Experimental/Computational-Based Determination of Material Parameters for Nonlinear Simulation of UHPFRC
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F28399269%3A_____%2F21%3AN0000001" target="_blank" >RIV/28399269:_____/21:N0000001 - isvavai.cz</a>
Nalezeny alternativní kódy
RIV/00216305:26110/20:PU138763
Výsledek na webu
<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-58482-5_48" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-58482-5_48</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-58482-5_48" target="_blank" >10.1007/978-3-030-58482-5_48</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Experimental/Computational-Based Determination of Material Parameters for Nonlinear Simulation of UHPFRC
Popis výsledku v původním jazyce
The paper describes development of a soft-computing-based identification software FRCID-4PB for material parameter determination of ultra-high-performance fiber-reinforced concrete composite material. Such a determination is performed with the help of experimental data from four-point bending tests used in inverse analysis based on artificial neural networks and nonlinear computational modelling of tests. A new tensile softening model for studied composite material has been proposed and tested with the help of sensitivity analysis. The procedure also utilizes stratified statistical simulation method for the preparation of a training set for the artificial neural network. Trained network is then implemented into the software allowing routine and user-friendly identification of material parameters from the test results. The main aspects of the software implementation, its testing and application is described and discussed in the paper. © 2021, RILEM.
Název v anglickém jazyce
Experimental/Computational-Based Determination of Material Parameters for Nonlinear Simulation of UHPFRC
Popis výsledku anglicky
The paper describes development of a soft-computing-based identification software FRCID-4PB for material parameter determination of ultra-high-performance fiber-reinforced concrete composite material. Such a determination is performed with the help of experimental data from four-point bending tests used in inverse analysis based on artificial neural networks and nonlinear computational modelling of tests. A new tensile softening model for studied composite material has been proposed and tested with the help of sensitivity analysis. The procedure also utilizes stratified statistical simulation method for the preparation of a training set for the artificial neural network. Trained network is then implemented into the software allowing routine and user-friendly identification of material parameters from the test results. The main aspects of the software implementation, its testing and application is described and discussed in the paper. © 2021, RILEM.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
20101 - Civil engineering
Návaznosti výsledku
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)
Ostatní
Rok uplatnění
2021
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Fibre Reinforced Concrete: Improvements and Innovations (BEFIB 2020)
ISBN
978-303058481-8
ISSN
22110844
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
9
Strana od-do
527-535
Název nakladatele
Springer Science and Business Media B.V.
Místo vydání
Cham
Místo konání akce
Valencia
Datum konání akce
21. 9. 2020
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—