ТИПОВЫЕ ДЕТАЛИ И КОНСТРУКЦИИ ЗДАНИЙ И СООРУЖЕНИЙ
СЕРИЯ ПК-01-06
СБОРНЫЕ ЖЕЛЕЗОБЕТОННЫЕ ПРЕДВАРИТЕЛЬНО НАПРЯЖЕННЫЕ ДВУСКАТНЫЕ БАЛКИ ДЛЯ ПОКРЫТИЙ ЗДАНИЙ ПРОЛЕТАМИ 12 И 18 М С ШАГОМ БАЛОК 6 М
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Балки, фермы | ЖБИ-1
| Обозначение документа | Марка изделия | Размеры, мм | Класс/ Марка бетона | Объем, м3 | Масса, т | ||
| Длина, L | Ширина, a | Высота, h | |||||
| Серия 1.462-3 в.1 | 3ДБР18 — 4к7 | 17960 | 280 | 890/1640 | В30/400 | 4,84 | 12,10 |
| 3ДБР18 — 5к7 | В40/550 | ||||||
| 3ДБР18 — 6к7 | |||||||
| Серия Башкирский НИИ | БРД — 12-3п | 11950 | 200 | 890/1290 | В30/400 | 1,86 | 4,50 |
| БРД — 12-4п | |||||||
Балки железобетонные предварительно напряженные пролетом 12м для покрытий зданий с плоской и скатной кровлей
Расшифровка марки изделия 1БСП12-2К7:
1 — порядковый номер типоразмера балки по опалубке;
БСП — балка стропильная с параллельными поясами;
12 — размер пролета в м;
2 — порядковый номер балки по несущей способности;
К7 — класс напрягаемой арматуры.
| Обозначение документа | Марка изделия | Размеры, мм | Класс/ Марка бетона | Объем, м3 | Масса, т | ||
| Длина, L | Ширина, a | Высота, h | |||||
| Серия 1.462.1-1/81 в.1 | 1БСП12 — 1к7 | 11960 | 280 | В25/350 | 1,8 | 4,5 | |
| 1БСП12 — 2к7 | |||||||
| 1БСП12 — 3к7 | В30/400 | ||||||
| 1БСП12 — 4к7 | В35/450 | ||||||
Балки стропильные железобетонные для покрытий зданий с пролетами 6 и 9 м.
Расшифровка марки изделия БСП9.2-1АIII:
БСП — балка стропильная с параллельными поясами;
9 — координационная длина балки, 9м;
2 — тип поперечного сечения балки: 1 — тавровое, 2 — двутавровое;
1 — порядковый номер балки по несущей способности;
АIII — класс рабочей продольной арматуры.
| Обозначение документа | Марка изделия | Размеры, мм | Класс/ Марка бетона | Объем, м3 | Масса, т | ||
| Длина, L | Ширина, a | Высота, h | |||||
| Серия 1.462.1 — 10/93 в.1 | БСП9.2-1АIII | 8960 | 220 | 890 | В20/250 | 1,1 | 2,8 |
| БСП9.2-2АIII | |||||||
| БСП9.2-3АIII | |||||||
| БСП9.2-4АIII | В25/350 | ||||||
| БСП9.2-5АIII | |||||||
| БСП9.2-7АIII | В30/400 | ||||||
| БСП9.2-8АIII | |||||||
| БСП9.2-9АIII | В35/450 | ||||||
| БСП6.1-1АIII | 5980 | 200 | 590 | В20/250 | 0,45 | 1,2 | |
БСП6. 1-2АIII | |||||||
| БСП6.1-4АIII | |||||||
| БСП6.1-5АIII | В25/350 | ||||||
| БСП6.1-6АIII | |||||||
| БСП6.1-7АIII | |||||||
| БСП6.1-8АIII | В30/400 | ||||||
| БСП6.1-9АIII | |||||||
| БСП6.1-10АIII | В40/500 | ||||||
Балки обвязочные железобетонные для зданий промышленных предприятий
Расшифровка марки изделия БОП25-1т:
БОП — балка обвязочная прямоугольного сечения; БОВ — балка обвязочная с консольным выступом;
25 — ширина балки в см;
1 — порядковый номер балки по несущей способности;
т — вид бетона, тяжелый.
| Обозначение документа | Марка изделия | Размеры, мм | Класс/ Марка бетона | Объем, м3 | Масса, т | ||
| Длина, L | Ширина, a | Высота, h | |||||
| ГОСТ 24893 | БОП25-1т | 5950 | 250 | 585 | В20/250 | 0,87 | 2,2 |
| БОП25-2т | |||||||
| БОП25-3т | |||||||
| БОВ-1т | 250/380 | 0,98 | 2,45 | ||||
| БОВ-2т | |||||||
| БОВ-3т | |||||||
Home — كلية الهندسة
مرحبا بك في موقع كلية الهندسة
نسعى إلى تحقيق التميز في المجالات الهندسية
اطلع على مركز المعرفة لدينا.
والوثائق والتعليمات والبيانات الاخرى
والوثائق والتعليمات والبيانات الاخرىقراءة المزيد
حمل تطبيقنا من كوكل بلي
تثبيت
امداد الطالب بأصول المعرفة الهندسية الحديثة
قراءة المزيد
إعداد كوادر علمية من حملة شهادة البكالوريوس
قراءة المزيد
اخر الاخبار
المثنى السماوة
ما هو مركز المعرفة؟
هو نظام مميز نتيح من خلالة الوصول السريع لكافة البيانات والوثائق بطريقة سريعة حيث سيتيح لك البحث عن المحاضرات والتعليمات والوثائق وكل شيء ذا صلة
صفحتنا على فيسبوك
جامعة المثنى كلية الهندسة
أخر الاخبار والنشاطات
تتقدم عمادة كلية الهندسة / جامعة المثنى باجمل التهاني والتبريكات للاستاذ الدكتور احمد عبد العالي رشيدوالاستاذ الدكتور احمد راجح حسنلمناسبة حصولهم على لقب الاستاذية ونسأل الله ان يوفقهم لخدمة كليتنا الحبيبة.
Read More
كلية الهندسة جامعة المثنى بالمرتبة الاولى في مسابقة بنك المعلوماتعلى مدى ثلاثة ايام وبحضور متميز لاساتذة وطلبة الكليات المشاركة اجريت المباراة النهائية بين كلية الهندسة وكلية الزراعة بفوز كلية الهندسة وقد تم تكريم الفرق المشاركة من قبل السيد عميد…
Read More
في سعيها الدؤوب لتقديم افضل الخدمات لطلبتها انهت جامعة المثنى كلية الهندسة اعمال بناء الكشك الخاص بالكلية لتوفير المتطلبات الضرورية للطلبتهاوقد تميز الكشك الذي اشرفت عليه لجان متخصصه في الكلية بالتصميم المتميز والمختلف عن بقية الاكشاك المنتشرة في…
Read More
تقيم كلية الهندسة / جامعة المثنى مسابقة بنك المعلومات لطلبة كليات جامعة المثنى على قاعة الموتمرات للفترة من ٢ ولغاية ٤ نيسان ٢٠٢٣بمشاركة متسابقين من مختلف…
Read More
كلية الهندسة تحصل على المرتبة الاولى على كليات جامعة المثنى في المسابقة القرآنية التي نظمتها كلية التربية للعلوم الانسانيةحصل منتظر كاظم هادي الطالب في قسم الهندسة المدنية / المرحلة الرابعة على المركز الأول في المسابقة القرآنية التي نظمتها كلية.
..
Read More
السلام عليكم اعزائنا جميعابعد التوكل على الله واطلاق مبادرة ريادة من قبل رئيس مجلس الوزراء والتي تهدف الى خلق ( مجتمع ريادي ) من خلال ما يأتي :اولا.التسجيل (الكترونيا)ثانيا.(النجاح) في دورة ( تطوير خطة مشروع) لمدة خمسة ايام يتم فيها وضع خطة مدروسة…
Read More
[ba_alert description=»من مبدأ التعاون بين الجامعات العراقية شارك السيد عميد كلية الهندسة في جامعة المثنى الاستاذ الدكتور احمد حسن علي بالمؤتمر العلمي الدولي الثالث الذي تنظمه كلية الهندسة في جامعة القادسية بالتعاون مع جامعة ميلانو الايطالية وقد…
Читать больше
انقر هنا للاطلاع على كافة الاخبار والنشاطات
مدونات واعلانтит
مدونات واعلات
مدونات واعلات
مدцер واعلات
تقيم كلية الهندسة / مسابقة بنك المعلومات لطلبة
مارس 29, 2023
تقيم كلية الهندسة / جامعة المثنى مسابقة بنك المعلومات لطلبة كليات جامعة المثنى على قاعة الموتمرات للفترة من ٢ ولغاية ٤ نيسان ٢٠٢٣بمشاركة متسابقين من مختلف.
..
read more
دورة تدريبية بعنوان مبادرة ريادة للتنمية والتشغيل
مارس 22, 2023
السلام عليكم اعزائنا جميعابعد التوكل على الله واطلاق مبادرة ريادة من قبل رئيس مجلس الوزراء والتي تهدف الى خلق ( مجتمع ريادي ) من خلال ما يأتي :اولا.التسجيل (الكترونيا)ثانيا.(النجاح) في دورة ( تطوير خطة مشروع) لمدة خمسة ايام يتم فيها وضع خطة مدروسة في كل مما يلي؛فكرة 909009 читать дальше 90909…
تعاون مشترك بين كلية الهندسة / المثنى وكلية الهندسة جامعة القادس0911
مارس 21, 2023
[ba_alert description=»من مبدأ التعاون بين الجامعات العراقية شارك السيد عميد كلية الهندسة في جامعة المثنى الاستاذ الدكتور احمد حسن علي بالمؤتمر العلمي الدولي الثالث الذي تنظمه كلية الهندسة في جامعة القادسية بالتعاون مع جامعة ميلانو الايطالية وقد ترأس السيد عميد كلية…
подробнее
Поиск:
اعمال تطوعية
ضمن الاستعداد لاحتفالات يوم الجامعةكوادر الصيانة المسائية في كلية الهندسة جامعة المثنى تجهز الستاندات الخاصة بعرض فعاليات الطلبةحيث قام الكوادر الفنية باعادة استخدام الحديد السكراب والذي سبق وان تم ازالته مع الواح الساندويچ من اماكن متعددة من.
..
Read More
باشراف عميد كلية الهندسة الاستاذ الدكتور احمد حسن علي ومشاركة كادر وحدة الحسابات في الكلية المتمثل بمدير الحسابات السيد فائز لطيف وامين الصندوق السيد علي محسن بالاضافة الى السيد حبيب سهيل اجريت هذا اليوم السبت المصادف ٢٠٢١/١٠/٢٣ حملة تطوعية لتثبيت..
Читать больше
انقر هنا للاطلاع على كافة الاعما тит التطوعية
موقعنا على الшем
مر الى дети. صفاء جاسم
Разработка моделей машинного обучения для прогнозирования прочности на сдвиг железобетонной балки: сравнительное исследование
1. Сиддика А., Аль Мамун М.А., Алюсеф Р., Амран Ю.Х.М. Усиление железобетонных балок полимерными композитами, армированными волокном: обзор. Дж. Билд. англ. 2019;25:100798. [Академия Google]
2. Li W, et al. Полимерная сетчатая ткань, армированная углеродным волокном, в качестве поперечной арматуры в железобетонных балках. Дж. Билд. англ. 2022;53:104433. [Google Scholar]
3. Шехата Э., Морфи Р., Ризкалла С.
Армированная волокном полимерная арматура для бетонных элементов: правила поведения и проектирования. Может. Дж. Гражданский. англ. 2000; 27: 859–872. [Google Scholar]
4. Эль-Гамаль С.Е., Аль-Нуайми А., Аль-Саиди А., Аль-Лавати А. Эффективность метода поверхностного монтажа с использованием полимеров, армированных волокном, для усиления на изгиб железобетонных балок. Констр. Строить. Матер. 2016 г.: 10.1016/j.conbuildmat.2016.04.152. [Перекрестная ссылка] [Академия Google]
5. Xie J, Hu R. Экспериментальное исследование восстановления поврежденных коррозией железобетонных балок с полимером, армированным углеродным волокном. Констр. Строить. Матер. 2013; 38: 708–716. [Google Scholar]
6. Нанни, А. Руководство по проектированию и строительству бетона, армированного стержнями из стеклопластика (ACI 440.1 R-03). В Structures Congress 2005: Metropolis and Beyond 1–6 (2005).
7. Кампана С., Фернандес Руис М., Анастаси А., Муттони А. Анализ переноса сдвига на односторонние железобетонные элементы на основе измеренной схемы растрескивания и кинематики разрушения.
Маг. Конкр. Рез. 2013; 65: 386–404. [Академия Google]
8. Sharafati A, et al. Разработка усовершенствованной компьютерной модели для прогнозирования прочности на сдвиг бетонной тонкой балки. заявл. науч. 2020 г.: 10.3390/app10113811. [CrossRef] [Google Scholar]
9. Burgoyne, C. J. et al. Армирование FRP в железобетонных конструкциях. (2007).
10. Разакпур А.Г., Исгор Б.О., Гринуэй С., Селли А. Вклад бетона в сопротивление сдвигу армированных волокном полимерных железобетонных элементов. Дж. Компос. Констр. 2004; 8: 452–460. [Академия Google]
11. Торсион, А.-А. C. 445 по С. и. Современные подходы к расчету структурного бетона на сдвиг. Дж. Структура. англ. 124 , 1375–1417 (1998).
12. Фико Р., Прота А., Манфреди Г. Оценка расчетных уравнений, подобных Еврокоду, для определения несущей способности железобетонных элементов FRP. Композиции Часть Б англ. 2008; 39: 792–806. [Google Scholar]
13. Тоттори С.
, Вакуи Х. Прочность на сдвиг железобетонных и поликарбонатных балок с использованием армирования FRP. Спец. Опубл. 1993; 138: 615–632. [Академия Google]
14. Zeng J-J, et al. Поведение новых гибридных стержней FRP-UHPC при сжатии и поперечном сдвиге. Композиции Структура 2022;281:115001. [Google Scholar]
15. Уайтхед П.А., Ибелл Т.Дж. Новая арматура на сдвиг для армированного волокном полимера и предварительно напряженного бетона. Структура АКИ. Дж. 2005; 102:286. [Google Scholar]
16. Эль-Сайед А.К., Эль-Салакави Э., Бенмокран Б. Механические и структурные характеристики новых хомутов из углеродного FRP для бетонных элементов. Дж. Компос. Констр. 2007; 11: 352–362. [Академия Google]
17. Эль-Сайед А.К., Судки К. Оценка расчетных уравнений сдвига бетонных балок с армированием из стеклопластика. Дж. Компос. Констр. 2011; 15:9–20. [Google Scholar]
18. Alkhrdaji, T. et al. Руководство по проектированию и строительству железобетонных конструкций, армированных стержнями из стеклопластика (2006 г.
).
19. Д.Т., С. Руководство по проектированию и строительству железобетонных конструкций, армированных полимерными волокнистыми стержнями (2007).
20. Ахмед Э.А., Эль-Салакави Э.Ф., Бенмокран Б. Прочность на сдвиг ж/б мостовых балок, усиленных скобами из углеродного FRP. Дж. Бридж. англ. 2010; 15:44–54. [Академия Google]
21. Ассоциация C.S. Проектирование и строительство строительных компонентов из полимеров, армированных волокном. Канадская ассоциация стандартов; 2002. [Google Scholar]
22. (JSCE), JS of C. E Рекомендации по проектированию и строительству бетонных конструкций с использованием армирующих материалов с непрерывным волокном. Бетон инж. сер. 1997; 23:325. [Google Scholar]
23. Эхсани М.Р., Саадатманеш Х., Тао С. Приклеивание арматурных стержней, армированных стекловолокном (GFRP), к бетону. АКИ Матер. Дж. 1995;92:391–400. [Google Scholar]
24. Amani J, Moeini R. Прогнозирование прочности на сдвиг железобетонных балок с использованием адаптивной нейро-нечеткой системы вывода и искусственной нейронной сети.
науч. Иран. 2012;19:242–248. [Google Scholar]
25. Фисет М., Бастьен Дж., Митчелл Д. Усиление сдвига бетонных элементов с несвязанной поперечной арматурой. англ. Структура 2019;180:40–49. [Google Scholar]
26. Колозвари К., Ораккал К., Уоллес Дж.В. Открываются новые модели для моделирования нелинейного изгиба и связанного сдвига-изгиба поведения железобетонных стен и колонн. вычисл. Структура 2018;196: 246–262. [Google Scholar]
27. Al-Musavi AA, et al. Моделирование прочности на сдвиг SFRCB без хомутов: реализация модели гибридного искусственного интеллекта. англ. вычисл. 2020; 36:1–11. [Google Scholar]
28. Machial R, Alam MS, Rteil A. Пересмотр расчетных уравнений на сдвиг для бетонных балок, армированных арматурой и хомутом из FRP. Матер. Структура 2012;45:1593–1612. [Google Scholar]
29. Холт Н.А., Шервуд Э.Г., Бенц Э.К., Коллинз М.П. Изменяет ли использование армирования FRP поведение железобетонных плит при одностороннем сдвиге? Дж. Компос.
Констр. 2008; 12:125–133. [Академия Google]
30. Razaqpur AG, Spadea S. Прочность на сдвиг железобетонных элементов FRP со скобами. Дж. Компос. Констр. 2015;19:4014025. [Google Scholar]
31. Мари А., Байран Дж., Кладера А., Оллер Э., Рибас С. Механическая модель прочности на сдвиг и изгиб для проектирования и оценки железобетонных балок. Структура Инфраструктура. англ. 2015;11:1399–1419. [Google Scholar]
32. Yaseen ZM, et al. Прогнозирование прочности на сжатие легкого пенобетона с использованием модели экстремальной обучающей машины. Доп. англ. ПО 2018; 115:112–125. [Академия Google]
33. Zhang G, et al. Моделирование прочности на сдвиг глубокой балки из железобетона с использованием интегративного био-алгоритма с моделью искусственного интеллекта. англ. вычисл. 2020 г.: 10.1007/s00366-020-01137-1. [CrossRef] [Google Scholar]
34. Biswas R, et al. Разработка гибридных моделей с использованием методов метаэвристической оптимизации для прогнозирования глубины карбонизации зольного бетона.
Констр. Строить. Матер. 2022;346:128483. [Google Scholar]
35. Астерис П.Г., Армагани Д.Дж., Хацигеоргиу Г.Д., Караяннис К.Г., Пилакутас К. Прогнозирование прочности на сдвиг железобетонных балок с использованием искусственных нейронных сетей. вычисл. Конкр. 2019;24:469–488. [Google Scholar]
36. Armaghani DJ, et al. Методы мягких вычислений для определения прочности бетонных балок на сдвиг. Обработано Структура интегр. 2019;17:924–933. [Google Scholar]
37. Базилио С.А., Голиатт Л. Повышение градиента, гибридизированное со стратегиями экспоненциальной естественной эволюции для оценки прочности геополимерного самоуплотняющегося бетона. Знай. Основанный инж. науч. 2022; 3:1–16. [Google Scholar]
38. Zaker Esteghamati M, Flint MM. Разработка суррогатных моделей на основе данных для целостной оценки производительности среднеэтажных железобетонных каркасных зданий на раннем этапе проектирования. англ. Структура 2021 г.: 10.1016/j.engstruct.2021.112971. [CrossRef] [Google Scholar]
39.
Wakjira TG, Al-Hamrani A, Ebead U, Alnahhal W. Прогнозирование сдвиговой способности балок FRP-RC с использованием одиночных и комплексных моделей машинного обучения ExPlainable. Композиции Структура 2022;287:115381. [Google Scholar]
40. Салман Б., Кадхум М.М. Прогнозирование несущей способности образцов реактивного порошкового бетона и бетона нормальной прочности с использованием искусственной нейронной сети. Знай. Основанный инж. науч. 2022; 3: 45–53. [Google Scholar]
41. Джумаа Г.Б., Юсиф А.Р. Прогнозирование прочности на сдвиг железобетонных балок без хомутов с помощью искусственных нейронных сетей, программирования экспрессии генов и регрессионного анализа. Доп. Гражданский англ. 2018;2018:25. [Академия Google]
42. Алам М.С., Газдер У. Прогноз прочности на сдвиг железобетонных элементов из стеклопластика с использованием обобщенной регрессионной нейронной сети. Нейронные вычисления. заявл. 2020 г.: 10.1007/s00521-019-04107-x. [CrossRef] [Google Scholar]
43.
Chou JS, Pham TPT, Nguyen TK, Pham AD, Ngo NT. Прогноз прочности на сдвиг железобетонных балок с помощью базовых, ансамблевых и гибридных моделей машинного обучения. Мягкий компьютер. 2020 г.: 10.1007/s00500-019-04103-2. [CrossRef] [Google Scholar]
44. Абуодех О.Р., Абдалла Дж.А., Хавилех Р.А. Прогнозирование прочности на сдвиг и поведения железобетонных балок, усиленных скрепленными снаружи листами FRP, с использованием методов машинного обучения. Композиции Структура 2020;234:111698. [Google Scholar]
45. Алам М.С., Султана Н., Хоссейн С.М.З. Алгоритм байесовской оптимизации на основе регрессионного анализа опорных векторов для оценки прочности на сдвиг железобетонных элементов FRP. заявл. Мягкий компьютер. 2021;20:107281. [Google Scholar]
46. Нику М., Аминнеджад Б., Лорк А. Прогнозирование прочности на сдвиг железобетонных балок из стеклопластика с использованием искусственной нейронной сети на основе алгоритма летучих мышей. Доп. Матер. науч. англ. 2021;20:21.
[Google Scholar]
47. Эбид А.М., Дейфалла А. Прогноз прочности на сдвиг армированных балок из стеклопластика со скобами и без них с использованием метода (GP). Айн Шамс, инженер. Дж. 2021; 20:25. [Академия Google]
48. Алам М., Султана Н., Хоссейн С.М., Ислам М.С. Гибридное интеллектуальное моделирование для оценки прочности на сдвиг железобетонных элементов FRP. Нейронные вычисления. заявл. 2022; 20:1–11. [Google Scholar]
49. Нгуен Т.-А. & Nguyen, TXT. Оценка прочности на сдвиг железобетонных балок из стеклопластика без хомутов с использованием алгоритма машинного обучения. В CIGOS 2021, Emerging Technologies and Applications for Green Infrastructure 1825–1832 (Springer, 2022).
50. Zhang J, et al. Расчет прочности на сдвиг железобетонных балок с хомутами и без них с помощью машинного обучения. англ. вычисл. 2020; 10:1–15. [Google Scholar]
51. Рахман Дж., Ахмед К.С., Хан Н.И., Ислам К., Мангалату С. Прогнозирование прочности на сдвиг железобетонных балок на основе данных с использованием подхода машинного обучения.
англ. Структура 2021;233:111743. [Google Scholar]
52. Feng D-C, Wang W-J, Mangalathu S, Taciroglu E. Интерпретируемая модель машинного обучения XGBoost-SHAP для прогнозирования прочности на сдвиг приземистых железобетонных стен. Дж. Структура. англ. 2021;147:4021173. [Академия Google]
53. Mohammed HRM, Ismail S. Предложение новых компьютерных моделей искусственного интеллекта для прогнозирования прочности на сдвиг железобетонных балок. англ. вычисл. 2021 г.: 10.1007/s00366-021-01400-z. [CrossRef] [Google Scholar]
54. Khalaf JA, et al. Гибридная модель глубокого обучения для прогнозирования прочности реберного соединителя perfobond на сдвиг. Сложность. 2021;20:21. [Google Scholar]
55. Нагасака Т., Фукуяма Х., Танигаки М. Прочность на сдвиг бетонных балок, армированных хомутами из стеклопластика. Спец. Опубл. 1993;138:789–812. [Google Scholar]
56. Чжао В., Маруяма К. и Судзуки Х. Поведение бетонных балок, армированных стержнями из стеклопластика, в качестве продольной и поперечной арматуры при сдвиге.
в Rilem Proceedings 352 (Chapman & Hall, 1995).
57. Bentz EC, Massam L, Collins MP. Прочность на сдвиг больших бетонных элементов с армированием FRP. Дж. Компос. Констр. 2010; 14: 637–646. [Google Scholar]
58. Niewels J. Zum Tragverhalten von Betonbauteilen mit Faserverbundkunststoff-Bewehrung. Айгенферлаг; 2008. [Google Академия]
59. Маруяма К. Эффект размера при сдвиге железобетонных балок из стеклопластика, усовершенствованных композитных материалов в мостах и сооружениях. СБСЕ. 1996; 20: 227–234. [Google Scholar]
60. Виджай П. В., Кумар С. В. и ГангаРао Х. В. С. Поведение бетонных балок, армированных стеклопластиковой арматурой, при сдвиге и пластичности. В материалах 2-й Международной конференции по передовым композитным материалам в мостах и конструкциях, ACMBS-II, Монреаль, 1996, (1996).
61. Маруяма К., Чжао В.Дж. Поведение железобетонных балок, армированных стержнями из стеклопластика, при изгибе и сдвиге. Защита от коррозии.
Стальной бетон. 1994;120:330–1339. [Google Scholar]
62. Alsayed, S.H., Al-Salloum, Y.A. & Almusallam, T.H. Расчет на сдвиг балок, армированных стеклопластиковыми стержнями. В Неметаллическая (FRP) арматура для бетонных конструкций: Материалы Третьего международного симпозиума (FRPRCS-3) 2 , 285–292 (1997).
63. Дуранович Н., Пилакутас К., Уолдрон П. Испытания бетонных балок, армированных пластиковыми стержнями, армированными стекловолокном. Неметаллический арм. Конкр. Структура 1997;2:479–486. [Google Scholar]
64. Alkhrdaji, T., Wideman, M., Belarbi, A. & Nanni, A. Прочность на сдвиг железобетонных балок и плит из стеклопластика. В Proceedings of the International Conference Composites in Construction-CCC 409–414 (2001).
65. Алсайед Ш.Х. Поведение бетонных балок, армированных стеклопластиковыми стержнями, при изгибе. Цем. Конкр. Композиции 1998; 20:1–11. [Google Scholar]
66. Matta, F., Nanni, A., Hernandez, T.
M. & Benmokrane, B. Масштабирование прочности железобетонных балок из FRP без поперечной арматуры. В Четвертая международная конференция по FRP-композитам в гражданском строительстве (CICE2008) Цюрих, Швейцария 1–6 (2008).
67. Ascione L, Mancusi G, Spadea S. Изгиб бетонных балок, армированных стеклопластиковыми стержнями. Напряжение. 2010; 46: 460–469. [Google Scholar]
68. Окамото Т., Нагасака Т., Танигаки М. Прочность бетонных балок на сдвиг с использованием армирования FRP. Дж. Структура. Констр. англ. 1994; 455:127–136. [Google Scholar]
69. Guang-Bin, H. & Chee-Kheong, S. Машина для экстремального обучения: случай сети RBF. В ICARCV 2004 8-я конференция по управлению, автоматизации, робототехнике и техническому зрению, 2004 г. 2 , 1029–1036 (2004 г.).
70. Хуан Г.Б., Чжу К.Ю., Сью С.К. Машина для экстремального обучения: теория и приложения. Нейрокомпьютинг. 2006; 70: 489–501. [Google Scholar]
71. Хуан Г.
Б., Чен Л., Сью К.К. Универсальная аппроксимация с использованием инкрементных конструктивных сетей прямого распространения со случайными скрытыми узлами. IEEE транс. Нейронная сеть. 2006; 17: 879–892. [PubMed] [Google Scholar]
72. Hai T, et al. Оценка глобальной солнечной радиации и анализ климатической изменчивости с использованием прогностической модели на основе машин с экстремальным обучением. IEEE-доступ. 2020;8:12026–12042. [Академия Google]
73. Аднан Р.М. и соавт. Улучшение прогнозирования речного стока с использованием новой гибридной модели ELM в сочетании с гибридной оптимизацией роя частиц и оптимизацией серого волка. Знай. На основе сист. 2021;20:107379. [Google Scholar]
74. Huang G-B, Zhou H, Ding X, Zhang R. Экстремальная обучающая машина для регрессии и многоклассовой классификации. IEEE Trans System. Мужик, Киберн. Часть Б. 2011; 42:513–529. [PubMed] [Google Scholar]
75. Брейман Л. Случайные леса. Мах. Учиться. 2001;45:5–32. [Академия Google]
76.
Хо, Т. К. Леса случайных решений. В материалах Proceedings of 3rd International Conference on Document Analysis and Recognition 1 , 278–282 (IEEE, 1995).
77. Куинлан Дж.Р. Обучение с непрерывными классами. Мах. Учиться. 1992; 92: 343–348. [Google Scholar]
78. Аджмера Т.К., Гоял М.К. Разработка кривой оценки уровня расхода воды с использованием модельного дерева и нейронных сетей: приложение для Пичтри-Крик в Атланте. Эксперт Сист. заявл. 2012; 39: 5702–5710. [Академия Google]
79. Гоял М.К., Оджха CSP, Сингх Р.Д., Свами П.К., Нема Р.К. Применение алгоритмов ИНС, нечеткой логики и дерева решений для разработки правил эксплуатации водохранилища. Водный ресурс. Управлять. 2013;27:911–925. [Google Scholar]
80. Виттен И. Х., Фрэнк Э. Интеллектуальный анализ данных: практические инструменты и методы машинного обучения с реализациями Java. Акм Сигмод Рек. 2002; 31: 76–77. [Google Scholar]
81. Ma, Y., Qian, Z., Shou, G. & Hu, Y.
Исследование предварительной производительности алгоритмов для идентификации сетевого трафика. В 2008 Международная конференция по информатике и программной инженерии 1 , 629–633 (IEEE, 2008).
82. Уолпол Р.Э., Майерс Р.Х., Майерс С.Л., Е.К. Вероятность и статистика для инженеров и ученых. Макмиллан; 1993. [Google Scholar]
83. Гупта Х.В., Клинг Х., Йилмаз К.К., Мартинес Г.Ф. Разложение среднеквадратичной ошибки и критериев эффективности NSE: последствия для улучшения гидрологического моделирования. Дж. Гидрол. 2009; 377: 80–91. [Академия Google]
84. Тейлор К.Е. Обобщение нескольких аспектов производительности модели на одной диаграмме. Дж. Геофиз. Рез. Атмос. 2001; 106:7183–7192. [Google Scholar]
85. Нехди М., Эль Чабиб Х., Саид А.А. Предлагаемые расчетные уравнения сдвига для железобетонных балок из стеклопластика, основанные на подходе генетических алгоритмов. Дж. Матер. Гражданский англ. 2007 г.: 10.1061/(исх.)0899-1561(2007)19:12(1033).