Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Study on optimal setup of the ANN-aided Aimed multilevel sampling optimization method

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26110%2F26%3A0187455" target="_blank" >RIV/00216305:26110/26:0187455 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://juniorstav.fce.vutbr.cz/wp-content/uploads/2024/04/03_DOI_24033-FINAL-Bohumil-splichal.pdf" target="_blank" >https://juniorstav.fce.vutbr.cz/wp-content/uploads/2024/04/03_DOI_24033-FINAL-Bohumil-splichal.pdf</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.13164/juniorstav.2024.24033" target="_blank" >10.13164/juniorstav.2024.24033</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Study on optimal setup of the ANN-aided Aimed multilevel sampling optimization method

  • Popis výsledku v původním jazyce

    This paper deals with the application of Aimed multilevel sampling metaheuristic optimization method supported by an artificial neural network. The main aim is to study the optimal parameter settings of this method for damage identification on a two-span steel truss using a limited number of simulations. The convergence rate is tested as a function of the number of simulations and the choice of the parameter that controls the resizing of the design space. The results are summarized and discussed with respect to their practical applicability in bridge damage identification using structural health monitoring data.

  • Název v anglickém jazyce

    Study on optimal setup of the ANN-aided Aimed multilevel sampling optimization method

  • Popis výsledku anglicky

    This paper deals with the application of Aimed multilevel sampling metaheuristic optimization method supported by an artificial neural network. The main aim is to study the optimal parameter settings of this method for damage identification on a two-span steel truss using a limited number of simulations. The convergence rate is tested as a function of the number of simulations and the choice of the parameter that controls the resizing of the design space. The results are summarized and discussed with respect to their practical applicability in bridge damage identification using structural health monitoring data.

Klasifikace

  • Druh

    O - Ostatní výsledky

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    20101 - Civil engineering

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/GA23-04712S" target="_blank" >GA23-04712S: Význam stochastických interakcí ve výpočtových modelech stavební mechaniky</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2024

  • Kód důvěrnosti údajů

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