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Identification of the most influencing parameters on the properties of corroded concrete beams using an Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS)

机译:使用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)识别腐蚀混凝土梁的性能最大的参数

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摘要

Different parameters potentially affect the properties of corroded reinforced concrete beams. However, the high number of these parameters and their dependence cause that the effectiveness of the parameters could not be simply identified. In this study, an adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) was employed to determine the most influencing parameters on the properties of the corrosion-damaged reinforced concrete beams. 207 ANFIS models were developed to analyze the collected data from 107 reinforced concrete (RC) beams. The impact of 23 input parameters on nine output factors was investigated. The results of the paper showed the order of influence of each input parameter on the outputs and revealed that the input parameters regarding the uncorroded properties of concrete beams are the most influencing factors on the corresponding corroded properties of the beams.
机译:不同的参数可能影响腐蚀钢筋混凝土梁的性质。 然而,这些参数的大量较数及其依赖性导致参数的有效性无法简单地识别。 在该研究中,采用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)来确定腐蚀损坏的钢筋混凝土梁的性质的最大影响参数。 开发了207个ANFIS模型,用于分析来自107钢筋混凝土(RC)梁的收集数据。 研究了23个输入参数对九个输出因子的影响。 本文的结果显示了每个输入参数对输出的影响顺序,并揭示了关于混凝土梁的未定位特性的输入参数是对相应的梁的相应腐蚀特性的影响因素。

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