• صفحه اصلی
  • مرور
    • شماره جاری
    • بر اساس شماره‌های نشریه
    • بر اساس نویسندگان
    • بر اساس موضوعات
    • نمایه نویسندگان
    • نمایه کلیدواژه ها
  • اطلاعات نشریه
    • درباره نشریه
    • اهداف و چشم انداز
    • اعضای هیات تحریریه
    • همکاران دفتر نشریه
    • اصول اخلاقی انتشار مقاله
    • بانک ها و نمایه نامه ها
    • پیوندهای مفید
    • پرسش‌های متداول
    • فرایند پذیرش مقالات
    • اخبار و اعلانات
  • راهنمای نویسندگان
  • ارسال مقاله
  • داوران
  • تماس با ما
 
  • ورود به سامانه ▼
    • ورود به سامانه
    • ثبت نام در سامانه
  • English
صفحه اصلی فهرست مقالات مشخصات مقاله
  • ذخیره رکوردها
  • |
  • نسخه قابل چاپ
  • |
  • توصیه به دوستان
  • |
  • ارجاع به این مقاله ارجاع به مقاله
    RIS EndNote BibTeX APA MLA Harvard Vancouver
  • |
  • اشتراک گذاری اشتراک گذاری
    CiteULike Mendeley Facebook Google LinkedIn Twitter Telegram
نشریه مهندسی سازه و ساخت
مقالات آماده انتشار
شماره جاری
شماره‌های پیشین نشریه
دوره دوره 4 (1396)
شماره شماره 4
شماره شماره 3
شماره شماره 2
شماره شماره ویژه 1
شماره شماره 1
دوره دوره 3 (1395)
دوره دوره 2 (1394)
دوره دوره 1 (1393)
حسینی واعظ, سید روح الله, نادرپور, حسین, براتی, محمد. (1396). پیش‌بینی مقاومت خمشی تیرهای تقویت شده به روش NSM-FRP با استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی. نشریه مهندسی سازه و ساخت, 4(4), 16-28. doi: 10.22065/jsce.2017.44332
سید روح الله حسینی واعظ; حسین نادرپور; محمد براتی. "پیش‌بینی مقاومت خمشی تیرهای تقویت شده به روش NSM-FRP با استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی". نشریه مهندسی سازه و ساخت, 4, 4, 1396, 16-28. doi: 10.22065/jsce.2017.44332
حسینی واعظ, سید روح الله, نادرپور, حسین, براتی, محمد. (1396). 'پیش‌بینی مقاومت خمشی تیرهای تقویت شده به روش NSM-FRP با استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی', نشریه مهندسی سازه و ساخت, 4(4), pp. 16-28. doi: 10.22065/jsce.2017.44332
حسینی واعظ, سید روح الله, نادرپور, حسین, براتی, محمد. پیش‌بینی مقاومت خمشی تیرهای تقویت شده به روش NSM-FRP با استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی. نشریه مهندسی سازه و ساخت, 1396; 4(4): 16-28. doi: 10.22065/jsce.2017.44332

پیش‌بینی مقاومت خمشی تیرهای تقویت شده به روش NSM-FRP با استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی

مقاله 3، دوره 4، شماره 4 - شماره پیاپی 14، زمستان 1396، صفحه 16-28  XML اصل مقاله (1929 K)
نوع مقاله: مقاله پژوهشی
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22065/jsce.2017.44332
نویسندگان
سید روح الله حسینی واعظ orcid 1؛ حسین نادرپورorcid 2؛ محمد براتی3
1استادیار، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه قم، قم، ایران
2دانشیار، دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه سمنان، سمنان، ایران
3دانشجوی کارشناسی ارشد مهندسی عمران، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه قم، قم، ایران
تاریخ دریافت: 09 مهر 1395،  تاریخ بازنگری: 16 دی 1395،  تاریخ پذیرش: 01 اسفند 1395 
چکیده
یکی از متداول‌ترین روش‌های تقویت اعضای بتن مسلح استفاده از الیاف‌های پلیمری می‌باشد. روش کاشت آرماتورهای FRP در پوشش اعضای بتنی (NSM-FRP)، اخیراً توجه محققین بسیاری را به خود جلب کرده‌است. در این روش به­دلیل اتصال بیشتر آرماتورها با بتن، از ظرفیت مصالح الیاف‌های پلیمری استفاده کامل­تری می­گردد. این روش دارای مزایای قابل توجهی نسبت به سایر روش‌های مقاوم‌سازی می‌باشد، این در حالی‌ است که مطالعات عددی کم‌تری در این زمینه نسبت به تکنیک‌های قدیمی‌تر مانند اتصال سطحی ورق‌های FRP انجام شده‌است. شبکه‌های عصبی مصنوعی ابزاری مناسب و کارآمد برای بررسی و پیش‌بینی پاسخ یک سیستم بر پایه تعداد زیادی داده‌های آزمایشگاهی می‌باشد. اساس کار این شبکه‌ها مبتنی بر پروسه یادگیری به عنوان جایگزین مناسب روش رگرسیون‌های معمول در جهت به حداقل رساندن خطای محتمل مطرح می‌باشد. در این تحقیق نتایج آزمایشات انجام شده در زمینه‌ی تقویت خمشی تیرهای بتن مسلح با استفاده از سیستم NSM-FRP جمع‌آوری و پس از شناسایی پارامترهای موثر بر رفتار خمشی تیرهای تقویت شده به عنوان پارامترهای ورودی شبکه‌ عصبی مصنوعی، با انتخاب نسبت افزایش ممان خمشی تیر به عنوان تابع هدف مدل‌ شبکه عصبی ایجاد و به بررسی مقاومت خمشی تیرهای تقویت شده پرداخته شده است. درنهایت با توجه به بررسی‌های پارامتریک، رابطه‌ای به منظور پیش‌بینی مقاومت نهایی تیرهای تقویت شده ارائه شده‌است.
کلیدواژه‌ها
تقویت خمشی؛ روش نصب در نزدیک سطح؛ NSM-FRP؛ مقاومت خمشی؛ شبکه‌های عصبی مصنوعی
موضوعات
تحلیل، طراحی و اجرای سازه های بتنی
عنوان مقاله [English]
Estimating the behavior of RC beams strengthened with NSM system using artificial neural networks
نویسندگان [English]
Seyed Rohollah Hosseini Vaez1؛ Hosein Naderpour2؛ Mohammad Barati3
1Assistant Professor, Department of Civil Engineering, Faculty of Engineering, University of Qom, Qom, Iran
2Associate Professor, Faculty of Civil Engineering, Semnan University, Semnan, Iran
3MSc Student, Department of Civil Engineering, University of Qom, Qom, Iran
چکیده [English]
In the last decade, conventional materials such as steel and concrete are being replaced by fiber reinforced polymer (FRP) materials for the strengthening of concrete structures. Among the strengthening techniques based on Fiber Reinforced Polymer composites, the use of near-surface mounted (NSM) FRP rods is emerging as a promising technology for increasing flexural and shear strength of deficient concrete, masonry and timber members. An artificial neural network is an information processing tool that is inspired by the way biological nervous systems (such as the brain) process the information. The key element of this tool is the novel structure of the information processing system. In engineering applications, a neural network can be a vector mapper which maps an input vector to an output one. In the present study, a new approach is developed to predict the behavior of strengthened concrete beam using a large number of experimental data by applying artificial neural networks. Having parameters used as input nodes in ANN modeling such as elastic modulus of the FRP reinforcement, the ratio of the steel longitudinal reinforcement, dimensions of the beam section, the ratio of the NSM-FRP reinforcement and characteristics of concrete, the output node was the flexural strength of beams. The idealized neural network was employed to generate empirical charts and equations to be used in design. The aim of this study is to investigate the behavior of strengthened RC beam using artificial neural networks.
کلیدواژه‌ها [English]
strengthening, Fiber Reinforced Polymer, NSM-FRP, Flexural Strength, artificial neural network
سایر فایل های مرتبط با مقاله
download 2_jsce.2017.44332a.pdf
مراجع

[1] ACI Committee 440. (2002). Guide for the design and construction of externally bonded FRP systems for strengthening concrete structures. American Concrete Institute, ACI Committee 440, 118pp.

[2] Kheyroddin, A., Hoseini Vaez, S.R. and Naderpour, H. (2008). Numerical analysis of slab-column connections strengthened with carbon fiber reinforced polymers. Journal of Applied Sciences, 8(3), pp. 420-431.

[3] Kheyroddin, A., Naderpour, H., Ghdrati Amiri, Gh. and Hoseini Vaez, S.R. (2011). Influence of carbon fiber reinforced polymers on upgrading shear behavior of RC coupling beams. Iranian Journal of Science and Technology. Transactions of Civil Engineering, 35(C2), pp. 155-169.

[4] Naderpour, H., Kheyroddin, A., Ghdrati Amiri, Gh. and Hoseini Vaez, S.R. (2011). Estimating the Behavior of FRP-Strengthened RC Structural Members Using Artificial Neural Networks. Procedia Engineering, 14, pp. 3183-3190.

[5] De Lorenzis, L. and Nanni, A. (2001). Shear strengthening of reinforced concrete beams with near-surface mounted fiber-reinforced polymer rods. ACI Structural Journal, 98(1), pp.60-68.

[6] Barros, JA.O. and Fortes, A.S. (2005). Flexural strengthening of concrete beams with CFRP laminates bonded into slits. Cement and Concrete Composites, 27(2), pp. 471-80.

[7] De Lorenzis, L. and Teng, J.G. (2007). Near-surface mounted FRP reinforcement: an emerging technique for strengthening structures. J Compo Part B: Eng, 38(2), pp. 119–143.

[8] Yost, J.R., Gross, S.P., and Dinehart, D.W. (2004). Near surface mounted CFRP reinforcement for structural retrofit of concrete flexural members. In: 4th Int. Conf. on Advanced Composite Materials in Bridges and Structures, Calgary, Canada.

[9] Barros, J.A., and Fortes, A.S. (2005). Flexural strengthening of concrete beams with CFRP laminates bonded into slits. Cement and Concrete Composites,27(4), pp. 471-480.

[10] Badawi, M., and Soudki, K. (2009). Fatigue behavior of RC beams strengthened with NSM CFRP rods. Journal of Composites for Construction, 13(5), pp. 415-421.

[11] Tang, W.C., Balendran, R.V., Nadeem, A., and Leung, H.Y. (2006). Flexural strengthening of reinforced lightweight polystyrene aggregate concrete beams with near-surface mounted GFRP bars. Building and environment, 41(10), pp. 1381-1393.

[12] Perera, R., Tarazona, D., Ruiz, A., and Martín, A. (2014). Application of artificial intelligence techniques to predict the performance of RC beams shear strengthened with NSM FRP rods: Formulation of design equations. Composites Part B: Engineering, 66, pp. 162-173.

[13] Capozucca, R. (2013). Analysis of bond-slip effects in RC beams strengthened with NSM CFRP rods. Composite Structures, 102, pp. 110-123.

[14] Wahab, N., Soudki, K.A., and Topper, T. (2010). Mechanism of bond behavior of concrete beams strengthened with near-surface-mounted CFRP rods. Journal of Composites for Construction, 15(1), pp. 85-92.

[15] Al-Mahmoud, F., Castel, A., François, R., and Tourneur, C. (2009). Strengthening of RC members with near-surface mounted CFRP rods. Composite Structures, 91(2), pp. 138-147.

[16] Teng, J.G., De Lorenzis, L., Wang, B., Li, R., Wong, T.N., and Lam, L. (2006). Debonding failures of RC beams strengthened with near surface mounted CFRP strips. Journal of composites for construction, 10(2), pp. 92-105.

[17] Singh, S.B., Reddy, A.L., and Khatri, C.P. (2013). Experimental and Parametric Investigation of Response of NSM CFRP-Strengthened RC Beams. Journal of Composites for Construction, 18(1).

[18] Jung, W.T., Park, Y.H., Park, J.S., Kang, J.Y., and You, Y.J. (2005). Experimental investigation on flexural behavior of RC beams strengthened by NSM CFRP reinforcements.  In: 7th International Symposium on Fiber Reinforced Polymer Reinforcement for Reinforced Concrete Structures, FRPRCS-7, pp. 7-10.

[19] Almusallam, T.H., Elsanadedy, H.M., Al-Salloum, Y.A., and Alsayed, S.H. (2013). Experimental and numerical investigation for the flexural strengthening of RC beams using near-surface mounted steel or GFRP bars. Construction and Building Materials, 40, pp. 145-161.

[20] De Lorenzis, L., and Nanni, A. (2002). Bond between near-surface mounted fiber-reinforced polymer rods and concrete in structural strengthening. ACI structural Journal, 99(2), pp. 123-132.

[21] Soliman, S.M., El-Salakawy, E., and Benmokrane, B. (2008). Flexural behaviour of concrete beams strengthened with near surface mounted FRP bars. In: 4th International Conference on FRP Composites in Civil Engineering, CICE2008, pp. 22-24.

[22] Ceroni, F. (2010). Experimental performances of RC beams strengthened with FRP materials. Construction and Building Materials, 24(2), pp. 1547-1559.

[23] Sharaky, I.A., Torres, L., Comas, J., and Barris, C. (2014). Flexural response of reinforced concrete (RC) beams strengthened with near surface mounted (NSM) fibre reinforced polymer (FRP) bars. Composite Structures, 109, pp. 8-22.

[24] Täljsten, B., Carolin, A., and Nordin, H. (2003). Concrete structures strengthened with near surface mounted reinforcement of CFRP. Advances in structural engineering, 6(3). pp. 201-213.

[25] Al-Mahmoud, F., Castel A. and Françoi, R. (2012). Failure modes and failure mechanisms of RC members strengthened by NSM CFRP composites – Analysis of pull-out failure mode. Composites: Part B, 43(4), pp. 1893–1901.

[26] Hassan T and Rizkalla S. (2004). Bond mechanism of NSM FRP for flexural strengthening of concrete structures. ACI Struct J, 101(6), pp. 830–839.

آمار
تعداد مشاهده مقاله: 617
تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 247
صفحه اصلی | واژه نامه اختصاصی | اخبار و اعلانات | اهداف و چشم انداز | نقشه سایت
ابتدای صفحه ابتدای صفحه


 کلیه حقوق این سایت اعم از طرح و محتوا متعلق به انجمن مهندسی سازه ایران می باشد.

مسئولیت صحت و سقم مطالب اعم از محتوای مقاله، نام، تخصص، مرتبه، و مسئولیت افراد به عهده نویسنده مسئول مقاله است.


 Creative Commons Licence
Journal of Structural and Construction Engineering (JSCE) by Iranian Society of Structural Engineering (ISSE) is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Based on a work at www.jsce.ir.
Permissions beyond the scope of this license may be available at www.jsce.ir.


 

Journal Management System. Designed by sinaweb.