000			04358namaa22004211i 4500
003			OSt
005			20250223033404.0
008			250105s2023 |||a|||f m||| 000 0 eng d
040			_aEG-GICUC _beng _cEG-GICUC _dEG-GICUC _erda
041	0		_aeng _beng _bara
049			_aDeposit
082	0	4	_a624.1762
092			_a624.1762 _221
097			_aM.Sc
099			_aCai01.13.05.M.Sc.2023.Mo.M
100	0		_aMohamed Mahmoud Mohamed Anwar, _epreparation.
245	1	0	_aA multi-gene genetic programming model for predicting shear strength of external beam-column joint subjected to seismic loads / _b= _cby Mohamed Mahmoud Mohamed Anwar ; Supervisors Prof. Dr. Hossam Abdel-Ghafour Hodhod, Dr. Hatem Hassan Ali Ibrahim.
246	1	5	_a/ استخدام البرمجة الجينية متعددة الجينات للتنبؤ بمقاومة القص لوصلة الكمرة والعمود الخارجية المعرضة لأحمال الزلازل
264		0	_c2023.
300			_a70 pages : _billustrations ; _c30 cm. + _eCD.
336			_atext _2rda content
337			_aUnmediated _2rdamedia
338			_avolume _2rdacarrier
502			_aThesis (M.Sc.)-Cairo University, 2023.
504			_aBibliography: pages 54-60.
520			_aSeveral researchers developed different models to predict the shear strength of the beam-column connection under seismic-type loading using different techniques. However, most of these models were either developed using limited datasets and/or limited parameters or too complex to be practically used in design. To address this issue, this study presents multigene genetic programming (MGGP), a form of artificial intelligence techniques, to develop a new simple/elegant near accurate shear strength prediction model for exterior beam column joint (EBCJ) subjected to cyclic loading. Using mechanics and previous work findings, the affecting parameters were selected and used to develop the proposed model. The validity of the proposed model is then evaluated using different measures, then compared with the other prediction models available in the literature and showed a better performance with a significantly higher accuracy.
520			_aقام العديد من الباحثين باستنتاج معادلة رياضية للتنبؤ بقيمة مقاومة القص لوصلة الكمرة والعمود تحت تأثير أحمال الزلازل باستخدام العديد من الطرق المختلفة. أغلب هذه المعادلات تم استنتاجها اما باستخدام عدد محدود من التجارب السابقة أو بعدد محدود من العوامل المؤثرة أو تكون معادلة معقدة وغير قابلة للتطبيق بسهولة في الحياة العملية. للتغلب على هذه العقبات تم استخدام البرمجة الجينية متعددة الجينات، وهي فرع من فروع الذكاء الاصطناعي لاستنتاج وتحديد معادلة دقيقة وسهلة الاستخدام للتنبؤ بقيمة مقاومة القص لوصلة الكمرة والعمود الخارجية المعرضة لأحمال دورية. تم استخدام العوامل المؤثرة على مقاومة القص في استنتاج المعادلة بناءً على أساسيات وقواعد الميكانيكا ونتائج الأبحاث السابقة. تم تقييم هذه المعادلة ومقارنتها مع المعادلات المستنتجة سابقا وأظهرت هذه المعادلة نتائج أفضل ودقة أعلى من المعادلات الأخرى.
530			_aIssues also as CD.
546			_aText in English and abstract in Arabic & English.
650		7	_aSeismic loads _2qrmak
653		0	_aBeam-column joint _aGenetic programming _aShear strength _aReinforced concrete _aSeismic loads
700	0		_aHossam Abdel-Ghafour Hodhod _ethesis advisor.
700	0		_aHatem Hassan Ali Ibrahim _ethesis advisor.
900			_b01-01-2023 _cHossam Abdel-Ghafour Hodhod _cHatem Hassan Ali Ibrahim _dMostafa Ahmed Abdeen _dNabil Hassan Aly El-Ashkar _UCairo University _FFaculty of Engineering _DDepartment of Structural Engineering
905			_aShimaa _eHuda
942			_2ddc _cTH _e21 _n0
999			_c170020