This HTML5 document contains 41 embedded RDF statements represented using HTML+Microdata notation.

The embedded RDF content will be recognized by any processor of HTML5 Microdata.

Namespace Prefixes

PrefixIRI
n10http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/cep/druhSouteze/
n17http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/cep/typPojektu/
n8http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/cep/zivotniCyklusProjektu/
n7http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/cep/hodnoceniProjektu/
dctermshttp://purl.org/dc/terms/
n2http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/projekt/
n19http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/subjekt/
n18http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/cep/prideleniPodpory/
n22http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/
n5http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/cep/kategorie/
n4http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/cep/duvernostUdaju/
rdfshttp://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#
skoshttp://www.w3.org/2004/02/skos/core#
n20http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/cep/fazeProjektu/
n15http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/cep/obor/
n21http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/soutez/
n13http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/cep/statusZobrazovaneFaze/
rdfhttp://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#
n9http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/projekt/GP103%2F07%2FP380/
xsdhhttp://www.w3.org/2001/XMLSchema#
n3http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/cep/
n14http://reference.data.gov.uk/id/gregorian-year/
n11http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/aktivita/

Statements

Subject Item
n2:GP103%2F07%2FP380
rdf:type
n22:Projekt
rdfs:seeAlso
http://www.isvav.cz/projectDetail.do?rowId=GP103/07/P380
dcterms:description
The main subject of the project is an identification of dynamically loaded structures using methods of artificial intelligence in order to analyze damage of structure and to determine a variability of material properties (stiffness) along the structure. As an identification technique the method based on coupling of artificial neural networks and stochastic analysis of structure for preparation of appropriate training set is used. Sensitivity analysis of the input parameters is the integral part of the method. The proposed methodology will be extended towards the dynamic response of structures when results of modal or time domain analysis are the input parameters (frequencies, mode shapes, assurance criteria MAC, FRAC etc.). Limit cycles and chaotic behavior will be possibly considered too. The verification of the methodology and results will be carried out using experimental data from laboratory tests of reinforced concrete beams and from results of health monitoring performed on several bridges. Hlavní náplní projektu je využití metod umělé inteligence při identifikaci dynamicky namáhaných konstrukcí s cílem lokalizovat porušení konstrukce a stanovit proměnlivost materiálových vlastností (tuhost) po konstrukci. K identifikaci bude použita metodakombinující umělé neuronové sítě a stochastickou analýzu konstrukce sloužící pro vytvoření vhodné učící množiny. Nedílnou součástí metody je i citlivostní analýza vstupních parametrů. Vytvořená metodika bude rozvíjena směrem k dynamické odezvě konstrukcí, kdy vstupními parametry identifikace budou výsledky modální či časové analýzy (frekvence, vlastní tvary, srovnávací kritéria MAC, FRAC apod.). Uvažuje se i se zahrnutím limitních cyklů a chaotického chování. Verifikace metodiky a výsledků bude provedena na experimentálně zjištěných datech z laboratorních testů železobetonových nosníků a z výsledků dynamického měření na několika mostních konstrukcích. Tato identifikační metoda přispěje k následnému stanovení spolehlivosti konstrukce a její
dcterms:title
Inverzní analýza dynamicky namáhaných konstrukcí za použití metod umělé inteligence Inverse analysis of dynamically loaded structures using artificial intelligence methods
skos:notation
GP103/07/P380
n3:aktivita
n11:GP
n3:celkovaStatniPodpora
n9:celkovaStatniPodpora
n3:celkoveNaklady
n9:celkoveNaklady
n3:datumDodatniDoRIV
2015-01-22+01:00
n3:druhSouteze
n10:VS
n3:duvernostUdaju
n4:S
n3:fazeProjektu
n20:65824621
n3:hlavniObor
n15:JN
n3:hodnoceniProjektu
n7:U
n3:kategorie
n5:ZV
n3:klicovaSlova
Inverse analysis; identification; artificial neural networks; Latin Hypercube Sampling; dynamic resp
n3:partnetrHlavni
n19:orjk%3A26110
n3:pocetKoordinujicichPrijemcu
0
n3:pocetPrijemcu
1
n3:pocetSpoluPrijemcu
0
n3:pocetVysledkuRIV
13
n3:pocetZverejnenychVysledkuVRIV
13
n3:posledniUvolneniVMinulemRoce
2009-04-22+02:00
n3:prideleniPodpory
n18:103%2F07%2FP380
n3:sberDatUcastniciPoslednihoRoku
n14:2009
n3:sberDatUdajeProjZameru
n14:2010
n3:soutez
n21:SGA02007GA1PD
n3:statusZobrazovaneFaze
n13:DUU
n3:typPojektu
n17:P
n3:ukonceniReseni
2009-12-31+01:00
n3:vedlejsiObor
n15:JM
n3:zahajeniReseni
2007-01-01+01:00
n3:zhodnoceni+vysledku+projektu+dodavatelem
Výsledky projektu jsou plně v souladu s původním plánem. Hlavním cílem bylo vypracování a implementace metodiky identifikace dynamicky namáhaných soustav na základě kombinace umělých neuronových sítí a stochastické analýzy. Tohoto cíle bylo prokazatelně d .
n3:zivotniCyklusProjektu
n8:ZBKU
n3:klicoveSlovo
artificial neural networks Latin Hypercube Sampling Inverse analysis identification