掲載雑誌（和）： 土木学会年次学術講演会講演概要集第1部 Vol： 48巻 年： 1993年 頁： 1232-1233頁 著者（和）： 山本　広祐 タイトル（和）： ニューラルネットワークによる履歴復元力モデルのパラメータ同定 抄録（和）：
近年､階層型ニューラルネットワークが履歴挙動のモデリングに活用されている｡著者はこれまでに､鋼製の構造要素の履歴復元力特性をニューラルネットワークで直接モデリングし､数値解析に応用する手法を検討してきた｡本報では､履歴復元力特性のモデル化に関するニューラルネットワークの適用対象を多様化させるため､過渡的な地震応答に耐えうる数学モデルの構築を目指した検討を行った｡ニューラルネットワークの認識題象として一端固定梁の曲げ実験結果を選定し､RambergーOsgoodモデルのパラメータ同定にニューラルネットワークを適用した結果､直接モデリングと大差のない解が得られ､実用上問題のないことが確認された｡ キーワード（和）： ニューラルネットワーク，履歴現象，同定 掲載雑誌（英）： PROCEEDINGS OF ANNUAL CONFERENCE OF THE JAPAN SOCIETY OF CIVIL ENGINEERS 著者（英）： Yamanoto Kohsuke タイトル（英）： PARAMETER IDENTIFICATION OF STRUCTURAL HYSTERETIC MODEL BY USING NEURAL NETWORK 抄録（英）：
A 3-layered back-propagation neural network was developed to identify three parameters included in Ramberg-Osgood type hysteresis model.The recognition targets with neural network are load-displacement relations obtained from cyclic loading tests of thin walled pipe beams.Close agreement between the hysteretic behaviors calculated with the identified results and the experimental data was obtained,and it is pointed out,therefore,that the present method can determine the parameters of Ramberg-Osgood type hysteresis model. キーワード（英）： neural network,hysteresis,identification 記事区分： - 区分 　　　委員会論文集