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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
Sr. S. VENKATESWARAN actualmente trabaja como Profesor Asistente en el Departamento de Ingeniería Civil en Agni College of Technology.Sr. Ragul S., II Año, M.E. Estudiante de Ingeniería Estructural en Agni College of Technology.Mr. N. VIMALRAJ Actualmente trabaja como Profesor Asistente en el Departamento de Ingeniería Civil en Agni College of Technology.