page loader
Machine learning models for predicting shear strength and identifying failure modes of rectangular RC columns
Tác giả: Van-Tien Phan, Viet-Linh Tran, Van-Quang Nguyen, Duy-Duan Nguyen
199    0
Buildings
Quyển: 12     Trang: 1493
Năm xuất bản: 9/2022
Từ khóa
rectangular reinforced concrete column; failure mode; shear strength; machine learning model; graphical user interface
Cùng tác giả
Một phương pháp tính toán tối ưu kết cấu khung phẳng ngoài giai đoạn đàn hồiSeismic damage evaluation of double-box metro tunnel accounting for soil stiffness using three-dimensional finite element analysisNovel hybrid MFO-XGBoost model for predicting the racking ratio of the rectangular tunnels subjected to seismic loadingOne-dimensional Site Response Analysis and Liquefaction Evaluation of Can Tho City, VietnamPrediction of the Stress Wave Amplification Factor of a Spherical Blast Source Using Numerical SimulationsNonlinear Seismic Response Based on Different Site Types: Soft Soil and Rock StrataMô phỏng quá trình phát triển thiệt hại của đường hầm cắt và che phủ bằng phân tích phần tử hữu hạn phi tuyến tính 3DẢnh hưởng của tần suất động đất đến phản ứng địa chấn của đường hầm móng ngựaẢnh hưởng của tần suất động đất đến phản ứng địa chấn của đường hầm móng ngựaKhám phá đặc điểm sức bền cắt và giá trị CBR của đất nở bằng cách sử dụng bụi gạch và sợi xơ dừaKhám phá đặc điểm sức bền cắt và giá trị CBR của đất nở bằng cách sử dụng bụi gạch và sợi xơ dừaDevelopment of Modified Flexibility Ratio-Racking Ratio Relationship of Box Tunnels Subjected to Earthquake Loading Considering RockingApplication of ANFIS to the design of elliptical CFST columnsOptimal earthquake intensity measures for probabilistic seismic demand models of rectangular tunnelsRapid damage state classification for underground box tunnels using machine learningEvaluation of Empirical SPT N-Vs Correlations Using 1D Site Response Analysis for Shallow Bedrock Sites in Islamabad, Pakistan