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Estimation of the axial behaviour of masonry walls based on Artificial Neural Networks

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Estimation of the axial behaviour of masonry walls based on Artificial Neural Networks

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Garzón Roca, J.; Adam Martínez, JM.; Sandoval, C.; Roca, P. (2013). Estimation of the axial behaviour of masonry walls based on Artificial Neural Networks. Computers and Structures. 125:145-152. https://doi.org/10.1016/j.compstruc.2013.05.006

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10251/45931

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Metadatos del ítem

Título: Estimation of the axial behaviour of masonry walls based on Artificial Neural Networks
Autor: Garzón Roca, Julio Adam Martínez, José Miguel Sandoval, C. Roca, P.
Entidad UPV: Universitat Politècnica de València. Instituto de Ciencia y Tecnología del Hormigón - Institut de Ciència i Tecnologia del Formigó
Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería de la Construcción y de Proyectos de Ingeniería Civil - Departament d'Enginyeria de la Construcció i de Projectes d'Enginyeria Civil
Fecha difusión:
Resumen:
Estimating the load-bearing capacity of brick masonry walls is a fundamental aspect of the design or retrofitting of this type of structures. This paper presents a new ANN-based proposal as an alternative to the different ...[+]
Palabras clave: Artificial neural networks , Reduction factors , Load-bearing capacity , Brick masonry wall
Derechos de uso: Cerrado
Fuente:
Computers and Structures. (issn: 0045-7949 )
DOI: 10.1016/j.compstruc.2013.05.006
Editorial:
Elsevier
Versión del editor: http://dx.doi.org/10.1016/j.compstruc.2013.05.006
Código del Proyecto:
info:eu-repo/grantAgreement/MEC//BIA2006-04127/ES/ANALISIS EXPERIMENTAL Y MODELIZACION NUMERICA DEL COMPORTAMIENTO DE ESTRUCTURAS DE OBRA DE FABRICA ANTE ESTADOS DE CARGA PARALELA Y PERPENDICULAR AL PLANO/
Agradecimientos:
The study presented was developed within the research Projects BIA 2006-04127, funded by DGE of the Spanish Ministry of Science and Innovation, whose assistance is gratefully acknowledged.
Tipo: Artículo

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