Thông tin tài liệu
Thông tin siêu dữ liệu biểu ghi
Trường DC | Giá trị | Ngôn ngữ |
---|---|---|
dc.contributor.author | Papazafeiropoulos, G. | vi |
dc.contributor.other | Vu, Quang Viet | vi |
dc.contributor.other | Truong, Viet Hung | vi |
dc.contributor.other | Luong, Minh Chinh | vi |
dc.contributor.other | Pham, Van Trung | vi |
dc.date.accessioned | 2020-06-24T08:06:48Z | - |
dc.date.available | 2020-06-24T08:06:48Z | - |
dc.date.issued | 2019 | - |
dc.identifier.uri | http://tailieuso.tlu.edu.vn/handle/DHTL/8999 | - |
dc.description.abstract | This paper aims at introducing a new method to determine the buckling coefficient kb of the stiffened plate girders under pure bending using deep learning, one of the most powerful algorithms in machine learning. Firstly, output data kb is generated from eigenvalue buckling analyses based on input data (various geometric dimensions of the girder). This procedure is implemented by using the Abaqus2Matlab toolbox, which allows the transfer of data between Matlab and Abaqus and vice versa. After that, 2,200 training data are used to build the model for predicting kb using deep learning. Finally, 200 test data are used to evaluate the accuracy of the model. The results obtained from this model are also compared with analogous results of previous works with a good agreement. | vi |
dc.language | en | vi |
dc.relation.ispartofseries | CIGOS 2019, Innovation for Sustainable Infrastructure, pp.1143-1148; https://doi.org/10.1007/978-981-15-0802-8_183 | vi |
dc.subject | Stiffened plate girders | vi |
dc.subject | Stiffeners | vi |
dc.subject | Abaqus2Matlab | vi |
dc.subject | Deep learning | vi |
dc.title | Prediction of buckling coefficient of stiffened plate girders using deep learning algorithm | vi |
dc.type | BB | vi |
Trong bộ sưu tập: | Các bài báo của GV Trường ĐHTL |
Danh sách tệp tin đính kèm:
Bạn đọc là cán bộ, giáo viên, sinh viên của Trường Đại học Thuỷ Lợi cần đăng nhập để Xem trực tuyến/Tải về
Khi sử dụng tài liệu trong thư viện số bạn đọc phải tuân thủ đầy đủ luật bản quyền.