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文献
J-GLOBAL ID：201902220208412163
整理番号：19A1661781
データ処理のグループ法に基づく新しいモデルによるトンネル掘削機性能の予測【JST・京大機械翻訳】
Predicting tunnel boring machine performance through a new model based on the group method of data handling
Koopialipoor Mohammadreza
(Faculty of Civil and Environmental Engineering, Amirkabir University of Technology, Tehran, Iran)
,
Nikouei Sayed Sepehr
(Faculty of Civil and Environmental Engineering, Amirkabir University of Technology, Tehran, Iran)
,
Marto Aminaton
(Environmental Engineering & Green Technology Department, Malaysia-Japan International Institute of Technology, Universiti Teknologi Malaysia, Kuala Lumpur, Malaysia)
,
Fahimifar Ahmad
(Department of Civil and Environmental Engineering, Amirkabir University of Technology, Tehran, Iran)
,
Jahed Armaghani Danial
(Department of Civil and Environmental Engineering, Amirkabir University of Technology, Tehran, Iran)
,
Mohamad Edy Tonnizam
(Centre of Tropical Geoengineering (GEOTROPIK), Faculty of Civil Engineering, Universiti Teknologi Malaysia (UTM), Skudai, Johor, Malaysia)
資料名：
Bulletin of Engineering Geology and the Environment
(Bulletin of Engineering Geology and the Environment)
巻： 78 号： 5 ページ： 3799-3813 発行年： 2019年
JST資料番号： W4126A ISSN： 1435-9529 資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文 発行国： ドイツ (DEU) 言語： 英語 (EN)
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