تخمین خواص اساسی بتن های با مقاومت بالا hsc با روش های آماری و شبکه های عصبی مصنوعی a.n.ns و مقایسه آنها

تخمین خواص اساسی بتن‌های با مقاومت بالا HSC با روش‌های آماری و شبکه‌های عصبی مصنوعی A.N.Ns و مقایسه آنها

بر آورد خواص بتن، به عنوان ماده‌ای مرکب بوسیله مدل‌های ریاضی و فیزیکی و بررسی تأثیر هر یک از اجزاء طرح اختلاط در چگونگی تغییرات خواص آن، همواره مورد اهتمام دانشمندان حوزه عمران بوده است. تکثر پارامترهای تأثیرگذار در خواص بتن و ارتباط عمدتاً غیر خطی پارامترهای تأثیرگذار با خواص بتن و نیز زمان طولانی برای تعیین برخی از خواص بتن از عمدتاً دلایل این امر است. در این مقاله با استفاده از طرح اختلاط‌های ...

مقایسه تأثیر وضعیت طاق باز و دمر بر وضعیت تنفسی نوزادان نارس مبتلا به سندرم دیسترس تنفسی حاد تحت درمان با پروتکل Insure

کچ ی هد پ ی ش مز ی هن ه و فد : ساسا د مردنس رد نامرد ي سفنت سرتس ي ظنت نادازون داح ي سکا لدابت م ي و نژ د ي سکا ي د هدوب نبرک تسا طسوت هک کبس اـه ي ناـمرد ي فلتخم ي هلمجزا لکتورپ INSURE ماجنا م ي دوش ا اذل . ي هعلاطم ن فدهاب اقم ي هس عضو ي ت اه ي ندب ي عضو رب رمد و زاب قاط ي سفنت ت ي هـب لاتـبم سراـن نادازون ردنس د م ي سفنت سرتس ي لکتورپ اب نامرد تحت داح INSURE ماجنا درگ ...

تخمین انرژی شکست بتن با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی

بتن یکی از رایج‏ترین مصالح صنعتی و ساختمانی است که به دلیل اقتصادی بودن اهمیت روز افزونی پیدا می‏کند. در سال‏های اخیر با بهره‏گیری از روش‏های مختلف آزمایشگاهی، پارامتر‏های شکست مواد سیمانی مانند بتن مورد بررسی قرار گرفته است؛ نقش این پارامتر‏ها در طراحی سازه‏های سطحی و زیر‏سطحی از اهمیت ویژه‏ای برخوردار است. در این مقاله مدل شکست بر ‏اساس شبکه عصبی برای تخمین پارامترشکست بتن  GF(انرژی مخصوص شکس...

پیش بینی مقاومت فشاری بتن حاوی خاکستر بادی، میکروسیلیس و سرباره ی مس با استفاده از روش های آماری ، شبکه ی عصبی مصنوعی و منطق فازی

در پژوهش حاضر، به پیش‌بینی مقاومت فشاری بتن حاوی پوزولان به کمک شبکه‌ی عصبی مصنوعی و تحلیل رگرسیون پرداخته شده است. اطلاعات به کاررفته شامل ۸۰ نمونه است که مقاومت فشاری ۷ و ۲۸ روزه‌ی آن‌ها تعیین شده است. در بخش شبکه‌ی عصبی مصنوعی از یک شبکه‌ی پرسپترون چند لایه با الگوریتم‌های متفاوت آموزشی پس انتشار خطا و تعریف یک یا چند لایه‌ی مخفی و تعداد ۷ نورون در لایه‌ی ورودی و ۱ نورون در لایه‌ی خروجی استف...

مقایسه روش های شبکه عصبی بیزین و شبکه عصبی مصنوعی در تخمین رسوبات معلق رودخانه ها (مطالعه موردی: سیمینه رود)

زمینه و هدف: شبیه سازی و ارزیابی آورد رسوب رودخانه از جمله مسایل مهم در مدیریت منابع آب می باشد. اندازه گیری مقدار رسوب به روش های متداول عموماً مستلزم صرف وقت و هزینه زیادی بوده و گاهی از دقت کافی نیز برخوردار نمی باشد.  روش بررسی: در این پژوهش تخمین رسوب رودخانه سیمینه رود واقع در استان آذربایجان غربی، با استفاده از شبکه عصبی بیـزین مورد بررسی قرار گرفته و نتایج آن با روش های مرسـوم هوشمند هم...

تخمین تبخیر - تعرق سطوح گیاهی مرجع با روش شبکه های عصبی مصنوعی