Active Learning on Ensemble Machine-Learning Model to Retrofit Buildings Under Seismic Mainshock-Aftershock Sequence
Abstrakt
This research presents an efficient computational method for retrofitting of buildings by employing an active learning-based ensemble machine learning (AL-Ensemble ML) approach developed in OpenSees, Python and MATLAB. The results of the study shows that the AL-Ensemble ML model provides the most accurate estimations of interstory drift (ID) and residual interstory drift (RID) for steel structures using a dataset of 2-, to 9-story steel structures considering four soil type effects. To prepare the dataset, 3584 incremental dynamic analysis (IDA) were performed on 64 structures. The research employs 6-, and 8-story structures to validate the AL-Ensemble ML model's effectiveness, showing it achieves the highest accuracy among conventional ML models, with an R2 of 98.4%. Specifically, it accurately predicts the RID of floor levels in a 6-story structure with an accuracy exceeding 96.6%. Additionally, the programming code identifies the specific damaged floor level in a building, facilitating targeted local retrofitting instead of retrofitting the entire structure promising a reduction in retrofitting costs while enhancing prediction accuracy.
Cytowania
-
0
CrossRef
-
0
Web of Science
-
2
Scopus
Autorzy (3)
Cytuj jako
Pełna treść
pełna treść publikacji nie jest dostępna w portalu
Słowa kluczowe
Informacje szczegółowe
- Kategoria:
- Publikacja monograficzna
- Typ:
- rozdział, artykuł w książce - dziele zbiorowym /podręczniku w języku o zasięgu międzynarodowym
- Język:
- angielski
- Rok wydania:
- 2024
- Opis bibliograficzny:
- Asgarkhani N., Kazemi F., Jankowski R.: Active Learning on Ensemble Machine-Learning Model to Retrofit Buildings Under Seismic Mainshock-Aftershock Sequence// Computational Science – ICCS 2024 .24th International Conference. Proceedings, Part III/ : , 2024, s.470-478
- DOI:
- Cyfrowy identyfikator dokumentu elektronicznego (otwiera się w nowej karcie) 10.1007/978-3-031-63759-9_47
- Źródła finansowania:
-
- COST_FREE
- Weryfikacja:
- Politechnika Gdańska
wyświetlono 20 razy
Publikacje, które mogą cię zainteresować
Investigating an Optimal Computational Strategy to Retrofit Buildings with Implementing Viscous Dampers
- F. Kazemi,
- N. Asgarkhani,
- A. Manguri
- + 1 autorów