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J-GLOBAL ID：202202218784142612   整理番号：22A0896649

洗浄砂廃棄物によるコンクリートのアップグレード特性の予測【JST・京大機械翻訳】

Prediction of upgraded properties of the concrete with the wash sand waste

著者 (3件)： Patil Hiteshkumar (Sandip Institute of Engineering and Management Nasik, Nasik, MS, India) ,  Dwivedi Arunkumar (Sandip University, Nasik, MS, India) ,  Bidkar Kisan (Sandip Institute of Engineering and Management Nasik, Nasik, MS, India)
資料名： Journal of Building Pathology and Rehabilitation  (Journal of Building Pathology and Rehabilitation)
巻： 7  号： 1  ページ： 33  発行年： 2022年 
JST資料番号： W4532A  ISSN： 2365-3159  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： セメントを洗浄砂廃棄物粉末で置換する能力は,今日の建設産業において技術的で長期的な利点を与える。本研究では,洗浄砂廃棄物粉末と溶融したセメントとコンクリートの特性を予測する方法を検討した。置換したセメントの割合は0%,5%,7.5%および10%から変化した。洗浄砂廃棄物粉末の存在下で,M30グレードコンクリートのセメント,ワーカビリティ,および強度特性の物理的パラメータを調べた。7.5%のセメント置換で,セメントとコンクリートの特性の改善が最適であると考えられ,その後着実に減少する。すべての実験結果を比較するために,統計的手法を利用した。研究の従属変数と独立変数を相関させ,主成分分析(PCA)を用いてそれらの間の正確な接続を決定した。セメントとコンクリートのすべての特性を予測し,多重線形回帰(MLR)と人工ニューラルネットワーク(ANN)を用いて比較した。研究の最後に,両モデルが最良の結果を生成することを明らかにしたが,ANNの発見はコンクリート強度予測の点で優れていた。MLRモデルは,ワーカビリティの予測に関してANNモデルより優れている。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Nature Switzerland AG 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 粉体 ,  セメント ,  *コンクリート ,  ニューラルネットワーク ,  *砂 ,  *廃棄物 ,  多重回帰分析 ,  圧縮強さ ,  引張強さ ,  曲げ強さ ,  ワーカビリティ ,  パラメータ ,  主成分分析
準シソーラス用語： 独立変数 ,  コンクリート強度 ,  多重線形回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： 圧縮強度 ,  作業性 ,  曲げ強度 ,  間接引張強さ ,  多重線形回帰 ,  人工ニューラルネットワーク ,  洗浄砂廃棄物 ,  主成分分析

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)： 洗浄 ,  砂 ,  廃棄物 ,  コンクリート ,  アップグレード ,  予測