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ア ァ カ サ ザ タ ダ ナ ハ バ パ マ ヤ ャ ラ ワ ヮ ン イ ィ キ ギ シ ジ チ ヂ ニ ヒ ビ ピ ミ リ ウ ゥ ク グ ス ズ ツ ヅ ッ ヌ フ ブ プ ム ユ ュ ル エ ェ ケ ゲ セ ゼ テ デ ヘ ベ ペ メ レ オ ォ コ ゴ ソ ゾ ト ド ノ ホ ボ ポ モ ヨ ョ ロ ヲ ―

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§ ※ ☆ ★ ○ ● ◎ ◇ ◆ □ ■ △ ▽ → ← ↑ ↓ ↔ 〓 ◁ ◀ ▷ ▶ ♤ ♠ ♡ ♥ ♧ ♣ ⊙ ◈ ▣ ◐ ◑ ▒ ▤ ▥ ▨ ▧ ▦ ▩ ♨ ☏ ☎ ☜ ☞ † ‡ ↕ ↗ ↙ ↖ ↘ ♭ ♩ ♪ ♬ ㉿ ㈜ № ㏇ ™ ㏂ ㏘ ℡ ＃ ＆ ＊ ＠ ª º
ⅰ ⅱ ⅲ ⅳ ⅴ ⅵ ⅶ ⅷ ⅸ ⅹ Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅴ Ⅵ Ⅶ Ⅷ Ⅸ Ⅹ
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      저자 : Behruyan, Manuchehr (검색결과 1 건)
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      • Analysis of the superplasticizer demand using computer simulation

        Heirati, Arian,Zandi, Yousef,Tafreshi, Shahriar Tavousi,Behruyan, Manuchehr Techno-Press 2021 Advances in nano research Vol.11 No.5

        The merits of self-consolidating concrete (SCC) such as high deformability, excellent resistance to segregation, and usability without applying vibration is highly common. To gain an environment-friendly approach or improving SCC properties, cement in SCC can be partially replaced with other materials. However, identifying the most effective parameters on the Superplasticizer demand (SP demand) of SSC would not be easy after the replacement. The main aim of this study is to identify the most influencing approaches on SP demand prediction. Hence, five different approaches in SP demand prediction, including Jring test, V funnel test, Ubox test, 3-min slump value, and 50-min slump value have been considered. Then, different models of an artificial intelligence approach are developed and the most influential one in an accurate SP demand prediction was determined. In comparison with other methods, it was indicated that in estimating the SP demand, V-funnel can be a better technique because of producing the lowest RMSE.

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