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J-GLOBAL ID：201702283784744312   整理番号：17A1061183

ニューラルネットワークモデリングに基づく煉瓦骨材コンクリートの配合設計のためのモデル【Powered by NICT】

Model for mix design of brick aggregate concrete based on neural network modelling

著者 (3件)： Kalman Sipos Tanja (Department for Technical Mechanics, Faculty of Civil Engineering Osijek, J.J. Strossmayer University of Osijek, Vladimira Preloga 3, Osijek, Croatia) ,  Milicevic Ivana (Department for Materials and Structures, Faculty of Civil Engineering Osijek, J.J. Strossmayer University of Osijek, Vladimira Preloga 3, Osijek, Croatia) ,  Siddique Rafat (Department of Civil Engineering, Thapar University, Patiala (Punjab), India)
資料名： Construction and Building Materials  (Construction and Building Materials)
巻： 148  ページ： 757-769  発行年： 2017年 
JST資料番号： T0560A  ISSN： 0950-0618  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)

抄録/ポイント： 優先再生煉瓦骨材コンクリート(RBAC)圧縮強度に応じてセメント量,水セメント比,再生骨材置換の割合に基づく配合コンクリート混合物の最適化した定量的モデルを提案した。RBAC圧縮強さの147の実験から編集されたデータベースは信頼できる予測,三倍検証により調べたを実現する神経回路網モデルによって処理した。代表的なニューラルネットワークモデルの性能は,各RBAC成分の影響の簡単なレビューを用いたパラメトリック解析により検証した。主な結果の焦点は,ニューラルネットワークモデリング結果の増強とその結果RBAC具体的な内容についての理論的進歩と実用的な応用研究のための新しい解釈と概念化である。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 最適化 ,  セメント ,  データベース ,  *モデル ,  *ニューラルネットワーク ,  水セメント比 ,  *煉瓦 ,  圧縮強さ ,  再生骨材 ,  *コンクリート
準シソーラス用語： 概念形成 ,  パラメトリック解析 ,  神経回路網モデル ,  *配合設計 ,  *ニューラルネットワークモデリング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ニューラルネットワーク ,  再生骨材 ,  圧縮強さ ,  破砕煉瓦 ,  配合設計

分類 (2件)： モルタル,コンクリート  (RA06042H) ,  骨材  (YC05060B)

タイトルに関連する用語 (6件)： ニューラルネットワークモデリング ,  煉瓦 ,  骨材 ,  コンクリート ,  配合設計 ,  モデル