論文の概要: Predicting Nonlinear Seismic Response of Structural Braces Using Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.13662v1
• Date: Mon, 27 Jul 2020 16:16:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-06 07:54:48.463345
• Title: Predicting Nonlinear Seismic Response of Structural Braces Using Machine Learning
• Title（参考訳）: 機械学習による構造物の非線形地震応答予測
• Authors: Elif Ecem Bas, Denis Aslangil, Mohamed A. Moustafa
• Abstract要約: 本研究の目的は,最先端の機械学習技術を用いてモデリング能力を向上させることである。 ディープニューラルネットワークアルゴリズムを用いて非線形力学を学習する能力とその利点を概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1602089225841632
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Numerical modeling of different structural materials that have highly nonlinear behaviors has always been a challenging problem in engineering disciplines. Experimental data is commonly used to characterize this behavior. This study aims to improve the modeling capabilities by using state of the art Machine Learning techniques, and attempts to answer several scientific questions: (i) Which ML algorithm is capable and is more efficient to learn such a complex and nonlinear problem? (ii) Is it possible to artificially reproduce structural brace seismic behavior that can represent real physics? (iii) How can our findings be extended to the different engineering problems that are driven by similar nonlinear dynamics? To answer these questions, the presented methods are validated by using experimental brace data. The paper shows that after proper data preparation, the long-short term memory (LSTM) method is highly capable of capturing the nonlinear behavior of braces. Additionally, the effects of tuning the hyperparameters on the models, such as layer numbers, neuron numbers, and the activation functions, are presented. Finally, the ability to learn nonlinear dynamics by using deep neural network algorithms and their advantages are briefly discussed.
• Abstract（参考訳）: 高い非線形挙動を持つ異なる構造材料の数値モデリングは、エンジニアリング分野において常に難しい問題であった。 実験データは、この振る舞いを特徴づけるために一般的に使用される。 本研究は,最先端の機械学習技術を用いてモデリング能力を向上させることを目的としており,いくつかの科学的疑問に答えようとする。 i)このような複雑で非線形な問題を学習するには,どのMLアルゴリズムが有能で,より効率的か? (ii)実際の物理を表現できる構造括弧地震の挙動を人工的に再現することは可能か?) (iii)類似の非線形ダイナミクスによって引き起こされる異なる工学的問題にどのように拡張できるのか? これらの質問に答えるために,実験的なブラスデータを用いて提案手法を検証する。 本研究は, 適切なデータ処理を行った後, 長時間メモリ(LSTM)法により, ブレースの非線形挙動を捉えることができることを示す。 さらに、層数、ニューロン数、活性化関数などのモデルに対するハイパーパラメータのチューニングの効果を示す。 最後に、ディープニューラルネットワークアルゴリズムを用いて非線形力学を学習する能力とその利点について概説する。

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