research centers


Search results: Found 10

Listing 1 - 10 of 10
Sort by

Article
Artificial Neural Network Model for Predicting Nonlinear Response of Uniformly Loaded Fixed Plates

Authors: Ayad Amjad Abdul-Razzak --- Salim T. Yousif
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2007 Volume: 25 Issue: 3 Pages: 334-348
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

An artificial neural network (ANN) model has been developed for theprediction of nonlinear response for plates with built-in edges and differentsizes, thickness and uniform loads. The model is based on a six-layer neuralnetwork with back propagation learning algorithm. The learning data wereperformed using a nonlinear finite element program, the set of 1500x16represent the deflection response of load. Incremental stages of the nonlinearfinite element analysis was generated by using 25 schemes of built-inrectangular plates with different thickness and uniform distributed loads.The neural network model has four input nodes representing the uniformdistributed load, thickness, length of plate and length to width ratio, fourhidden layers and sixteen output nodes representing the deflection response.Regression analysis between finite element results and values predicted by theneural network model shows the least error. This approach helps in thereduction of the effort and time required determining the load-deflectionresponse of plate as the FE methods usually deal with only a single problemfor each run while ANN methods can solve simultaneously for a patch ofproblems


Article
Artificial Neural Network Model for Predicting CompressiveStrength of Concrete
نموذج الشبكة العصبية الاصطناعية للتنبوء بمقاومة انضغاط الخرسانة

Authors: Salwa M. Abdullah --- Dr. Salim T. Yousif Dr. Salim T. Yousif
Journal: Tikrit Journal of Engineering Sciences مجلة تكريت للعلوم الهندسية ISSN: 1813162X 23127589 Year: 2009 Volume: 16 Issue: 3 Pages: 55-63
Publisher: Tikrit University جامعة تكريت

Loading...
Loading...
Abstract

تعتبر مقاومة انضغاط الخرسانة من المعايير المستخدمة في إنتاج الخرسانة. ان فحص مقاومة الانضغاط لنماذج الخرسانة من الأمور الروتينية لكنه يستحصل بعد 28 يوم من عملية الصب، لذلك فان تخمين مقاومة الخرسانة في وقت مبكر من الأمور المهمة. هذه الدراسة محاولة لاستخدام تقنية الشبكات العصبية الاصطناعية للتنبؤ بمقاومة انضغاط الخرسانة اعتمادا على مكونات المزجة والحجم الأكبر للركام وهبوط الخرسانة الطرية.
تم تكوين نموذج الشبكة العصبية الاصطناعية المعتمدة على خوارزمية التجميع التراجعي بنجاح وتم تدريبه و فحصه باستخدام بيانات حقيقية جمعت من دراسات سابقة.
فحص النموذج ببيانات غير مستخدمة في تدريب النموذج وضمن حدود البيانات الداخلة أظهر أن أعظم خطأ مطلق للنتائج كان بحدود 20% وأن 88% من النتائج فيها خطأ اقل من 10% . أظهرت دراسة أهمية العوامل الداخلة في النموذج أن نسبة الماء إلى الأسمنت (w/c)أهم عامل مؤثر في التنبؤ بمقاومة الخرسانة، كما أظهرت النتائج أن الشبكات العصبية أداة عملية قوية للتنبؤ بمقاومة انضغاط الخرسانة.
الكلمات الدالة: الشبكات العصبية الاصطناعية, مقاومة الانضغاط, خرسانة, مزجة, تنبؤ

Keywords


Article
Artificial Neural Network Model for Predicting the Compressive Strength of Concrete using Ultrasonic Pulse Velocity
نموذج الشبكات العصبية الاصطناعية للتنبؤ بمقاومة الانضغاط للخرسانة باستخدام سرعة الموجات فوق الصوتية

Authors: Salim T. Yousif --- Omar M. Abdul-Kareem --- Kaythar A. Ibrahim
Journal: Muthanna Journal of Engineering and Technology(MJET) مجلة المثنى للهندسة والتكنولوجيا ISSN: 25720317 25720325 Year: 2017 Volume: 5 Issue: 1 Pages: 72-79
Publisher: Al-Muthanna University جامعة المثنى

Loading...
Loading...
Abstract

This paper presents the results of study conducted with artificial neural networks (ANN) to determine the effects of the variations of concrete constituents on ultrasonic pulse velocity (UPV) and developed mathematical model to predict the compressive strength of concrete. The proposed input parameters are major factors that affect (UPV), such as cement content, water–cement ratio (W/C), the aggregate–cement ratio (A/C), maximum aggregate size, and age of concrete. The output parameter is the (UPV). The results show that (UPV) increased with the increase in concrete age. Increasing the cement content caused a rapid pulse in velocity readings, and (UPV) increased with the increase in maximum aggregate size. Aside from these factors, (W/C) negatively affected pulse velocity. Also, the ANN model was built to predict the compressive strength of the concrete using pulse velocity and the age of concrete. The results showing good rapprochement between experimental value of compressive strength with predicated value of compressive strength.

يقدم هذا البحث نتائج الدراسة التي أجريت باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية لدراسة مدى تأثير تغاير مكونات الخرسانة على سرعة الموجات فوق الصوتية و ايجاد معادلة رياضية للتنبؤ بمقاومة الانضغاط للخرسانة. إذ أن المدخلات المقترحة شملت العوامل الرئيسية المؤثرة على سرعة الموجات فوق الصوتية والتي تتضمن محتوى السمنت، نسبة (الماءالسمنت)، نسبة (الركامالسمنت)، المقاس الاقصى للركام وعمر الخرسانة، بينما كانت المخرجات هي سرعة الموجات فوق الصوتية. أظهرت النتائج أنه بزيادة عمر الخرسانة، تزداد سرعة الموجات فوق الصوتية. كما أنه بزيادة محتوى السمنت، يؤدي ذلك الى موجة أسرع في قراءات السرعة. وقد وجد أن سرعة الموجات فوق الصوتية تزداد بازدياد المقاس الاقصى للركام. الى جانب هذه العوامل فإن نسبة (الماءالسمنت) تؤثر سلباً على السرعة الموجية. وكذلك تم بناء نموذج الشبكة العصبية الاصطناعية للتنبؤ بمقاومة الانضغاط للخرسانة من خلال سرعة الموجات فوق الصوتية وعمر الخرسانة. اظهرت النتائج تقاربا جيدا لقيم مقاومة الخرسانة المختبرية مع النتائج التي تم التنبؤ بها من خلال نموذج الشبكة العصبية الاصطناعية.


Article
ANN Model for Predicting Ultimate Shear Strength of Reinforced Concrete Corbels
نموذج الشبكات العصبية للتنبؤ بمقاومة القص القصوى للكتائف الخرسانية المسلحة

Authors: Abdalkader A. Mohammed عبد القادر علي محمد --- Dr. Salim T. Yousif د. سالم طيب يوسف
Journal: AL-Rafidain Engineering Journal (AREJ) مجلة هندسة الرافدين ISSN: 18130526 Year: 2011 Volume: 19 Issue: 6 Pages: 112-123
Publisher: Mosul University جامعة الموصل

Loading...
Loading...
Abstract

ABSTRACT The artificial neural network (ANN) model was developed using previous experimental data on Reinforced concrete (RC) corbels to simulate the behavior of RC corbels. The neural network model has six input parameters representing the concrete compressive strength ( ), shear span (a), effective depth (d), corbel width (b), area of main reinforcement (As), area of secondary reinforcement (Ah), one output parameter representing the ultimate shear load (Vu). A back propagation neural network (BPNN) with the log-sigmoid activation function is adopted due to its accuracy of prediction. The ANN model is constructed using the experimental data from the literature. The ANN predicted ultimate shear load which compared with those calculated by ACI318-08 code Formula and Russo model. The neural network model is to predict the shear load of RC corbel more accurate than the ACI318-08 code Formula, and Russo model. Through the parametric studies using the ANN model, the effects of various parameters such as ( , a, d, b, As, and Ah) on the behavior of RC corbel were shown. The results reveal that the proposed network model captures the RC corbel underlying shear behavior very well.

الخلاصةطور نموذج الشبكة العصبية باستخدام نتائج عملية سابقة على الكتائف الخرسانية المسلحة لمحاكاة سلوكها. إن نموذج الشبكة العصبية المستخدم في هذه الدراسة يتكون من ستة معاملات مدخلة تمثل مقاومة انضغاط الخرسانة وفضاء القص والعمق المؤثر وعرض الكتف ومساحة التسليح الرئيسي ومساحة التسليح الثانوي و مخرج واحد يمثل حمل القص الأقصى. تم اعتماد الشبكة العصبية ذات الانتشار الخلفي مع دالة التفعيل من النوع (log-sigmoid) وذلك لدقتها في التنبؤ. انشأ نموذج الشبكات العصبية باستخدام النتائج العملية من الدراسات السابقة. إن حمل القص الناتج من الشبكة العصبية الاصطناعية قورن مع ذلك المحسوب من معادلة مدونة الخرسانة الامريكية ACI318-08 ومعادلة الباحث Russo . التنبؤ لنموذج الشبكات العصبية للحمل القص للكتائف الخرسانية اكثر دقة من معادلة مدونة الخرسانة الامريكية ACI318-08 ومعادلة الباحث Russo. من خلال استخدام نموذج الشبكات العصبية في الدراسة المقارنة، تأثير المعاملات المختلفة مثل( , a, d, b As, Ah ) على سلوك الكتائف الخرسانية المسلحة قد وضحت. النتائج بينت القدرة الجيدة لنموذج الشبكات العصبية للتنبؤ بسلوك القص للكتائف الخرسانية المسلحة.


Article
OPTIMUM COST DESIGN OF REINFORCED CONCRETE BEAMS USING GENETIC ALGORITHMS
التصميم الأمثل للكلفة للعتبات الخرسانية ألمسلحة باستخدام الخوارزمية الجينية

Loading...
Loading...
Abstract

This paper presents the application of Genetic Algorithms for the optimum cost design of reinforced concrete beams based on ACI Standard specifications. The produced optimum design satisfies the strength, serviceability, ductility, durability and other constraints related to good design and detailing practice. While most of the approaches reported in the literature consider the steel reinforcement and the cross-sectional dimensions of the beam as the variables taking into account the flexural only, in this research the dimensions and reinforcing steel were introduced as a design variable, taking into account flexural, shear and torsion effects on the beam. The constant parameters include the number of bays, span’s lengths, support conditions, loads, material properties and unit costs. The forces, moments and deformations needed in the GA constraints will be found from analysis. The beam dimensions are corrected to the nearest 25 mm and the areas of longitudinal and transverse steel obtained from the design are converted into a least weight detailing of steel reinforcements. This is achieved by generating a database of reinforcement templates containing different available reinforcement bar diameters in a pre-specified pattern, satisfying the user specified bar rules and other bar spacing requirements. The optimum design results are compared with those in the available literature, and the results are presented. It is concluded that the proposed optimum design model yields rational, reliable, economic and practical designs.

لهدف من هذه الدراسة هو أيجاد التصميم الامثل للكلفة للجسور ألمسلحة ذات المقاطع مستطيلة الشكل. ليس كالعديد من البحوث السابقة التي تم فيها ايجاد التصميم الامثل للابعاد ومن ثم حساب باقي المتغيرات بل تم ادخال حديد التسليح كمتغير رئيسي بطريقة قابلة للتنفيذ، مؤخذ بنظر الاعتبار تأثير كل من القص واللي على الجسر. الثوابت المحددة مسبقاً لحل هذه المسالة هي : الابعاد الهندسية الممثلة للمنشأ ، عدد الفضاءات ، طول كل فضاء ، حالات الاسناد ، الاحمال ، خصائص المواد ووحدات الكلفة للمواد المستخدمة في التصميم . يخضع الجسر المصمم الى مجموعة من المحددات الخاصة بالعزم والقص واللي والهبوط ، والتي تحدد عن طريق ACI 318 – 2008 . ويتم الحصول على الحل الأمثل باستخدام مجموعة البرامج الفرعية ضمن برنامج Matlab لاستحداث الدالة التي تفي بالمحددات الخاصة بالمسألة وعن طريقها يتم ايجاد التصميم الامثل. تم تحليل المنشأ مسبقاً للحصول على العزوم وقوى القص واللي المطلوبة لحل المسألة . وتم استحداث قاعدة بيانات لتمثيل جميع المقاطع الناتجة من عملية التصميم وفق ACI 318 – 2008 بأستخدام أبعاد المقطع وتوزيع حديد التسليح ضمن ذلك المقطع وعملية انتقاء قضبان التسليح الملائمة وتموضعها داخل كل مقطع بالاضافة لحلقات القص واللي كمتغيرات تصميمية عند الحل لايجاد التصميم الامثل للكلفة.


Article
Shrinkage of high strength concrete containing silica fume and steel fiber
الانكماش للخرسانة عالية المقاومة الحاوية على غبار السليكا والياف فولاذية

Loading...
Loading...
Abstract

In this research, molds from fifteen concrete mixes were prepared to find the compressive strength and shrinkage using five levels of silica fume and three ratios of steel fibers. Based on the results of the study, the addition of steel fibers lead to reduce the 90 days shrinkage up to 59% , while the silica fume lead to an increase in the shrinkage of the concrete up to 84%.Results were compared with shrinkage of four supported models, the first model of equation (CEB), second model of equation (GL2000), third model of equation (B3) and the fourth of (ACI 209-93). Results of the comparison showed that the shrinkage by the ACI equation is the least.Shrinkage, High strength concrete, Steel fibers, Silica fume

في هذا البحث تم عمل خمسة عشر مزجة خرسانية و اعداد نماذج لايجاد مقاومة الانضغاط و قياس الانكماش باستخدام خمس نسب من غبار السليكا و ثلاث نسب من الالياف الفولاذية. و بناء على نتائج الدراسة تم التوصل الى ان اضافة الالياف الفولاذية تؤدي الى تقليل الانكماش بعمر 90 يوم بحدود 59% بينما اضافة غبار السليكا تؤدي الى زيادة في الانكماش تصل الى 84%. تم مقارنة نتائج الانكماش مع أربعة نماذج معتمدة, الأولى نموذج معادلة (CEB MC90-99) (Muller and Hillsdorf CEB 1999) و الثانية نموذج معادلة (GL2000) (Gardner 2004) والثالثة نموذج معادلة (B3) ((Bazant and Baweja 1995, 2000 والرابعة (ACI 209-93)(ACI Committee 209 1992). نتائج المقارنة اوضحت ان اقل مقدار للانكماش كانت لمعادلة ACI.


Article
Mechanical Properties of High Strength Steel Fiber Reinforced Concrete
الخصائص الميكانيكية للخرسانة عالية المقاومة المسلحة بالالياف الفولاذية _ عربي

Authors: Dr. salim T. Yousif د.سالم طيب يوسف --- hisaan Shams-aldeen حسن شمس الدين
Journal: AL-Rafidain Engineering Journal (AREJ) مجلة هندسة الرافدين ISSN: 18130526 Year: 2013 Volume: 21 Issue: 2 Pages: 27-39
Publisher: Mosul University جامعة الموصل

Loading...
Loading...
Abstract

Abstract In this research, five concrete mixes were prepared, made samples for compressive, Splitting, bending and modulus of elasticity test have been use five of silica fume percentages and three of steel fiber percentages. According to results of this study, addition of steel fiber cause increase in compressive strength, splitting strength, bending strength, modulus of elasticity, and increase the angle of stress-strain curve. Addition of silica fume cause increase in compressive strength, splitting strength, modulus of elasticity, increase the angle of stress-strain curve while cause decreasing in bending strength. The higher compressive strength percentage was (32%) as compared to reference sample prepared at ninety days with silica fume percentage (5%) and steel fiber (0.5%), The higher percentage for splitting strength was (42%) while the highest percentage for modulus of rupture (33%), The highest ratio for modulus of elasticity (27%). Keywords: High strength concrete, Steel fibers, Silica fume, mechanical properties

الخلاصة في هذا البحث تم عمل خمس مزجات خرسانية و اعداد نماذج خرسانية لفحوصات الانضغاط و الشد الانشطاري و معامل المرونة و منحني الاجهاد و الانفعال و الانثناء، تم استخدام خمس نسب من غبار السليكا و ثلاث نسب من الالياف الفولاذية. إنَّ أعلى نسبة زيادة لمقاومة الانضغاط كانت (%32) نسبة الى المزجة المرجعية و بعمر تسعين يوماً عند نسبة غبار السليكا %5 ولنسبة الياف فولاذية %0.5، بالنسبة لمقاومة الشد الانشطاري اعلى نسبة زيادة هي (%42)، في حين أن اعلى نسبة زيادة لمقاومة الانثناء بلغت (%33)، كما أن أعلى نسبة زيادة لمعامل المرونة كانت (%27). و بناء على نتائج الدراسة تم التوصل الى ان اضافة الالياف الفولاذية تؤدي الى زيادة في مقاومة انضغاط الخرسانة و مقاومة الشد الانشطاري و مقاومة الانثناء و معامل المرونة و زيادة ميل منحني الاجهاد و الانفعال و استمرار المنحني لمسافة أطول، تسبب اضافة غبار السليكا الى زيادة ملحوظة في مقاومة انضغاط الخرسانة و مقاومة الشد الانشطاري و معامل المرونة و زيادة ميل منحني الاجهاد و الانفعال، بينما تقلل من مقاومة الانثناء. الكلمات الدالة: خرسانة عالية المقاومة، الالياف الفولاذية، غبار السليكا، الخصائص الميكانيكية


Article
Optimum Cost Design of Reinforced Concrete Columns Using Genetic Algorithms
تصميم الكلفة الأمثل للأعمدة الخرسانية المسلحة باستخدام الخوارزميات الجينية

Authors: Rabi' M. Najem ربيع مؤيد نجم --- Dr. Salim T. Yousif د. سالم طيب يوسف
Journal: AL-Rafidain Engineering Journal (AREJ) مجلة هندسة الرافدين ISSN: 18130526 Year: 2014 Volume: 22 Issue: 1 Pages: 112-141
Publisher: Mosul University جامعة الموصل

Loading...
Loading...
Abstract

The aim of this study is finding the optimum cost design of reinforced concretecolumns with all loading conditions (axially, uniaxially and biaxially loaded) using theGenetic Algorithms GAs. Many design constraints were used to cover all the reliabledesign results, such as limiting the cross sectional dimensions, limiting the reinforcementratio and even the behavior of the optimally designed sections.Each of the designed columns was handled by the GAs solver according to itsloading condition specifications. The load contour method was used to design the biaxialsections with the adjustment of the plastic centroid. A long column constraint wasintroduced to limit the design procedure with the short columns only. The optimumresults were compared with other published works, and a reduction in design cost of thebiaxially loaded columns of about 26 % was achieved using the GAs design methodwhile a small percent in the cost reduction( 1 – 3 % ) was achieved for the uniaxially designed sections, while 50% was the costsavings in the axially loaded columns. It was proved that the genetic algorithm iscapable for designing optimum columns sections despite the complex constraints thatcontrol the designing procedure

الهدف من هذه الدراسة هو إيجاد التصميم الأمثل للكلفة للأعمدة الخرسانية المسلحة تحت تأثير جميع حالاتالتحميل باستخدام الخوارزميات الجينية. تم استخدام العديد من محددات التصميم لتغطية اكبر عدد من الحلول المثلىلج ع ل ا لت ص م ي م ق اب لا ل لت ن ف ي ذ ، م ث ل ت ح د ي د أبعاد المقطع ونسبة حديد التسليح وحتى التحكم بطبيعة تصرف العمود بعدتصميمه تجاه الأحمال المسلطة عليه.لتصميم load – contour ت م ت ح د ي د ط ر ي ق ة ا لت ص م ي م لك ل ع م و د ت ب ع ا للأحمال المسلطة عليه، واستخدام طريقةالأعمدة المحملة بعزوم بالاتجاهين، مع تعديل المركز اللدن الخاص بالمقطع، واعتماد التصميم للأعمدة القصيرة فقطوفق محددات مسبقة.% وجرى مقارنة نتائج التصميم الأمثل م ع ن ت ائ ج م ن ش و ر ة م س ب ق ا . وتم الحصول على مقاطع أرخص بنسبة 623 % ( في حالة الأعمدة المحملة بعزم باتجاه واحد، – في حالة الأعمدة المحملة بعزم ثنائي المحور وبنسبة أقل ) 1بينما قلت الكلفة بنسبة 05 % ف ي ح ا لة الأ ع م د ة ا لم ح م لة م ر ك ز ي ا . وأثبتت طريقة الخوارزميات الجينية بقدرتها علىالتعامل مع مسائل على جانب من التعقيد كتصميم الأعمدة الخرسانية بوجود العديد من محددات التصميم


Article
Effects of MaterialsProperties on Strength and Deflection of Optimized R.C. Beams: Genetic Algorithms
تأثير خصائص المواد على مقاومة وانحراف العتبات الخرسانية المسلحة ذات التصميم الأمثل:طريقةالخوارزميات الجينية

Authors: Salim T. Yousif سالم طيب يوسف --- Rabi' M. Najem ربيع مؤيد نجم
Journal: AL-Rafidain Engineering Journal (AREJ) مجلة هندسة الرافدين ISSN: 18130526 Year: 2014 Volume: 22 Issue: 5 Pages: 149-165
Publisher: Mosul University جامعة الموصل

Loading...
Loading...
Abstract

The Genetic Algorithms GAs, which is a powerful procedure of finding the optimum solution for constraints optimization, was used to find the optimum cost of reinforced concrete beams subjected to flexural constraints, with the limitations for section dimensions and steel reinforcement ratio according to the ACICode 2011.After designing the sections optimally, a non linear analysis was carried out to check the capacity of the designed section, and to find out the effect of the materials properties on the beam's deflection. Eight node degenerated shell elementsare used to represents the beam in the analysis procedure;ten layers were used to represent the concrete through the optimum section and one layer to represent the steel reinforcement.It was foundfrom the results that the materials properties affect the optimal designed sections in a way that the response of these sections towards strength and deflection, should be taken into consideration through designing the beams, if optimal design is required which was affected by about 5 – 19 %.

تعتبر طريقة الخوارزميات الجينية من أهم الطرق المستخدمة لإيجاد التصميم الأمثل لمسائل الامثلية المحددة، وتم استخدامها في هذا البحث لإيجاد التصميم الأمثل للكلفة للعتبات المعرضة لمحددات الانحناء من أبعاد المقطع ونسبة حديد التسليح بموجب متطلبات الكود الأمريكيACI code 2011.بعد إيجاد التصميم الأمثلللعتبات باستخدام هذه الطريقة، يتم تحليلها لا خطياً للتأكد من قابلية تحمل المقطع المصمم للأحمال المسلطة عليه. ولهذا الغرض تم تمثيل العتبات باستخدام أجزاء قشرية ثمانية العقد بعد تقسيمه إلى عشر طبقات لتمثيل الخرسانة وطبقة واحدة لتمثيل حديد التسليح.تم التوصل من النتائج إلى أن خصائص المواد المستخدمة في التصميم لها تأثير كبير على مقاومة المقطع وانحرافه نتيجة تأثير الأحمال المسلطة عليه، ويجب أخذها بنظر الاعتبار في حالة الحاجة الى التصميم الأمثل والذي تأثر بنسبة تتراوح مابين 5 – 19 %.


Article
Modeling of ultimate load for R.C. beams strengthened with Carbon FRP using artificial neural networks
نمذجة الحمل الأقصى للعتبات الخرسانية المسلحة و المقواة بألواح الكربون باستخدام الشبكة العصبية الاصطناعية

Loading...
Loading...
Abstract

AbstractThe use of carbon fiber reinforced composite materials is an accepted technology that is being used in practice to strengthen existing reinforced concrete (R/C) elements. An artificial neural network (ANN) model was developed using past experimental data on flexural failure of R/C beams strengthened by carbon FRP. The input parameters cover the carbon sheet properties, beam geometrical properties and reinforcement properties; the corresponding output is the ultimate load capacity. The ANN prediction and the measured experimental values are compared with load prediction of ACI440.2R-02 formulas. A sensitivity study of parameters that affect ultimate load of R/C beams strengthened by carbon FRP is carried out. It is concluded that ANN can predict, to a good degree of accuracy, the ultimate load capacity of R/C beams strengthened by carbon FRP and it is a viable tool to carry out parametric study of flexural behavior of R/C beams strengthened by carbon FRP.Keywords: carbon FRP, Reinforced Concrete Beam, Ultimate Load, and Neural Network

تستخدام الواح الكاربون عمليا كتقنية جيدة لتقوية الاعتاب الخرسانية المسلحة ، تم تطوير نموذج شبكة عصبية اصطناعية باستخدام بيانات مختبرية سابقة ذات فشل انحناء، لاعتاب خرسانية مسلحة مقواة بالواح الكاربون، شملت البيانات الداخلة خواص الواح الكاربون ، ابعاد العتب الخرساني ، خواص التسليح وكانت النتائج الخارجة متمثلة بقابلية التحمل القصوى .تم مقارنة النتائج المستحصلة من نموذج الشبكة العصبية الاصطناعية بالنتائج المختبرية ( العملية) كما تم مقارنتها مع النتائج المستحصلة من معادلات مدونة الخرسانة الامريكية وتبين كفائة الشبكة العصبية بدقة عالية ، كما تم اجراء دراسة مقارنة للتحمل الاقصى للعتبات الخرسانية المسلحة المقواة بالواح الكاربون.

Listing 1 - 10 of 10
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (10)


Language

English (8)

Arabic (2)


Year
From To Submit

2017 (1)

2014 (2)

2013 (1)

2012 (2)

2011 (1)

More...