التنبؤ بالأداء الزلزالي غير المرن لهياكل RC باستخدام خوارزميات التعلم الآلي
المؤلفون: أريج ت. الملكاوي، رامي أ. حويلة، حسام صفية، ويندا وو، محمد أ. الأسطا، جمال عبد الله
المجلة: المجلة الإماراتية للهندسة المدنية وتطبيقاتها
المجلد: المجلد 3 العدد 2
الكلمات الدالة: تعلم الآلة، اختيار الميزات، التصميم الإنشائي، الفترة الأساسية للاهتزاز، الهياكل الخرسانية المسلحة، دوال النواة
خلاصة
كان إدماج تقنيات التعلم الآلي (ML) في تحديد الخصائص الديناميكية للأنظمة الإنشائية التي تظهر عدم الخطية في السلوك فيما يتعلق بالسمات الهندسية في ظل الاستجابة الزلزالية هو النطاق الرئيسي للعمل الحالي. تم اختيار الفترة الأساسية للاهتزاز (T-period) للإطار المقاوم للعزم للهياكل الخرسانية المسلحة كمعامل مدروس للتحقق من إمكانية تطبيق نهج التعلم الآلي في التنبؤ بالشكوك في هندسة الزلازل. استندت الشبكة العصبية الاصطناعية (ANN) وآلة المتجهات (SVM) مع وظائف النواة المدمجة المبتكرة على تطبيق ML للتنبؤ بفترة الاهتزاز T-period. تم إعداد دالة الأساس الشعاعي (RBF)، و(RBF) الأسي RBF و(Sigmoid) كدوال نواة للإشراف على دقة تعلم نموذج SVM وتعزيزها على مجموعة البيانات البدائية. وحاولت النتائج توليد علاقات بديهية ذات دقة عالية للنماذج مع وجود تباينات أقل مقارنةً بالانحدار الخطي التقليدي القائم على الانحدار الخطي.