This HTML5 document contains 49 embedded RDF statements represented using HTML+Microdata notation.

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

Namespace Prefixes

PrefixIRI
n11http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/typAkce/
dctermshttp://purl.org/dc/terms/
n21http://localhost/temp/predkladatel/
n12http://purl.org/net/nknouf/ns/bibtex#
n19http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/riv/tvurce/
n14http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/
n17https://schema.org/
n10http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/zamer/
shttp://schema.org/
skoshttp://www.w3.org/2004/02/skos/core#
n4http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/
n6http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/vysledek/RIV%2F68407700%3A21110%2F07%3A01136215%21RIV08-MSM-21110___/
n2http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/vysledek/
rdfhttp://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#
n5http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/klicoveSlovo/
n15http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/duvernostUdaju/
xsdhhttp://www.w3.org/2001/XMLSchema#
n13http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/aktivita/
n7http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/jazykVysledku/
n20http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/obor/
n9http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/druhVysledku/
n18http://reference.data.gov.uk/id/gregorian-year/

Statements

Subject Item
n2:RIV%2F68407700%3A21110%2F07%3A01136215%21RIV08-MSM-21110___
rdf:type
skos:Concept n14:Vysledek
dcterms:description
A new procedure based on layered feedforward neural networks for the microplane material model parameters identification is proposed in the present paper. It is based on the inverse mode of inverse analysis presented in the Part I. Novelties are usage of the Latin Hypercube Sampling method for the generation of training sets, a sensitivity analysis and a genetic algorithm-based training of a neural network by an evolutionary algorithm. Advantages and disadvantages of this approach together with possible extensions are thoroughly discussed and analyzed. A new procedure based on layered feedforward neural networks for the microplane material model parameters identification is proposed in the present paper. It is based on the inverse mode of inverse analysis presented in the Part I. Novelties are usage of the Latin Hypercube Sampling method for the generation of training sets, a sensitivity analysis and a genetic algorithm-based training of a neural network by an evolutionary algorithm. Advantages and disadvantages of this approach together with possible extensions are thoroughly discussed and analyzed. V tomto článku je ukázána nová metoda identifikace parametrů modelu microplane založená na vrstevnaté dopředné neuronové síti. Tato metoda je příkladem inverzního postupu inverzní analýzy, který je popsán v části I tohoto příspěvku. Novinkou je použití citlivostní analýzy pro zjištění vlivu jednotlivých parametrů modelu na chování konstrukce, metody Latin Hypercube Sampling při přípravě trénovacích dat pro neuronovou síť a genetický algoritmus SADE použitý pro její trénování. Výhody a nevýhody navrženého postupu jsou zároveň s možnými rozšířeními také podrobně diskutovány.
dcterms:title
Postupná identifikace parametrů mikroploškového modelu Sequential Identification of Microplane Model Parameters Sequential Identification of Microplane Model Parameters
skos:prefLabel
Sequential Identification of Microplane Model Parameters Sequential Identification of Microplane Model Parameters Postupná identifikace parametrů mikroploškového modelu
skos:notation
RIV/68407700:21110/07:01136215!RIV08-MSM-21110___
n4:strany
105;118
n4:aktivita
n13:Z
n4:aktivity
Z(MSM6840770003)
n4:dodaniDat
n18:2008
n4:domaciTvurceVysledku
n19:5131391 n19:9081429 n19:4695046
n4:druhVysledku
n9:D
n4:duvernostUdaju
n15:S
n4:entitaPredkladatele
n6:predkladatel
n4:idSjednocenehoVysledku
449516
n4:idVysledku
RIV/68407700:21110/07:01136215
n4:jazykVysledku
n7:eng
n4:klicovaSlova
genetic algorithms; microplane model; neural networks; parameter identification; sensitivity analysis
n4:klicoveSlovo
n5:microplane%20model n5:sensitivity%20analysis n5:genetic%20algorithms n5:parameter%20identification n5:neural%20networks
n4:kontrolniKodProRIV
[A95CF948DE7B]
n4:mistoKonaniAkce
Zahrádky
n4:mistoVydani
Praha
n4:nazevZdroje
Computational and Experimental Analysis of Structure and Properties of New Building Materials from Nano- to Macrolevel IV
n4:obor
n20:JD
n4:pocetDomacichTvurcuVysledku
3
n4:pocetTvurcuVysledku
3
n4:rokUplatneniVysledku
n18:2007
n4:tvurceVysledku
Zeman, Jan Lepš, Matěj Kučerová, Anna
n4:typAkce
n11:CST
n4:zahajeniAkce
2007-06-18+02:00
n4:zamer
n10:MSM6840770003
s:numberOfPages
14
n12:hasPublisher
České vysoké učení technické v Praze. Fakulta stavební
n17:isbn
978-80-01-03759-1
n21:organizacniJednotka
21110