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Engineering punching shear strength of flat slabs predicted by nature-inspired metaheuristic optimized regression system

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Frontiers of Structural and Civil Engineering 2024年第4期18卷 551-567页

作者： Dinh-Nhat TRUONG Van-Lan TO Gia Toai TRUONG Hyoun-Seung JANG Department of Civil Engineering University of Architecture Ho Chi Minh CityHo Chi Minh City 700000Vietnam Faculty of Civil Engineering and Technology Dong A UniversityDa Nang City 550000Vietnam School of Architecture Seoul National University of Science and TechnologySeoul 01811Republic of Korea

reinforced concrete(RC)flat slabs,a popular choice in construction due to their flexibility,are susceptible to sudden and brittle punching shear *** design methods often exhibit significant bias and *** estimation of punching shear strength in RC flat slabs is crucial for effective concrete structure design and *** study introduces a novel computation method,the jellyfish-least square support vector machine(JS-LSSVR)hybrid model,to predict punching shear *** combining machine learning(LSSVR)with jellyfish swarm(JS)intelligence,this hybrid model ensures precise and reliable *** model’s development utilizes a real-world experimental data *** with seven established optimizers,including artificial bee colony(ABC),differential evolution(DE),genetic algorithm(GA),and others,as well as existing machine learning(ML)-based models and design codes,validates the superiority of the JS-LSSVR hybrid *** innovative approach significantly enhances prediction accuracy,providing valuable support for civil engineers in estimating RC flat slab punching shear strength.

关键词： punching shear strength reinforced concrete flat slabs machine learning jellyfish search support vector machine

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