Deep Learning Approach for Estimating Workability of Self-Compacting Concrete from Mixing Image Sequences
المؤلفون المشاركون
المصدر
Advances in Materials Science and Engineering
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-16، 16ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-11-25
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
16
الملخص EN
We propose a deep learning approach to better utilize the spatial and temporal information obtained from image sequences of the self-compacting concrete- (SCC-) mixing process to recover SCC characteristics in terms of the predicted slump flow value (SF) and V-funnel flow time (VF).
The proposed model integrates features of the convolutional neural network and long short-term memory and is trained to extract features and compute an estimate.
The performance of the method is evaluated using the testing set.
The results indicate that the proposed method could potentially be used to automatically estimate SCC workability.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Ding, Zhongcong& An, Xuehui. 2018. Deep Learning Approach for Estimating Workability of Self-Compacting Concrete from Mixing Image Sequences. Advances in Materials Science and Engineering،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1121377
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Ding, Zhongcong& An, Xuehui. Deep Learning Approach for Estimating Workability of Self-Compacting Concrete from Mixing Image Sequences. Advances in Materials Science and Engineering No. 2018 (2018), pp.1-16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1121377
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Ding, Zhongcong& An, Xuehui. Deep Learning Approach for Estimating Workability of Self-Compacting Concrete from Mixing Image Sequences. Advances in Materials Science and Engineering. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1121377
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1121377
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
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