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Prediction of punching shear strength of two-way slabs using artificial neural network and adaptive neuro-fuzzy inference system

机译:使用人工神经网络和自适应神经模糊推理系统预测双向板坯的冲击剪切强度

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摘要

This paper presents a prediction of punching shear strength of two-way reinforced concrete slabs using artificial neural network and adaptive neuro-fuzzy inference system. In this regard, a total of 189 test results are collected from the literature to develop these two models. Inputs are the compressive strength of concrete, effective depth of slab, reinforcement ratio, column size, and yield strength of steel. A comparison of test results with the proposed models is provided herein. The results indicate that the models can predict the punching shear strength of two-way slabs accurately.
机译:本文介绍了使用人工神经网络和自适应神经模糊推理系统的双向钢筋混凝土板的冲压剪切强度的预测。 在这方面,总共收集了189个测试结果,从文献中收集到开发这两种模型。 输入是混凝土,有效深度的抗压强度,平板,钢筋的增强率,柱尺寸和钢的屈服强度。 本文提供了用所提出的模型进行测试结果的比较。 结果表明,该模型可以准确地预测双向板坯的冲压剪切强度。

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