检索结果-南通市图书馆

Prediction of Compressive Strength of Self-Compacting Concrete Using Intelligent Computational Modeling

Computers, Materials & Continua 2017年第2期53卷 157-174页

作者： Susom Dutta aramachandra murthy Dookie Kim Pijush Samui Undergraduate Student School of Mechanical&Building Sciences(SMBS)VIT UniversityVelloreTamil Nadu 632014India.Email:susomdutta7@*** Senior Scientist Computational Structural Mechanics GroupCSIR-Structural Engineering Research CentreTaramaniChennai-600113.Email:murthyarc@serc.res.in Professor Department of Civil EngineeringKunsan National UniversityKunsanJeonbukSouth Korea.Email:kim2kie@*** Associate Professor National Institute of TechnologyPatnaIndiaEmail:pijush@nitp.ac.in.

In the present scenario,computational modeling has gained much importance for the prediction of the properties of *** paper depicts that how computational intelligence can be applied for the prediction of compressive strength of Self Compacting Concrete(SCC).Three models,namely,Extreme Learning Machine(ELM),Adaptive Neuro Fuzzy Inference System(ANFIS)and Multi Adaptive Regression Spline(MARS)have been employed in the present study for the prediction of compressive strength of self compacting *** contents of cement(c),sand(s),coarse aggregate(a),fly ash(f),water/powder(w/p)ratio and superplasticizer(sp)dosage have been taken as inputs and 28 days compressive strength(fck)as output for ELM,ANFIS and MARS models.A relatively large set of data including 80 normalized data available in the literature has been taken for the study.A comparison is made between the results obtained from all the above-mentioned models and the model which provides best fit is *** experimental results demonstrate that proposed models are robust for determination of compressive strength of self-compacting concrete.

关键词： Self Compacting Concrete(SCC) Compressive Strength Extreme Learning Machine(ELM) Adaptive Neuro Fuzzy Inference System(ANFIS) Multi Adaptive Regression Spline(MARS).

来源：

维普期刊数据库评论

在线全文

维普期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

欢迎您,

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

在线全文

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

欢迎您,

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

在线全文

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：