Wind Pressure Coefficients Prediction on Different Span to Height Ratios Domes Using artificial Neural Networks

Message:
Abstract:
Large spans always fascinated architects and engineers. Domes provide an easy andeconomic method of roofing large areas with minimum material in all forms of spacestructures. Wind loads have significant proportion of the total load to act on such structures that’s why the magnitude and distribution of the resultant pressures must be considered. To overcome this problem, the concept of Artificial Neural Network is adopted to find wind induced pressure coefficients for spherical domes of different span/height ratio. This paper aims to use this neural network application in steel space structures. Here, pressure measurements had been made on a large dome roof model with Computational Fluid Dynamics (CFD) technique and the data generated were used as the training sets to develop artificial neural network models to recognize the input–output patterns.
Language:
English
Published:
Asian journal of civil engineering, Volume:10 Issue: 2, Apr 2009
Page:
1
magiran.com/p556996  
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 1,390,000ريال 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 70 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!