Artificial Intelligence Methods Applied to the Identification of Microplane Material Model Parameters

Result code in IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21110%2F04%3A01101768" target="_blank" >RIV/68407700:21110/04:01101768 - isvavai.cz</a>

Result on the web

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Result language

čeština

Original language name

Metody umělé inteligence aplikované na identifikaci parametrů mikroploškového modelu betonu

Original language description

Chování betonu jakožto silně heterogenního materiálu je velmi složité díky stochastickému a nelineárnímu chování. V prezentované práci je pro popis odezvy betonu použit mikroploškový materiálový model, který je schopen věrohodně simulovat odezvu betonových prvků za předpokladu, že jsou dostupné patřičné vstupní parametry. Ačkoliv autoři mikroploškového modelu navrhli postup jak tyto parametry získat pomocí "pokusu a omylu", jejich nalezení přesto není jednoduché. Proto je naší snahou vytvořit spolehlivou a nenáročnou metodiku na určení požadovaných parametrů. Některé algoritmy z oblasti umělých inteligencí aplikovaných na hledání materiálových parametrů byly v nedávné době úspěšně aplikovány a proto se též tato práce zaměřila na tuto oblast. Konkrétněje zde použita umělá neuronová síť trénovaná genetickým algoritmem. Novinkou je pak použití simulační metody Latin Hypercube Sampling pro vytvoření trénovacích množin a senzitivní analýza vlivu jednotlivých materiálových parametrů.

Czech name

Metody umělé inteligence aplikované na identifikaci parametrů mikroploškového modelu betonu

Czech description

Chování betonu jakožto silně heterogenního materiálu je velmi složité díky stochastickému a nelineárnímu chování. V prezentované práci je pro popis odezvy betonu použit mikroploškový materiálový model, který je schopen věrohodně simulovat odezvu betonových prvků za předpokladu, že jsou dostupné patřičné vstupní parametry. Ačkoliv autoři mikroploškového modelu navrhli postup jak tyto parametry získat pomocí "pokusu a omylu", jejich nalezení přesto není jednoduché. Proto je naší snahou vytvořit spolehlivou a nenáročnou metodiku na určení požadovaných parametrů. Některé algoritmy z oblasti umělých inteligencí aplikovaných na hledání materiálových parametrů byly v nedávné době úspěšně aplikovány a proto se též tato práce zaměřila na tuto oblast. Konkrétněje zde použita umělá neuronová síť trénovaná genetickým algoritmem. Novinkou je pak použití simulační metody Latin Hypercube Sampling pro vytvoření trénovacích množin a senzitivní analýza vlivu jednotlivých materiálových parametrů.

Type

D - Article in proceedings

CEP classification

JD - Use of computers, robotics and its application

OECD FORD branch

—

Project

—

Continuities

Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Publication year

2004

Confidentiality

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Article name in the collection

Pravděpodobnost porušování konstrukcí 2004

ISBN

80-214-2718-3

ISSN

—

e-ISSN

—

Number of pages

14

Pages from-to

63-76

Publisher name

Vysoké učení technické v Brně

Place of publication

Brno

Event location

Brno

Event date

Oct 6, 2004

Type of event by nationality

CST - Celostátní akce

UT code for WoS article

—