Vui lòng dùng định danh này để trích dẫn hoặc liên kết đến tài liệu này: https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/92442
Toàn bộ biểu ghi siêu dữ liệu
Trường DCGiá trị Ngôn ngữ
dc.contributor.authorNguyễn, Xuân Bàng-
dc.date.accessioned2023-10-10T07:37:45Z-
dc.date.available2023-10-10T07:37:45Z-
dc.date.issued2023-
dc.identifier.issn2734-9888-
dc.identifier.urihttps://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/92442-
dc.description.abstractBài báo ứng dụng mô hình ANN với các kỹ thuật Leveneberg - Marquardt. Bayesian Regularization, Scaled Conjugate Gradient dự đoán tần số dao động riêng của hệ kết cấu khung không gian. Mô hình tính toán của bài toán là hệ kết cấu khung - cọc không gian, biến dạng đàn hồi tuyến tính, liên kết cọc - nền được thay thế bằng ngầm tương đương. Với kết quả dự đoán gần như chính xác (sai số không quá 1.58%), cho thấy việc ứng dụng ANN với các kỹ thuật trên trong dự đoán tần số dao động riêng của hệ kết cấu thanh - cọc không gian là đáng tin cậy, khả thi, điều này hết sức có ý nghĩa trong giải quyết các bài toán nhận dạng, chẩn đoán kết cấu công trình, đặc biệt là với các kết cấu phức tạp, quy mô bài toán lớn, tham số bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố thay đổi trong quá trình khai thác, phù hợp với khu vực có điều kiện khó khăn về thời tiết, khí hậu và khó khăn về điều kiện cơ sở hạ tầng công nghệ thông tin, phần mềm chuyên dùng.vi_VN
dc.language.isovivi_VN
dc.relation.ispartofseriesTạp chí Xây dựng Việt Nam;Số 658 .- Tr.158-161-
dc.subjectTần số dao động riêngvi_VN
dc.subjectTrí tuệ nhân tạo (ANN)vi_VN
dc.subjectLeveneberg - Marquardtvi_VN
dc.subjectBayesian Regularizationvi_VN
dc.subjectScaled Conjugate Gradientvi_VN
dc.titleSử dụng các kỹ thuật trí tuệ nhân tạo dự đoán tần số dao động riêng hệ kết cấu khung không gian = Using artificial neural network to predict the frequency of three dimensional frame structurevi_VN
dc.typeArticlevi_VN
Bộ sưu tập: Xây dựng

Các tập tin trong tài liệu này:
Tập tin Mô tả Kích thước Định dạng  
_file_
  Giới hạn truy cập
3.02 MBAdobe PDF
Your IP: 3.143.247.104


Khi sử dụng các tài liệu trong Thư viện số phải tuân thủ Luật bản quyền.