Béton 2.0: Exploitation de l'apprentissage automatique pour la prédiction de la résistance
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Cette étude prédit la capacité des granulés de plastique recyclé à remplacer durablement le mélange grossier conventionnel dans le béton à l'aide d'un réseau neuronal. L'objectif est d'augmenter un modèle d'apprentissage de gadget d'étude capable de prédire avec précision la résistance à la compression du béton contenant de nombreuses chances d'agrégats de plastique recyclé. Cette recherche contribue à fournir un outil fiable pour prédire la résistance à la compression du béton avec une combinaison de plastique. Elle optimise la disposition des combinaisons pour de nomb...
Cette étude prédit la capacité des granulés de plastique recyclé à remplacer durablement le mélange grossier conventionnel dans le béton à l'aide d'un réseau neuronal. L'objectif est d'augmenter un modèle d'apprentissage de gadget d'étude capable de prédire avec précision la résistance à la compression du béton contenant de nombreuses chances d'agrégats de plastique recyclé. Cette recherche contribue à fournir un outil fiable pour prédire la résistance à la compression du béton avec une combinaison de plastique. Elle optimise la disposition des combinaisons pour de nombreux programmes et examine l'effet de divers types de déchets plastiques sur le béton.
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