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Este estudio predice la capacidad de los gránulos de plástico reciclado como una oportunidad sostenible a la mezcla gruesa convencional en el hormigón mediante el uso de una red neuronal. The goal is to increase a study gadget learning model capable of accurately predicting the compressive strength of concrete containing numerous chances of recycled plastic aggregate. Este aprendizaje es útil para superar el período de tiempo requerido para conocer la resistencia del hormigón por el método tradicional. Esta investigación contribuye impartir una herramienta fiable para predecir la resistencia a…mehr

Produktbeschreibung
Este estudio predice la capacidad de los gránulos de plástico reciclado como una oportunidad sostenible a la mezcla gruesa convencional en el hormigón mediante el uso de una red neuronal. The goal is to increase a study gadget learning model capable of accurately predicting the compressive strength of concrete containing numerous chances of recycled plastic aggregate. Este aprendizaje es útil para superar el período de tiempo requerido para conocer la resistencia del hormigón por el método tradicional. Esta investigación contribuye impartir una herramienta fiable para predecir la resistencia a la compresión del hormigón con combinación de plástico. Optimiza la disposición de la combinación para numerosos programas e inspecciona el efecto de varios tipos de residuos plásticos en el hormigón.
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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.