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J-GLOBAL ID:202102243859122369   整理番号:21A0272419

ANNを用いた砂漠砂コンクリートの圧縮強度の予測:PSOとトンネルへの適用【JST・京大機械翻訳】

Predicting the Compressive Strength of Desert Sand Concrete Using ANN: PSO and Its Application in Tunnel
著者 (8件):
資料名:
巻: 2020  ページ: Null  発行年: 2020年 
JST資料番号: U7655A  ISSN: 1687-8086  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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砂漠砂はコンクリート骨材の代替材料における現在の研究ホットスポットの1つである。実用化の過程において,圧縮強度は,他の特性を研究するための不可欠な必要条件である。現在の研究状況に基づき,砂漠砂コンクリート(DSC)の圧縮強度の予測技術を,人工ニューラルネットワーク(ANN)と粒子群最適化(PSO)に基づいて提案した。この技術はANN最適化モデルに基づくPSO法を用いてネットワークアーキテクチャを調整する予測モデルである。水結合材比,砂漠砂の置換率,砂漠砂型,フライアッシュ含有量,シリカフューム含有量,空気量,およびスランプをニューラルネットワークの入力として選択した。影響変数の118の異なる組合せの圧縮強度データを,データセットを確立するためにテストした。結果は,PSO法がDSC圧縮強度研究におけるANNに対して効率的であることを示した。さらに,この方法を参照して,DSCを建設工学におけるトンネルのショットクリートに適用し,建設中のダスト粒子含有量を評価した。Copyright 2020 He Cai et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (1件):
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モルタル,コンクリート 
引用文献 (45件):
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