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J-GLOBAL ID：201802286185096634   整理番号：18A0488353

ANFISモデルによる自己充填コンクリートの圧縮強度の予測【Powered by NICT】

Prediction of compressive strength of self-compacting concrete by ANFIS models

著者 (2件)： Vakhshouri Behnam (Centre for Built Infrastructures Research (CBIR), Faculty of Engineering and Information Technology (FEIT), University of Technology Sydney, Australia) ,  Nejadi Shami (Centre for Built Infrastructures Research (CBIR), Faculty of Engineering and Information Technology (FEIT), University of Technology Sydney, Australia)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 280  ページ： 13-22  発行年： 2018年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 多くの研究は,硬化特性から従来のコンクリートの圧縮強度を予測するが,自己充填コンクリートの場合,これらの研究は非常にまれである。調合とスランプフローからの自己充填コンクリートの圧縮強度を予測するために研究されていない。ANFISモデルは出力として圧縮強度の関係,および入力パラメータの十八組合せにおける入力としてスランプフロー及び混合比を確立するために設計する。適用したデータは55以前に実施した実験研究から得た。開発されたモデルの圧縮強度とその重要性レベルに及ぼす各パラメータの影響を調べた。各組合せ分析における誤差の大きさに基づいて,各パラメータの重み係数と重要性レベルは最も最適化された関係を得るために補正因子適用と評価した。得られた結果は,すべての入力データ(スランプフロー及び混合比)を含むモデルは,圧縮強度の最良の予測を与えることを示した。を除く組合せからスランプフローは,圧縮強度の予測に影響し,た。しかしそれは混合物設計における最大骨材寸法と骨材容積の影響もない。添加では,混合物中の粉体体積,骨材とペースト含有量の異なる値は,圧縮強度に及ぼす種々の上昇と下降効果を明らかにした。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 骨材 ,  最適化 ,  粉体 ,  混合比 ,  ペースト ,  *圧縮強さ ,  *コンクリート
準シソーラス用語： 入力データ ,  補正因子 ,  重み係数 ,  実験研究 ,  入力パラメータ ,  スランプフロー ,  硬化性状 ,  *自己充填コンクリート , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： ANFIS ,  圧縮強さ ,  混合割合 ,  自己充填コンクリート

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： ANFIS ,  モデル ,  自己充填コンクリート ,  圧縮強度 ,  予測