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J-GLOBAL ID：202202213454799097 整理番号：22A1038237

人工ニューラルネットワーク,Gray-Wolf,およびガ-フラム最適化手法を用いた持続可能な路床のための廃棄物ベース活性化灰処理黒綿土の乾燥特性(CW,LS,およびVS)の計算モデリング【JST・京大機械翻訳】

Computational Modeling of Desiccation Properties (CW, LS, and VS) of Waste-Based Activated Ash-Treated Black Cotton Soil for Sustainable Subgrade Using Artificial Neural Network, Gray-Wolf, and Moth-Flame Optimization Techniques

著者 (5件)：

Onyelowe Kennedy C.

(Department of Mechanical and Civil Engineering, Kampala International University, Kampala, Uganda)

Shakeri Jamshid

(Department of Mining Engineering, Hamedan University of Technology, Hamedan, Iran)

Amini-Khoshalan Hasel

(Department of Mining Engineering, University of Kurdistan, Sanandaj, Iran)

Usungedo Thompson F.

(Department of Civil Engineering, Michael Okpara University of Agriculture, Umudike, Nigeria)

Alimoradi-Jazi Mohammadreza

(Department of Computer Engineering, K. N. Toosi University of Technology, Tehran, Iran)

資料名：

Advances in Materials Science and Engineering (Web) (Advances in Materials Science and Engineering (Web))

巻： 2022 ページ： Null 発行年： 2022年
JST資料番号： U7020A ISSN： 1687-8434 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：イギリス (GBR) 言語：英語 (EN)

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