Identifikace parametrů modelu microplane ze zatěžovací zkoušky v jednoosém tlaku s využitím neuronové sítě

Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21110%2F05%3A01114342" target="_blank" >RIV/68407700:21110/05:01114342 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—

Jazyk výsledku
francouzština
Název v původním jazyce
Identification des paramètres du modèle Microplan à partir d'expériences en compression uniaxiale et en utilisant un réseau neuronal
Popis výsledku v původním jazyce
Dans ce papier on présente une méthode d'identification des paramètres du modèle Microplan à partir d'expériences en compression uniaxiale. Comme les nouveautés on applique l'analyse de sensibilité pour explorer l'influence des paramètres individuels sur le comportement de la structure, on utilise la méthode « Latin Hypercube Sampling » pour préparer un ensemble de données afin d'entraîner le réseau neuronal artificiel par l'algorithme génétique SADE.
Název v anglickém jazyce
Microplane Model Parameter Identification from Uniaxial Compression Test Using Neural Network
Popis výsledku anglicky
A procedure for the microplane material model parameters identification from uniaxial compression test is proposed in the present paper. Novelties are usage of a sensitivity analysis to explore the influence of particulars parameter to the behavior of structure, we use the Latin Hypercube Sampling method to prepare a training sets for neural network and for the training process we use the genetic algorithm SADE.

Projekt
<a href="/cs/project/GP103%2F04%2FP254" target="_blank" >GP103/04/P254: Efektivní algoritmy pro numerickou simulaci heterogenních materiálů</a><br>
Návaznosti
Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Rok uplatnění
2005
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Podobné výsledky(10)