![](/images/graphics-bg.png)
Prediction of Compressive Strength of Concrete in Wet-Dry Environment by BP Artificial Neural Networks
المؤلفون المشاركون
Liang, Chengyao
Qian, Chunxiang
Chen, Huaicheng
Kang, Wence
المصدر
Advances in Materials Science and Engineering
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-04-02
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
الملخص EN
Engineering structure degradation in the marine environment, especially the tidal zone and splash zone, is serious.
The compressive strength of concrete exposed to the wet-dry cycle is investigated in this study.
Several significant influencing factors of compressive strength of concrete in the wet-dry environment are selected.
Then, the database of compressive strength influencing factors is established from vast literature after a statistical analysis of those data.
Backpropagation artificial neural networks (BP-ANNs) are applied to establish a multifactorial model to predict the compressive strength of concrete in the wet-dry exposure environment.
Furthermore, experiments are done to verify the generalization of the BP-ANN model.
This model turns out to give a high accuracy and statistical analysis to confirm some rules in marine concrete mix and exposure.
In general, this model is practical to predict the concrete mechanical performance.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Liang, Chengyao& Qian, Chunxiang& Chen, Huaicheng& Kang, Wence. 2018. Prediction of Compressive Strength of Concrete in Wet-Dry Environment by BP Artificial Neural Networks. Advances in Materials Science and Engineering،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1121327
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Liang, Chengyao…[et al.]. Prediction of Compressive Strength of Concrete in Wet-Dry Environment by BP Artificial Neural Networks. Advances in Materials Science and Engineering No. 2018 (2018), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1121327
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Liang, Chengyao& Qian, Chunxiang& Chen, Huaicheng& Kang, Wence. Prediction of Compressive Strength of Concrete in Wet-Dry Environment by BP Artificial Neural Networks. Advances in Materials Science and Engineering. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1121327
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1121327
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)