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J-GLOBAL ID：202002222123965106   整理番号：20A0403623

鉄筋に対するコンクリート付着強度のニューラルネットワークモデリング【JST・京大機械翻訳】

Neural network modeling of concrete bond strength to reinforcement

著者 (3件)： Yartsev V P (Department of construction of buildings and structure, Tambov State Technical University, 106 Sovetskaya St., Tambov 392000, Russia) ,  Nikolyukin A N (Department of construction of buildings and structure, Tambov State Technical University, 106 Sovetskaya St., Tambov 392000, Russia) ,  Korneeva A O (Department of building material’s science and road technologies, Lipetsk State Technical University, 30 Moskovskaya St., Lipetsk 398055, Russia)
資料名： IOP Conference Series: Materials Science and Engineering  (IOP Conference Series: Materials Science and Engineering)
巻： 687  号： 3  ページ： 033011 (6pp)  発行年： 2019年 
JST資料番号： W5559A  ISSN： 1757-8981  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： 補強材へのコンクリートの結合強度のすべての損失は,鉄筋コンクリート構造の支持力の損失のための主な理由であった。それは,様々な因子の影響によって鉄筋に対するコンクリートの接着強度の変化を研究することが必要である。さらに,外部および技術的影響によるコンクリート変化の機械的特性を検討した。人工ニューラルネットワーク(NN)を用いた解析モデルを作成し,せん断応力の平均値を通して最終付着強度を決定することを可能にした。研究対象は,鋼と繊維強化プラスチック補強筋で補強した異なる強度クラスのコンクリートである。本研究の対象は,凍結融解後の鉄筋に対するコンクリートの付着強度の値の変化である。接着の値はコンクリートの強度特性と使用した補強材のタイプに関連することが分かった。また,逆信号伝搬を伴う2層NNを開発し,それにより,補強材へのコンクリートの付着強度の値を正確に記述した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *鉄筋 ,  解析モデル ,  *付着強さ ,  接着 ,  繊維強化プラスチック ,  凍結融解 ,  *ニューラルネットワーク ,  剪断応力 ,  鉄筋コンクリート構造 ,  鋼 ,  機械的性質 ,  補強筋 ,  接着強さ ,  *コンクリート ,  補強材料

分類 (1件)： コンクリート構造  (RA04030A)

タイトルに関連する用語 (4件)： 鉄筋 ,  コンクリート ,  付着強度 ,  ニューラルネットワークモデリング