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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 nombreux programmes et…mehr

Produktbeschreibung
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.
Autorenporträt
S. VENKATESWARAN lavora attualmente come professore assistente presso il Dipartimento di Ingegneria Civile dell'Agni College of Technology.Ragul S., studente del II anno di ingegneria strutturale presso l'Agni College of Technology.N. VIMALRAJ lavora attualmente come professore assistente presso il Dipartimento di Ingegneria Civile dell'Agni College of Technology.