![](/images/graphics-bg.png)
Prediction of Skid Resistance Value of Glass Fiber-Reinforced Tiling Materials
المؤلفون المشاركون
Yıldızel, Sadık Alper
Kaplan, Gökhan
Tuskan, Yeşim
المصدر
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-12-19
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
This research focuses on the use of adaptive artificial neural network system for evaluating the skid resistance value (British Pendulum Number; BPN) of the glass fiber-reinforced tiling materials.
During the creation of the neural model, four main factors were considered: fiber, calcium carbonate content, sand blasting, and polishing properties of the specimens.
The model was trained, tested, and compared with the on-site test results.
As per the comparison of the outcomes of the study, the analysis and on-site test results showed that there is a great potential for the prediction of BPN of glass fiber-reinforced tiling materials by using developed neural system.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Yıldızel, Sadık Alper& Tuskan, Yeşim& Kaplan, Gökhan. 2017. Prediction of Skid Resistance Value of Glass Fiber-Reinforced Tiling Materials. Advances in Civil Engineering،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1121355
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Yıldızel, Sadık Alper…[et al.]. Prediction of Skid Resistance Value of Glass Fiber-Reinforced Tiling Materials. Advances in Civil Engineering No. 2017 (2017), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1121355
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Yıldızel, Sadık Alper& Tuskan, Yeşim& Kaplan, Gökhan. Prediction of Skid Resistance Value of Glass Fiber-Reinforced Tiling Materials. Advances in Civil Engineering. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1121355
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1121355
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)