• English
    • العربية
  • English
  • تسجيل الدخول
  • جامعة قطر
  • مكتبة جامعة قطر
  •  الصفحة الرئيسية
  • الوحدات والمجموعات
  • المساعدة
    • إرسال الأعمال الأكاديمية
    • سياسات الناشر
    • أدلة المستخدم
    • الأسئلة الأكثر تكراراً
  • عن المستودع الرقمي
    • الرؤية والرسالة
عرض التسجيلة 
  •   مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر
  • المستودع الرقمي لجامعة قطر
  • أكاديمية
  • مساهمة أعضاء هيئة التدريس
  • كلية الهندسة
  • الهندسة المدنية
  • عرض التسجيلة
  • مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر
  • المستودع الرقمي لجامعة قطر
  • أكاديمية
  • مساهمة أعضاء هيئة التدريس
  • كلية الهندسة
  • الهندسة المدنية
  • عرض التسجيلة
  •      
  •  
    JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

    Plastic hinge length of rectangular RC columns using ensemble machine learning model

    No Thumbnail [120x130]
    عرض / فتح
    اصدار الناشر (بإمكانك الوصول وعرض الوثيقة / التسجيلةمتاح للجميع Icon)
    اصدار الناشر (تحقق من خيارات الوصول)
    تحقق من خيارات الوصول
    التاريخ
    2021
    المؤلف
    Wakjira, Tadesse G.
    Alam, M. Shahria
    Ebead, Usama
    البيانات الوصفية
    عرض كامل للتسجيلة
    الملخص
    It is critical to properly define the plastic hinge region (the region that is exposed to maximum plastic deformation) of reinforced concrete (RC) columns to assess their performances in terms of ductility and energy dissipation capacity, implement retrofitting techniques, and control damages under lateral loads. The plastic hinge length (PHL) is used to define the extent of damages/plastic deformation in a structural element. However, accurate determination of the plastic hinge length remains a challenge. This study leveraged the power of ensemble machine learning algorithms by combining the performances of different base models and proposed a robust ensemble learning model to predict the PHL. The prediction of the proposed model is compared with those of existing empirical models and guideline equations for the PHL. The proposed model outperformed the predictions of all models and resulted in a superior prediction with a coefficient of determination (R2) between the experimental and predicted values for PHL of 98%. Furthermore, the SHapley Additive exPlanations (SHAP) approach is used to explain the predictions of the model and highlight the most significant factors that influence the PHL of rectangular RC columns. 2021 Elsevier Ltd
    DOI/handle
    http://dx.doi.org/10.1016/j.engstruct.2021.112808
    http://hdl.handle.net/10576/39135
    المجموعات
    • الهندسة المدنية [‎861‎ items ]

    entitlement


    مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر هو مكتبة رقمية تديرها مكتبة جامعة قطر بدعم من إدارة تقنية المعلومات

    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك
    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك | جامعة قطر

     

     

    الصفحة الرئيسية

    أرسل عملك التابع لجامعة قطر

    تصفح

    محتويات مركز المجموعات الرقمية
      الوحدات والمجموعات تاريخ النشر المؤلف العناوين الموضوع النوع اللغة الناشر
    هذه المجموعة
      تاريخ النشر المؤلف العناوين الموضوع النوع اللغة الناشر

    حسابي

    تسجيل الدخول

    إحصائيات

    عرض إحصائيات الاستخدام

    عن المستودع الرقمي

    الرؤية والرسالة

    المساعدة

    إرسال الأعمال الأكاديميةسياسات الناشرأدلة المستخدمالأسئلة الأكثر تكراراً

    مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر هو مكتبة رقمية تديرها مكتبة جامعة قطر بدعم من إدارة تقنية المعلومات

    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك
    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك | جامعة قطر

     

     

    Video

    NoThumbnail