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Using Optimization Algorithms-Based ANN to Determine the Temperatures in Timber Exposed to Fire for a Long Duration

Autor(en): ORCID

ORCID
Medium: Fachartikel
Sprache(n): Englisch
Veröffentlicht in: Buildings, , n. 12, v. 12
Seite(n): 2265
DOI: 10.3390/buildings12122265
Abstrakt:

The article investigates the temperature prediction in rectangular timber cross-sections exposed to fire. Timber density, exposure time, and the point coordinates within the cross-section are treated as inputs to determine the temperatures. A total of 54,776 samples of wood cross-sections with a variety of characteristics were considered in this study. Of the sample data, 70% was dedicated to training the networks, while the remaining 30% was used for testing the networks. Feed-forward networks with various topologies were employed to examine the temperatures of timber exposed to fire for more than 1500 s. The weight of the artificial neural network was optimized using bat and genetic algorithms. The results conclude that both algorithms are efficient and accurate tools for determining the temperatures, with the bat algorithm being marginally superior in accuracy than the genetic algorithm.

Copyright: © 2022 by the authors; licensee MDPI, Basel, Switzerland.
Lizenz:

Dieses Werk wurde unter der Creative-Commons-Lizenz Namensnennung 4.0 International (CC-BY 4.0) veröffentlicht und darf unter den Lizenzbedinungen vervielfältigt, verbreitet, öffentlich zugänglich gemacht, sowie abgewandelt und bearbeitet werden. Dabei muss der Urheber bzw. Rechteinhaber genannt und die Lizenzbedingungen eingehalten werden.

  • Über diese
    Datenseite
  • Reference-ID
    10711925
  • Veröffentlicht am:
    21.03.2023
  • Geändert am:
    10.05.2023
 
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