Neural network modeling of torsional strength of reinforced concrete beams

Abstract

Bu çalışmada betonarme kirişlerin yapay sinir ağları ile modellenmesi anlatılmıştır. Çalışmalar için iki farklı yapay sinir ağı modeli önerildi ve önerilen yapay sinir ağı modelleri geniş aralıklı deneysel veri tabanlarına dayandırıldı. Dizayn kodlarının sonuçları ile karşılaştırılan yapay sinir ağı modellerinin doğruluğunun oldukça memnuniyet verici olduğu görüldü. Ayrıca önerilen yapay sinir ağı modellerinin formüllerinin sonuçları var olan modellerle karşılaştırıldığında litaratürdeki benzer çalışmalardan daha doğru olduğu bulundu. Önerilen yapay sinir ağı modellerinin genellenme kapasitesi parametrik çalışmalar tarafından doğrulandı.

This study presents the application of Neural Networks (NN) for modeling torsion of RC beams. The NN models are proposed for the computation of selected two different NN models. The proposed NN models are based on a wide range experimental database. The accuracy of the proposed NN models is quite satisfactory as compared to results of design codes. Moreover, the results of proposed NN formulations are compared with existing models and are found to be more accurate than the expression available in the literature. The generalization capability of proposed NN models is also verified by a set of parametric studies.