| Téléchargement | - Voir le manuscrit accepté : Neural network modeling of resilient modulus and permanent deformation of aggregate materials (PDF, 242 Kio)
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| Auteur | Rechercher : Khogali, W. E. I.1; Rechercher : Zeghal, M.1 |
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| Affiliation | - Conseil national de recherches du Canada. Institut de recherche en construction du CNRC
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| Format | Texte, Article |
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| Conférence | 18th Engineering Mechanics Division Conference of ASCE: 3 June 2007, Blacksburg, Virginia |
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| Sujet | Voiries urbaines/chaussées |
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| Résumé | Ce document présente l'évaluation de la pertinence des réseaux de neurones artificiels (RNA) comme technique analytique pour fin de développement de bases de données sur les chaussées contenant le module de résilience ainsi que les propriétés de déformation des granulats. Dans cette étude, on a utilisé une base de données produite en laboratoire, formée de 30 entrées de résultat d'essais, dans le but de bâtir et d'analyser un certain nombre de modèles RNA. La base contenait une vaste gamme de facteurs dont on sait qu'ils influent sur les deux (2) paramètres mécaniques (module de résilience [Mr] et indice de déformation permanente [%PD]) des matériaux mis à l'essai. Les modèles ont été évalués quant à leur capacité d'estimation des deux paramètres à différents états de contrainte, de teneur en humidité et de pourcentage de fines qui traversent le tamis no 200. |
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| Date de publication | 2007-06-03 |
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| Dans | |
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| Langue | anglais |
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| Publications évaluées par des pairs | Oui |
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| Numéro du CNRC | NRCC 49474
NRC-IRC-18554 |
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| Numéro NPARC | 20377160 |
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| Exporter la notice | Exporter en format RIS |
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| Identificateur de l’enregistrement | 3a3043ea-4077-4703-9e12-9020f5093938 |
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| Enregistrement créé | 2012-07-24 |
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| Enregistrement modifié | 2020-05-10 |
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