| 種別 | 論文 |
| 主題 | 高層RC建物の乾燥収縮およびクリープ量の推定へのニューラルネットワークの適用 |
| 副題 | |
| 筆頭著者 | 楊元稙（光云大学） |
| 連名者1 | 李元虎（光云大学） |
| 連名者2 | |
| 連名者3 | |
| 連名者4 | |
| 連名者5〜 | |
| キーワード | 乾燥収縮、クリープ、ニューラルネットワーク、一括学習アルゴリズム、Drying Shrinkage、Creep、Neural Network、Whole Learning Algorithm |
| 巻 | 28 |
| 号 | 1 |
| 先頭ページ | 515 |
| 末尾ページ | 520 |
| 年度 | 2006 |
| 要旨 | 高層RC建物の鉛直部材の縮小は建物の挙動及び使用性に大きな影響を与える要素の一つである。しかし，RC建物の縮小量を推定するための既存のACI，CEB−FIP，BPモデルなどがあるが，まだこのような数式モデルは正確な推定が期待できない状況である。そこで，本研究では数式化し難い非線形データのモデル化に有効であるニューラルネットワークを用いRC建物の縮小量を推定するためのアルゴリズムを構築しその実用化を検討した。 |
| PDFファイル名 | 028-01-1083.pdf |