Soft Computing and Stochastic Optimization Approaches for Uncertain Design Parameters Determination of Post-Tensioned Composite Bridge

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26110%2F16%3APU120409" target="_blank" >RIV/00216305:26110/16:PU120409 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Soft Computing and Stochastic Optimization Approaches for Uncertain Design Parameters Determination of Post-Tensioned Composite Bridge

Popis výsledku v původním jazyce

To achieve desired level of reliability in limit state design is generally not an easy task, especially when probabilistic analysis including detailed description of uncertainties is utilized. In general, engineering design belongs to the category of inverse problems with the aim to determine selected design parameters. Inn the paper two alternative approaches are employed for finding design parameters of a single-span post-tensioned composite bridge. The first approach is based on utilization of artificial neural network in combination with small-sample simulation technique and genetic algorithms. The second approach considers inverse problem as reliability-based optimization task using small-sample double-loop method.

Název v anglickém jazyce

Soft Computing and Stochastic Optimization Approaches for Uncertain Design Parameters Determination of Post-Tensioned Composite Bridge

Popis výsledku anglicky

To achieve desired level of reliability in limit state design is generally not an easy task, especially when probabilistic analysis including detailed description of uncertainties is utilized. In general, engineering design belongs to the category of inverse problems with the aim to determine selected design parameters. Inn the paper two alternative approaches are employed for finding design parameters of a single-span post-tensioned composite bridge. The first approach is based on utilization of artificial neural network in combination with small-sample simulation technique and genetic algorithms. The second approach considers inverse problem as reliability-based optimization task using small-sample double-loop method.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

JM - Inženýrské stavitelství

OECD FORD obor

—

Projekt

Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2016

Kód důvěrnosti údajů

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

Název statě ve sborníku

Structural Reliability and its Applications (APSSRA ´6)

ISBN

978-7-5608-6303-0

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

6

Strana od-do

624-629

Název nakladatele

Neuveden

Místo vydání

Shanghai, China

Místo konání akce

Shanghai

Datum konání akce

28. 5. 2016

Typ akce podle státní příslušnosti

CST - Celostátní akce

Kód UT WoS článku

—