Classification method for failure modes of RC columns based on key characteristic parameters
저자
Bo Yu (Guangxi University) ; Zecheng Yu (Guangxi University) ; Qiming Li (Power China Central China Electric Power Engineering Co, Ltd.) ; Bing Li (Nanyang Technological University)
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2022
작성언어
English
주제어
자료형태
학술저널
수록면
1-16(16쪽)
제공처
An efficient and accurate classification method for failure modes of reinforced concrete (RC) columns was proposed based on key characteristic parameters. The weight coefficients of seven characteristic parameters for failure modes of RC columns were determined first based on the support vector machine-recursive feature elimination. Then key characteristic parameters for classifying flexure, flexure-shear and shear failure modes of RC columns were selected respectively. Subsequently, a support vector machine with key characteristic parameters (SVM-K) was proposed to classify three types of failure modes of RC columns. The optimal parameters of SVM-K were determined by using the ten-fold cross-validation and the grid-search algorithm based on 270 sets of available experimental data. Results indicate that the proposed SVM-K has high overall accuracy, recall and precision (e.g., accuracy>95%, recall>90%, precision>90%), which means that the proposed SVMK has superior performance for classification of failure modes of RC columns. Based on the selected key characteristic parameters for different types of failure modes of RC columns, the accuracy of SVM-K is improved and the decision function of SVM-K is simplified by reducing the dimensions and number of support vectors.
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