Generation of Near-Fault Artificial Records using Artificial Intelligence
محل انتشار: دهمین کنگره بین المللی مهندسی عمران
سال انتشار: 1394
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 862
فایل این مقاله در 8 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICCE10_0727
تاریخ نمایه سازی: 19 تیر 1394
چکیده مقاله:
Due to the scarcity of ground motions, it is vital to generate appropriate artificial records in order to perform nonlinear dynamic analysis, particularly in near-field regions. In this paper a novel methodology is proposed to generate pulse-like ground motions. The generation process includes simulation of nonpulse-type high frequency component of ground motions and directivity pulses separately and then combining them to accomplish final pulse-like ground motion. Neuro-fuzzy networks have been used to produce spectrum compatible nonpulse-type ground motions. A smoothening approach is taken in order to extract directivity pulses from training records. PSO is employed to train Neuro-Fuzzy networks using optimized rules and membership functions. Wavelet transform is used to decompose accelerograms to special range of frequencies. PCA is used as a dimension reduction technique in order to improve training efficiency. At the end, an example is provided to show the efficiency of the proposed method
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Saman Eftekhar Ardabili
M.Sc. Student, Department of Civil Engineering, Ahar Branch, Islamic Azad University, Ahar, Iran
Amin Gholizad
Associate Professor, University of Mohaghegh Ardabili, Ardabil, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :