Thông tin chung
  English
  Đề tài NC khoa học
  Bài báo, báo cáo khoa học
  Hướng dẫn Sau đại học
  Sách và giáo trình
  Các học phần và môn giảng dạy
  Giải thưởng khoa học, Phát minh, sáng chế
  Khen thưởng
  Thông tin khác
  Tài liệu tham khảo
  Hiệu chỉnh
 
Số người truy cập: 107,252,872

 An application of artificial neural network to predict the compressive strength of concrete using fly ash and stone powder waste products in Central Vietnam
Tác giả hoặc Nhóm tác giả: Vuong Le Thang, Le Cung, Dinh Son Nguyen
Nơi đăng: International Journal of Engineering (IJE); Số: IJE-2201-5119 (R1);Từ->đến trang: 967-976;Năm: 2022
Lĩnh vực: Kỹ thuật; Loại: Bài báo khoa học; Thể loại: Quốc tế
TÓM TẮT
ABSTRACT
In Central Vietnam, the traditional materials for making concrete are usually of natural origin. The overexploitation of these materials causes many adverse effects on the natural environment. Local industrial plants and quarries generate millions of tons of waste products such as fly ash and stone powder. However, when used for the partial replacement of cement and sand, these waste products can affect the compressive strength of concrete. Therefore, it is necessary to build models to predict compressive strength for this type of concrete. The paper aimed to apply artificial neural network models to predict the compressive strength of concrete using fly ash and stone powder waste products. The input of the ANN model includes six parameters: ultrasonic pulse velocity, wave amplitude attenuation ratio, and 4 parameters of concrete materials. Experimental data were obtained from 72 cubic specimens of different mixtures using available materials in Central Vietnam. These models allow predicting the 28- day compressive strength of concrete within the range of 9-62MPa (90-620daN/cm2 ). Furthermore, these models can predict compressive strength with any mixture. It is significant when re-evaluating whether the actual compressive strength value is as reliable as the one provided by the manufacturer.
© Đại học Đà Nẵng
 
 
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn