Applications of Machine Learning to Predict the Flexural Bearing Capacity of Hollow Core Slabs After Fire Exposure
Rattachement africain : cn. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Conventional evaluation of the overall mechanical properties and ultimate flexural capacity of prestressed hollow core slabs after a fire exposure depends heavily on the inversion of fire scene temperature. To avoid this drawback, this paper presents a new methodology which combines a generalized regression neural network (GRNN) with conventional non-destructive testing technology. Thereby, a neural network model for predicting the material performance parameters after fire exposure is obtained based on conventional testing indices. A hollow core slab bridge is used as an example, and the applicability of the trained network model is confirmed using numerical simulation and a field failure test. Results show that the overall relative error of GRNN in predicting the key performance parameters of the bridge after fire exposure is less than 10%. Further, because of the good thermal inertia of the concrete, the relative error in predicting the material performance parameters of steel after a fire is less than 5%. Moreover, the ultimate flexural capacity of the prestressed hollow core slab after a fire can be accurately evaluated by feeding the material performance parameters predicted by GRNN neural network into the finite element (FE) model.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Applications of Machine Learning to Predict the Flexural Bearing Capacity of Hollow Core Slabs After Fire Exposure
- Date Crossref
- 27/09/2023
- Éditeur
- Informa UK Limited
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
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Beijing University of Technology Beijing Laboratory of Earthquake Engineering and Structural pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Ministry of Transport pays non établi dans la noticeOrganisme public
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Research Institute of Highway pays non établi dans la noticeOrganisme public
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Shandong Jiaotong University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Construction Management Branch of Shandong Expressway Group Co. pays non établi dans la noticeOrganisation à but non lucratif
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School of Civil Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Beijing Laboratory of Earthquake Engineering and Structural — Beijing University of Technology, Ministry of Transport et Research Institute of Highway, avec 3 autres affiliations.
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