Efficient neurocomputing approaches for structural analysis and assessment
Project goals
The aim of the project is the development and effective applications of the principal constituents of soft computing methodologies (SC) in engineering mechanics: mainly neural network computing (NN) and consequently probabilistic computing (PC). The principle goal of NN will be to develop a theoretical basis and tools for application of artificial neural networks for different types of computational engineering mechanics tasks. It includes mainly inverse analysis in computational structural mechanics, damage identification and inverse reliability analysis. The development of PC at both random variable and random field levels will be mainly based on numerical simulation of Monte Carlo type using nonlinear finite element computational models. It includesadvanced simulation techniques for efficient calculation of theoretical failure probability, progress in efficient random field simulation and reliability calculations of mainly concrete structures.
Keywords
Inverse analysisneural networkresponse surface methodsensitivity analysisreliability analysis
Public support
Provider
Ministry of Education, Youth and Sports
Programme
KONTAKT II
Call for proposals
KONTAKT II 4 (SMSM2014LH4)
Main participants
Vysoké učení technické v Brně / Fakulta stavební
Contest type
VS - Public tender
Contract ID
MSMT-9919/2014-1
Alternative language
Project name in Czech
Účinné přístupy neurocomputing pro analýzu a posouzení konstrukcí
Annotation in Czech
Cíl projektu je rozvoj a efektivní aplikace hlavních složek metodologií soft computing (SC) ve stavební mechanice: výpočetní modelování založené na neuronových sítích (NN) a pravděpodobnostních výpočtů (PC). Hlavním cílem v oblasti NN bude rozvoj teoretických základů a nástrojů aplikace umělých neuronových sítí pro různé typy úloh stavební mechaniky. Jsou zahrnuty především problémy inverzní analýzy ve výpočtové stavební mechanice, identifikace poškození pomocí dynamického testování a inverzní spolehlivostní analýza. Rozvoj v oblasti PC na úrovni jak náhodných veličin, tak náhodných polí bude založen především na numerické simulaci typu Monte Carlo. Jedná se o pokročilé simulační techniky, rozvíjení simulace náhodných polí a spolehlivostní výpočty především betonových konstrukcí.
Scientific branches
R&D category
ZV - Basic research
CEP classification - main branch
JN - Civil engineering
CEP - secondary branch
JM - Structural engineering
CEP - another secondary branch
JL - Fatigue and fracture mechanics
20101 - Civil engineering
20102 - Construction engineering, Municipal and structural engineering
20306 - Audio engineering, reliability analysis
Completed project evaluation
Provider evaluation
V - Vynikající výsledky projektu (s mezinárodním významem atd.)
Project results evaluation
Two approaches for finding design parameters of prestressed segmental bridge were utilized – a double-loop reliability-based optimization method and a method based on soft-computing techniques. Sensitivity analysis using neural network ensemble method was carried out.
Solution timeline
Realization period - beginning
Apr 1, 2014
Realization period - end
Dec 31, 2016
Project status
U - Finished project
Latest support payment
Feb 18, 2016
Data delivery to CEP
Confidentiality
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Data delivery code
CEP17-MSM-LH-U/01:1
Data delivery date
Jun 23, 2017
Finance
Total approved costs
1,571 thou. CZK
Public financial support
1,571 thou. CZK
Other public sources
0 thou. CZK
Non public and foreign sources
0 thou. CZK
Basic information
Recognised costs
1 571 CZK thou.
Public support
1 571 CZK thou.
100%
Provider
Ministry of Education, Youth and Sports
CEP
JN - Civil engineering
Solution period
01. 04. 2014 - 31. 12. 2016