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J-GLOBAL ID：202002254847259823   整理番号：20A0865834

人工神経回路網による塩化ナトリウム近傍のモルタルの圧縮強度の予測【JST・京大機械翻訳】

Prediction of compressive strength of mortar near sodium chloride by artificial neural network

著者 (3件)： Lin Yuezhong (College of Civil Engineering and Architecture, Shandong University of Science and Technology, Qingdao, Shandong, 266590, China) ,  Li Yongqian (College of Civil Engineering and Architecture, Shandong University of Science and Technology, Qingdao, Shandong, 266590, China) ,  Li Xiaomin (College of Civil Engineering and Architecture, Shandong University of Science and Technology, Qingdao, Shandong, 266590, China)
資料名： IOP Conference Series: Materials Science and Engineering  (IOP Conference Series: Materials Science and Engineering)
巻： 780  号： 3  ページ： 032023 (6pp)  発行年： 2020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： セメントモルタルの圧縮強度値は,通常,塩化ナトリウムの量,化学的混合物およびセメントグレードによって影響される。したがって,人工ニューラルネットワークモデルを用いて,異なるセメントグレードと塩化ナトリウム(NaCl)含有量のモルタル強度値を予測した。モルタルの圧縮強度を予測するために,セメントグレード,異なる水セメント比,塩化ナトリウム溶液含有量,出力ニューロンおよび4つの入力ニューロンの人工ニューラルネットワークモデルを確立した。0%,5%,および10%の三塩化ナトリウム溶液に60日間浸漬した後に,圧縮強度を12の異なる比率を用いて測定した。人工ニューラルネットワーク(ANN)解析は,非線形統計データモデリングツールとしてのANNが,セメントモルタルの塩化ナトリウム含有量と圧縮強度の間の強い相関を確立できることを示した。さらに,モデリングツールは異なるセメントグレード(42.5,32.5MPa)に大きな影響を持つ。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： 水セメント比 ,  *ニューラルネットワーク ,  ニューロン ,  *圧縮強さ ,  セメントモルタル ,  セメント ,  浸漬 ,  *塩化ナトリウム ,  *モルタル
準シソーラス用語： 神経回路網モデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： モルタル,コンクリート  (RA06042H)

タイトルに関連する用語 (6件)： 人工神経回路網 ,  塩化ナトリウム ,  近傍 ,  モルタル ,  圧縮強度 ,  予測