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Model of Least Square Support Vector Machine (LSSVM) for Prediction of Fracture Parameters of Concrete
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  • Model of Least Square Support Vector Machine (LSSVM) for Prediction of Fracture Parameters of Concrete
  • Model of Least Square Support Vector Machine (LSSVM) for Prediction of Fracture Parameters of Concrete
저자명
Kulkrni. Kallyan S.,Kim. Doo-Kie,Sekar. S.K.,Samui. Pijush
간행물명
International journal of concrete structures and materials
권/호정보
2011년|5권 1호|pp.29-33 (5 pages)
발행정보
한국콘크리트학회
파일정보
정기간행물|ENG|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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기타언어초록

This article employs Least Square Support Vector Machine (LSSVM) for determination of fracture parameters of concrete: critical stress intensity factor ($K_{Ic}^s$) and the critical crack tip opening displacement ($CTOD_c$). LSSVM that is firmly based on the theory of statistical learning theory uses regression technique. The results are compared with a widely used Artificial Neural Network (ANN) Models of LSSVM have been developed for prediction of $K_{Ic}^s$ and $CTOD_c$, and then a sensitivity analysis has been performed to investigate the importance of the input parameters. Equations have been also developed for determination of $K_{Ic}^s$ and $CTOD_c$. The developed LSSVM also gives error bar. The results show that the developed model of LSSVM is very predictable in order to determine fracture parameters of concrete.