The paper deals with the neural identification of the compressive strength of concrete on the basis of nonâ€destructively determined parameters. Basic information on artificial neural networks and the types of artificial neural networks most suitable for the analysis of experimental results are given. A set of experimental data for the training and testing of neural networks is described. The data set covers a concrete compressive strength ranging from 24 to 105 MPa. The methodology of the neural identification of compressive strength is presented. Results of such identification are reported. The results show that artificial neural networks are highly suitable for assessing the compressive strength of concrete. The neural identification of the compressive strength of concrete has been verified in situ.Dirbtinių neuroninių tinklų naudojimas gniuždomo betono stipriui nustatyti remiantis neardomųjų bandymų duomenimisSantraukaRaÅ¡oma apie gniuždomo betono stiprio nustatymÄ… naudojant neuroninius tinklus ir remiantis neardomųjų bandymų duomenimis. Nurodomi dirbtiniai neuroniniai tinklai bei jų tipai, kurie labiausiai tinka eksperimentinių duomenų analizei. ApraÅ¡oma neuroninių tinklų mokymui bei testavimui taikyta eksperimentinių duomenų imtis. Å ioje imtyje gniuždomo betono stipris kito nuo 24 iki 105 MPa. Pateikiama gniuždomo betono stiprio nustatymo, naudojant neuroninius tinklus, metodika bei skaiÄiavimo rezultatai. AnalizÄ—s rezultatai rodo, kad dirbtiniai neuroniniai tinklai gerai tinka gniuždomo betono stipriui nustatyti. Tuo įsitikinta atlikus natÅ«rinius tyrimus.Raktiniai žodžiai: betonas, gniuždomo betono stipris, neardomieji bandymai, dirbtiniai neuroniniai tinklaiFirst Published Online: 14 Oct 2010
展开▼
机译:用的混凝土的NONA€破坏性地确定参数的基础上的抗压强度神经识别纸张的交易。人工神经网络和类型最适合的实验结果进行分析人工神经网络的基本信息中给出。一组用于训练和神经网络的测试的实验数据进行说明。该数据集包括一个混凝土抗压强度范围从24至105兆帕。的抗压强度的神经识别的方法介绍。据报道这种识别的结果。结果表明,人工神经网络是非常适合于评定混凝土的抗压强度。混凝土抗压强度的神经识别已就地得到了验证。Dirbtiniųneuroniniųtinklųnaudojimasgniuždomobetono stipriui nustatyti remiantisneardomųjųbandymųduomenimisSantrauka.RaÅ¡omaAPIEgniuždomobetono stiprionustatymÄ... naudojant neuroninius tinklus IR remiantisneardomųjųbandymųduomenimis。 Nurodomi dirbtiniai neuroniniai tinklai贝jųtipai,kurie labiausiai tinkaeksperimentiniųduomenųanalizei。 ApraÅ¡omaneuroniniųtinklųmokymui贝testavimui taikytaeksperimentiniųduomenųimtis。埃ioje imtyjegniuždomobetono stipris KITO傩24壹岐105兆帕。 Pateikiamagniuždomobetono stiprio nustatymo,naudojant neuroninius tinklus,metodika贝skaiÄiavimo rezultatai。 ANALIZA-S rezultatai RODO,KAD dirbtiniai neuroniniai tinklai gerai tinkagniuždomobetono stipriui nustatyti。陀įsitikintaatlikus NATA«rinius tyrimus。Raktiniaižodžiai:betonas,gniuždomobetono stipris,neardomieji bandymai,dirbtiniai neuroniniai tinklai首次出版在线:2010年10月14日
展开▼