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  UTILISATION DES RESEAUX DE NEURONES POUR LA PREDICTION DU MOMENT RESISTANT D’UNE POUTRE EN BETON ARME
  Revue des ISTs de Madagasikara

  auteurs : S. M. Randrianarisoa ; V. Razafinjato ; J. L. Rakotomalala ; S. Rakotondrabary

  Mots clés : Critère de Nash-Sutcliffe, état limite ultime, flexion simple, Perceptron multicouches, intelligence artificielle
  
  

  [FRS] Le moment résistant ultime est une valeur seuil à l’état d’équilibre d’une poutre en béton armé soumise en flexion simple, pour pouvoir évaluer sa résistance mécanique ou capacité portante par comparaison aux sollicitations qui lui sont soumises. La formule du moment résistant sera évaluée en premier lieu à partir des formules statiques issues du calcul du béton armé aux états limites (BAEL). Cet article se veut comme une proposition d’un modèle numérique de prédiction du moment résistant à partir d’autres outils mathématiques plus redoutables tels que les réseaux de neurones, qui sont classés dans la méthode de l’intelligence artificielle. Dans ce travail, un modèle de type Perceptron multicouches avec une architecture MLP [5-50-1-1] est créé puis testé. Une erreur quadratique moyenne de 0,0119 et un coefficient de corrélation de Pearson égal à 0.9859 été trouvés comme meilleur résultat. Pour s’assurer de la fiabilité de prédiction, une évaluation des indicateurs d’écarts s’impose nécessaire, afin de quantifier et mesurer l’erreur de prédiction commise par notre réseau. Finalement, avant que le réseau puisse être employé avec n’importe quel degré de confiance, on a proposé d’analyser sa performance afin d’évaluer le pouvoir prédictif du réseau.

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