Artificial neural networks for predicting creep with an example application to structural masonry
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Numerous creep models with limited accuracy have been developed within the last few decades to predict creep of concrete and masonry structures. The stochastic nature of creep deformation and its reliance on a large number of interdependent parameters (e.g., the brick and mortar types, the relative humidity, and the history and level of applied loading) make developing a single, general, and yet accurate mathematical model almost impossible. Artificial neural networks (ANNs) have been recently introduced as an efficient artificial intelligence modeling technique for applications incorporating a large number of variables. Artificial neural networks have proven successful in many instances where conventional mathematical modeling techniques were not as accurate or capable. Here, the potential use of ANNs in predicting creep is examined. A new ANN model is applied to the prediction of creep of structural masonry. The ANN developed is able to predict the creep performance with an excellent level of accuracy compared with that of conventional models.Key words: creep, artificial intelligence, neural networks, viscoelastic deformation, masonry structures.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle