Two techniques of neural network input data pre-processing are discussed in the paper: (i) data c... more Two techniques of neural network input data pre-processing are discussed in the paper: (i) data compression with the application of the principal component analysis method, (ii) various forms of data scaling. Neural networks are applied for the prediction of the first natural frequencies of horizontal vibrations of modified medium height load-bearing walls. The small and the large changes of the wall stiffness and mass resulted from the new door openings size and position are taken into account. The influence of the type of data pre-processing technique on the accuracy of the frequencies neural prediction is discussed.
Numerical evaluation of the influence of the modernisation of selected apartment buildings subjec... more Numerical evaluation of the influence of the modernisation of selected apartment buildings subjected to mining tremors on their dynamic response
Journal of Civil Engineering, Environment and Architecture, 2017
Budynki prefabrykowane, wzniesione w drugiej połowie dwudziestego wieku, nadal stanowią liczną gr... more Budynki prefabrykowane, wzniesione w drugiej połowie dwudziestego wieku, nadal stanowią liczną grupę wśród budynków mieszkalnych w Polsce. W ostatnich latach, w wyniku nowych wymagań dotyczących ochrony środowiska oraz właściwości cieplnych budynków, obiekty te są modernizowane. Wprowadzane zmiany dotyczą głównie izolacyjności cieplnej ścian zewnętrznych. W typowych technologiach zwiększeniu ulega grubość ściany poprzez wprowadzenie dodatkowych warstw styropianu, wełny mineralnej, zbrojonej zaprawy, siatki z włókna szklanego. Termomodernizacja budynku skutkuje zatem zwiększeniem jego masy i może zmienić sztywność konstrukcji. W niniejszej pracy analizowano wpływ wykonanej termomodernizacji prefabrykowanego, wysokiego budynku mieszkalnego zlokalizowanego w obszarze jednego z najbardziej aktywnych sejsmicznie regionów górniczych w Polsce-Legnicko-Głogowskiego Okręgu Miedziowego, na jego odpowiedź dynamiczną na działanie wstrząsów górniczych. W obliczeniach wykorzystano metodę elementów skończonych. Rozważano użycie do modelowania ścian przed i po termomodernizacji modelu wielowarstwowego oraz prostego modelu jednowarstwowego o zastępczych, uśrednionych parametrach. Otrzymane wyniki obliczeń wskazują, że termomodernizacja rozważanego budynku praktycznie nie zmienia wartości częstotliwości drgań własnych tej konstrukcji i odpowiedzi na wymuszenie parasejsmiczne w postaci wstrząsów górniczych.
Computer Assisted Mechanics and Engineering Sciences, 2017
Two techniques of data pre-processing for neural networks are considered in this paper: (i) data ... more Two techniques of data pre-processing for neural networks are considered in this paper: (i) data compression with the application of the principal component analysis method, and (ii) various forms of data scaling. The novelty of this paper is associated with compressed input data scaling by the rotation (by the "stretching") in neural network. This approach can be treated as the new proposition for data pre-processing techniques. The influence of various types of input data pre-processing on the accuracy of neural network results is discussed by using numerical examples for the cases of natural frequency predictions of horizontal vibrations of load-bearing walls. It is concluded that a significant reduction in the neural network prediction errors is possible by conducting the appropriate input data transformation.
Two techniques of neural network input data pre-processing are discussed in the paper: (i) data c... more Two techniques of neural network input data pre-processing are discussed in the paper: (i) data compression with the application of the principal component analysis method, (ii) various forms of data scaling. Neural networks are applied for the prediction of the first natural frequencies of horizontal vibrations of modified medium height load-bearing walls. The small and the large changes of the wall stiffness and mass resulted from the new door openings size and position are taken into account. The influence of the type of data pre-processing technique on the accuracy of the frequencies neural prediction is discussed.
Numerical evaluation of the influence of the modernisation of selected apartment buildings subjec... more Numerical evaluation of the influence of the modernisation of selected apartment buildings subjected to mining tremors on their dynamic response
Journal of Civil Engineering, Environment and Architecture, 2017
Budynki prefabrykowane, wzniesione w drugiej połowie dwudziestego wieku, nadal stanowią liczną gr... more Budynki prefabrykowane, wzniesione w drugiej połowie dwudziestego wieku, nadal stanowią liczną grupę wśród budynków mieszkalnych w Polsce. W ostatnich latach, w wyniku nowych wymagań dotyczących ochrony środowiska oraz właściwości cieplnych budynków, obiekty te są modernizowane. Wprowadzane zmiany dotyczą głównie izolacyjności cieplnej ścian zewnętrznych. W typowych technologiach zwiększeniu ulega grubość ściany poprzez wprowadzenie dodatkowych warstw styropianu, wełny mineralnej, zbrojonej zaprawy, siatki z włókna szklanego. Termomodernizacja budynku skutkuje zatem zwiększeniem jego masy i może zmienić sztywność konstrukcji. W niniejszej pracy analizowano wpływ wykonanej termomodernizacji prefabrykowanego, wysokiego budynku mieszkalnego zlokalizowanego w obszarze jednego z najbardziej aktywnych sejsmicznie regionów górniczych w Polsce-Legnicko-Głogowskiego Okręgu Miedziowego, na jego odpowiedź dynamiczną na działanie wstrząsów górniczych. W obliczeniach wykorzystano metodę elementów skończonych. Rozważano użycie do modelowania ścian przed i po termomodernizacji modelu wielowarstwowego oraz prostego modelu jednowarstwowego o zastępczych, uśrednionych parametrach. Otrzymane wyniki obliczeń wskazują, że termomodernizacja rozważanego budynku praktycznie nie zmienia wartości częstotliwości drgań własnych tej konstrukcji i odpowiedzi na wymuszenie parasejsmiczne w postaci wstrząsów górniczych.
Computer Assisted Mechanics and Engineering Sciences, 2017
Two techniques of data pre-processing for neural networks are considered in this paper: (i) data ... more Two techniques of data pre-processing for neural networks are considered in this paper: (i) data compression with the application of the principal component analysis method, and (ii) various forms of data scaling. The novelty of this paper is associated with compressed input data scaling by the rotation (by the "stretching") in neural network. This approach can be treated as the new proposition for data pre-processing techniques. The influence of various types of input data pre-processing on the accuracy of neural network results is discussed by using numerical examples for the cases of natural frequency predictions of horizontal vibrations of load-bearing walls. It is concluded that a significant reduction in the neural network prediction errors is possible by conducting the appropriate input data transformation.
Uploads
Papers by Maciej Zając