دانلود و نمایش مقالات مرتبط با Cable-stayed bridge::صفحه 1
بلافاصله پس از پرداخت دانلود کنید

با سلام خدمت کاربران در صورتی که با خطای سیستم پرداخت بانکی مواجه شدید از طریق کارت به کارت (6037997535328901 بانک ملی ناصر خنجری ) مقاله خود را دریافت کنید (تا مشکل رفع گردد). 

نتیجه جستجو - Cable-stayed bridge

تعداد مقالات یافته شده: 3
ردیف عنوان نوع
1 Optimal policy for structure maintenance: A deep reinforcement learning framework
سیاست مطلوب برای نگهداری ساختار: یک چارچوب یادگیری تقویتی عمیق-2020
The cost-effective management of aged infrastructure is an issue of worldwide concern. Markov decision process (MDP) models have been used in developing structural maintenance policies. Recent advances in the artificial intelligence (AI) community have shown that deep reinforcement learning (DRL) has the potential to solve large MDP optimization tasks. This paper proposes a novel automated DRL framework to obtain an optimized structural maintenance policy. The DRL framework contains a decision maker (AI agent) and the structure that needs to be maintained (AI task environment). The agent outputs maintenance policies and chooses maintenance actions, and the task environment determines the state transition of the structure and returns rewards to the agent under given maintenance actions. The advantages of the DRL framework include: (1) a deep neural network (DNN) is employed to learn the state-action Q value (defined as the predicted discounted expectation of the return for consequences under a given state-action pair), either based on simulations or historical data, and the policy is then obtained from the Q value; (2) optimization of the learning process is sample-based so that it can learn directly from real historical data collected from multiple bridges (i.e., big data from a large number of bridges); and (3) a general framework is used for different structure maintenance tasks with minimal changes to the neural network architecture. Case studies for a simple bridge deck with seven components and a long-span cable-stayed bridge with 263 components are performed to demonstrate the proposed procedure. The results show that the DRL is efficient at finding the optimal policy for maintenance tasks for both simple and complex structures.
Keywords: Bridge maintenance policy | Deep reinforcement learning (DRL) | Markov decision process (MDP) | Deep Q-network (DQN) | Convolutional neural network (CNN)
مقاله انگلیسی
2 Optimal policy for structure maintenance: A deep reinforcement learning framework
سیاست بهینه برای نگهداری ساختار: یک چارچوب یادگیری تقویت عمیق-2020
The cost-effective management of aged infrastructure is an issue of worldwide concern. Markov decision process (MDP) models have been used in developing structural maintenance policies. Recent advances in the artificial intelligence (AI) community have shown that deep reinforcement learning (DRL) has the potential to solve large MDP optimization tasks. This paper proposes a novel automated DRL framework to obtain an optimized structural maintenance policy. The DRL framework contains a decision maker (AI agent) and the structure that needs to be maintained (AI task environment). The agent outputs maintenance policies and chooses maintenance actions, and the task environment determines the state transition of the structure and returns rewards to the agent under given maintenance actions. The advantages of the DRL framework include: (1) a deep neural network (DNN) is employed to learn the state-action Q value (defined as the predicted discounted expectation of the return for consequences under a given state-action pair), either based on simulations or historical data, and the policy is then obtained from the Q value; (2) optimization of the learning process is sample-based so that it can learn directly from real historical data collected from multiple bridges (i.e., big data from a large number of bridges); and (3) a general framework is used for different structure maintenance tasks with minimal changes to the neural network architecture. Case studies for a simple bridge deck with seven components and a long-span cable-stayed bridge with 263 components are performed to demonstrate the proposed procedure. The results show that the DRL is efficient at finding the optimal policy for maintenance tasks for both simple and complex structures.
Keywords: Bridge maintenance policy | Deep reinforcement learning (DRL) | Markov decision process (MDP) | Deep Q-network (DQN) | Convolutional neural network (CNN)
مقاله انگلیسی
3 رفتار لرزه ای پل های کابلی تحت حرکات زمین به صورت تصادفی چند بخشی
سال انتشار: 2012 - تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 8 - تعداد صفحات فایل doc فارسی: 19
تجزیه و تحلیل طیفی دامنه فرکانس، برای تحلیل حرکت پل های کابلی در ارتباط با حرکت تصادفی زمین در یک زاویه با توجه به محورهای طولی پل مورد بحث می باشد. حرکت زمین توسط تابع چگالی طیف قدرت و تابع همبستگی فضایی نشان داده می شود. تجزیه و تحلیل ها، ارتعاشات فضایی حرکات زمین را بین تکیه گاه ها ، ارتباط مشخص بین حالت های مختلف ارتعاش و تحریک شبه استاتیک مد نظر قرار می دهد. با استفاده از روش های مطرح شده تحلیلی ، بررسی های پارامتری گسترده انجام می گیرد تا به ارزیابی رفتار پل های کابلی تحت تحریک لرزه ای بپردازد. این پارامترها شامل ارتباط فضایی حرکت زمین، زوایای مربوط به زمین لرزه ها ، نسبت بین سه مولفه زلزله ، تعداد و روش های مد نظر قرار گرفته در این تحلیل ها ، نسبت اینرسی بین برج و دکل ، ماهیت قدرت تابع چگالی طیفی حرکات زمین می باشد.
کلمات کلیدی: پل کابلی | تجزیه و تحلیل طیفی | حرکت تصادفی زمین | پشتیبانی از چند تحریک
مقاله ترجمه شده
rss مقالات ترجمه شده rss مقالات انگلیسی rss کتاب های انگلیسی rss مقالات آموزشی
logo-samandehi
بازدید امروز: 8944 :::::::: بازدید دیروز: 0 :::::::: بازدید کل: 8944 :::::::: افراد آنلاین: 77