواهند گرفت و در نهایت نتایج با ضوابط موجود در آئین نامه کنترل خواهد شد و رفتار نهایی سازه در برابر این پدیده بررسی خواهد شد. شبکه‌های عصبی مصنوعی به عنوان ابزاری توانمند در زمینه‌های مختلف مهندسی استفاده شده است و کاربرد آنها به صورت روزافزونی در حال افزایش است. مهندسی عمران و بررسی رفتار سازه‌ها نیز از این قاعده مستثنی نبوده و به مراتب از روشهای عصبی در آن استفاده شده است. در این تحقیق از سه نوع شبکه عصبی جهت بررسی پدیده فروپاشی پیشرونده استفاده شده است. پارامترهای ورودی و خروجی انتخاب شده و به کمک شاخصهای ارزیابی این پدیده مدلسازی شده است. در نهایت با مقایسه عملکرد شبکه‌های عصبی مصنوعی موفقترین نوع شبکه عصبی پیشنهاد شده است.

کلیدواژه‌ها


[1]- منهاج، م ب.، 1381، هوش محاسباتی جلد اول مبانی شبکه های عصبی، مرکز نشر دانشگاه امیر کبیر
[2]-جهانگیری، م.، زارع، ع. ر.، 1394، روش های حل مسائل بهینه سازی در تحلیل و طراحی سازه ها به وسیله شبکه های عصبی مصنوعی، دانشگاه یاسوج.
[3] - قلی زاده، س.، غیرتمند، چ.، 1389، کاربرد شبکه های عصبی در تقریب سازی تغییر مکان جانبی سازه ها با در نظر گرفتن اثرات اندرکنش خاک ـ سازه، کنفرانس بین المللی سبک سازی و زلزله، کرمان، جهاد دانشگاهی استان تهران.
[4]- غیرتمند،. م.، ف.، 1388، تاثیر سختی قاب خمشی بر رفتار پی، مجله فنی و مهندسی مدرس، 36، 158ـ147.
[5]- اسماعیل زاده، ا.، دشتی رحمت آبادی، م.، 1394، بررسی تاثیر تغییر فاصله برشگیرها در تغییر مکان جانبی دیوارهای مرکب با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی، دانشگاه آزاد اسلامی واحد یزد.
[6]- Adeli, H. and Park, H. S., 1995, A neural dynamics model for structural optimization theory, Computers & Structures, 57(3), 383-390.
[7]- Cha, Y. J., Choi, W. and Buyukozturk, O., 2017, Deep learning-based crack damage detection using convolutional neural network, Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering, 32(3). (To be published)
[8]- Deng, Z., and Zhang, Z., 2014, Event-related complexity “analysis and its application in the detection of facial attractiveness, International Journal of Neural Systems, 24(7), 1450026 (11 pages).
[9]- Garzon-Roca, J., Adam, J. M., Sandoval, C. and Roca, P., 2018, Estimation of the axial behaviour of masonry walls based on arti_cial neural networks, Computers & Structures, 125,  145-152
[10]- Emami, M., 2009, Application of artifitial neural networks in pressuremeter test results, Master of Science thesis, Tarbiat Modares University, Tehran, Iran.
[11]- Emami, M., and Yasrobi, S. S., 2014, Modeling and interpretation of pressuremeter test results with artificial neural networks, Geotechnical and Geological Engineering, 32(2), 375-389.
[12]-Fausett, L. V., 1994, Fundamentals neural networks: Architecture, algorithms, and applications, Prentice-Hall, Inc., Englewood Cliffs, New Jersey.
[13]- Emami M, Yasrebi S. S., 2014, Application of artificial neural networks in interpretation of pressuremeter test results, Modares Civil Engineering journal, 4(20), 11-25.
[14]- Hagan, M. T., Demuth, H. B., and Beale, M. H., 1996, Neural Network Design, Boston, MA: PWS Publishing.
[15]-Hagan, M. T. and Menhaj, M. B., 1994, Training feedforward networks with the marquartdt algorithm, IEEE transactions on neural networks, 5(6), 989-992.
[16]- Amezquita-Sanchez, J. P., Valtierra-Rodriguez, M., Aldwaik, M., Adeli, H., 2016, Training feedforward networks with the marquartdt algorithm, Sharif University of Technology,Scientia Iranica, Transactions A: Civil Engineering
[17]- Jenkins, W. M., 2012, Structural reanalysis using a neural network-based iterative method, Journal of Structural Engineering, 128(7), 946-950.
[18]- Kennedy, J. B., and Neville, A. D., 1964, Basic statistical methods for engineers and scientists, Happer International edition 1964
[19]- Marquardt, D., 2004, An algorithm for least squares stimation of nonlinear parameters, J. Soc. Ind. Appl. Math., 431-441.
[20]- Madan, M. G., Liang, J., and Noriyasu, H., 2000, Static and Dynamic Neural Network, A John Wiley & Sons, INC., Publication, Hobokon, New Jersey
[21]- Palomo, E. J. and Lopez-Rubio, E., 2016, Learning topologies with the growing neural forest, International Journal of Neural Systems, 26(3), 1650019 (21 pages).
[22]- Tashakori, A. R. and Adeli, H., 2002, Optimum design of cold-formed steel space structures using neural dynamic model, Journal of Constructional Steel Research, 58(12), 1545-1566.
[23]- Wang, Z., Guo, L. and Adjouadi, M., 2014, A generalized leaky integrate-and- re neuron model with fast implementation method, International Journal of Neural Systems, 24(5), 1440004 (15pages).
[24]- Yasrebi, S. S., Emami, M., 2008, Application of Artificial Neural Networks (ANNs) in prediction and interpretation of pressuremeter test results, InThe 12th International Conference of International Association for Computer Methods and Advances in Geomechanics (IACMAG) 2008 Oct 1 (pp. 1634-1638).
[25]-Zhen, L., and Zhang, Zh., 2017, Artificial Neural Network Based Method for Seismic Fragility Analysis of Steel Frames, KSCE Journal of Civil Engineering Korean Society of Civil Engineers, 4, 23-45.