Development of predictive models for shear strength of HSC slender beams without web reinforcement using machine-learning based techniques
Message:
Article Type:
Research/Original Article (دارای رتبه معتبر)
Abstract:
Shear failure of slender beams made of high strength concrete (HSC) is one of the most crucial failures in design of reinforced concrete members. The accuracy of the existing design codes for HSC unlike the normal strength concrete (NSC) beams seems to be limited in prediction of shear capacity. This paper proposes a new set of shear strength models for HSC slender beams without web reinforcement using conventional multiple linear regression, advanced machine learning methods of multivariate adaptive regression splines (MARS) and group method of data handling (GMDH) network. In order to achieve high-fidelity and robust regression models, this study employs a comprehensive database including 250 experimental tests. Various influencing parameters including the longitudinal steel ratio, shear span-to-depth ratio, compressive strength of concrete, size of the beam specimens, and size of coarse aggregate are considered. The results indicate that the MARS approach has the best estimation in terms of both accuracy and safety aspects in comparison with regression methods and GMDH approach. Moreover, the accuracy and safety of predictions of MARS model is also remarkably more than the most common design equations. Furthermore, the robustness of proposed models is confirmed through sensitivity and parametric analyses.
Language:
English
Published:
Pages:
709 to 725
magiran.com/p1956566  
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یک‌ساله به مبلغ 990,000ريال می‌توانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
  • حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران می‌شود.
  • پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانه‌های چاپی و دیجیتال را به کاربر نمی‌دهد.
دسترسی سراسری کاربران دانشگاه پیام نور!
اعضای هیئت علمی و دانشجویان دانشگاه پیام نور در سراسر کشور، در صورت ثبت نام با ایمیل دانشگاهی، تا پایان فروردین ماه 1403 به مقالات سایت دسترسی خواهند داشت!
In order to view content subscription is required

Personal subscription
Subscribe magiran.com for 50 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!