Đánh giá độ tin cậy của cột thép tiết diện thay đổi sử dụng kết hợp thuật toán nơ-ron nhân tạo (ann) và mô phỏng monte carlo (MCS)=Reliability analysis of web tapered i-section steel columns using hybrid artificial neural network (ann) and monte carlo simulation (MCS)

0 Người đánh giá. Xếp hạng trung bình 0

Tác giả: Duy Duẩn Nguyễn, Trọng Hà Nguyễn

Ngôn ngữ: vie

Ký hiệu phân loại:

Thông tin xuất bản: Tạp chí Khoa học công nghệ xây dựng (Đại học Xây dựng Hà Nội), 2024

Mô tả vật lý: tr.157-169

Bộ sưu tập: Metadata

ID: 239717

Thêm vào giỏ

Phương pháp mô phỏng Monte Carlo (MCS) là một công cụ mạnh mẽ, dễ thực hiện và có khả năng giải quyết nhiều vấn đề về độ tin cậy của kết cấu. Tuy nhiên, việc sử dụng nó để đánh giá xác suất tin cậy của kết cấu cần phải thực hiện một số lượng lớn các phân tích, đặc biệt là phân tích ứng xử phức tạp của kết cấu. Điều này có thể là trở ngại đối với tính toán xác suất tin cậy trong thực tế. Bài báo này trình bày một phương pháp đánh giá xác suất tin cậy của kết cấu bằng cách sử dụng kết hợp mạng Nơ-ron nhân tạo (Artificial Neural Network - ANN) và MCS, sau đó áp dụng phương pháp này để đánh giá độ tin cậy của cột thép tiết diện chữ I thay đổi với các tham số đầu vào ngẫu nhiên. Cụ thể, thuật toán ANN được sử dụng để xây dựng mô hình ước lượng giá trị lực tới hạn của cột thép, trong khi MCS được sử dụng để mô phỏng các giá trị tải trọng tới hạn và đánh giá độ tin cậy. Kết quả tính toán của mô hình đề xuất được so sánh với các phương pháp tính toán độ tin cậy truyền thống khác như MCS, FORM và SORM. Cuối cùng, ảnh hưởng của các tham số đầu vào đến độ tin cậy của cột được đánh giá thông qua chỉ số chỉ số độ nhạy bậc nhất và chỉ số độ nhạy tổng thể.The Monte Carlo simulation method is a powerful tool that is easy to implement and being capable of addressing many reliability issues in civil engineering structures. However, for evaluating the reliable probability of a structure, it is required conducting a large number of analyses, especially for complex structural behavior analysis. This can be a hindrance in calculating the reliable probability for practical applications. This paper presents a method for evaluating the reliability of structures using a hybrid model, which integrates Artificial Neural Network (ANN) and Monte Carlo simulation (MCS). This model is then employed to evaluate the structural reliability of web tapered I-section steel columns. Specifically, the ANN algorithm is used to construct a model for estimating the critical buckling load of the steel column, while MCS is used to simulate critial load values and assess the structural reliability. The calculated results of the proposed model are compared with those of other conventional methods. Eventually, the influence of input random parameters on the reliability of the steel column is evaluated using the first order and total Solol’s indices.

1. Đọc trực tuyến

1. Đọc trực tuyến

Tạo bộ sưu tập với mã QR