Betão 2.0: Aproveitamento da aprendizagem automática para a previsão da resistência
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Este estudo prevê a capacidade dos grânulos de plástico reciclado como uma oportunidade sustentável para a mistura grosseira convencional em betão, utilizando uma rede neural. O objetivo é desenvolver um modelo de aprendizagem capaz de prever com exatidão a resistência à compressão do betão contendo várias possibilidades de agregado de plástico reciclado. Esta aprendizagem é útil para ultrapassar o período de tempo necessário para conhecer a resistência do betão através do método tradicional. Esta investigação contribui para fornecer uma ferramenta fiável para prever a ...
Este estudo prevê a capacidade dos grânulos de plástico reciclado como uma oportunidade sustentável para a mistura grosseira convencional em betão, utilizando uma rede neural. O objetivo é desenvolver um modelo de aprendizagem capaz de prever com exatidão a resistência à compressão do betão contendo várias possibilidades de agregado de plástico reciclado. Esta aprendizagem é útil para ultrapassar o período de tempo necessário para conhecer a resistência do betão através do método tradicional. Esta investigação contribui para fornecer uma ferramenta fiável para prever a resistência à compressão do betão com combinação de plástico. Optimiza a disposição da combinação para vários programas e inspecciona o efeito de vários tipos de resíduos de plástico no betão.
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