Filters
total: 157
Best results in : Research Potential Pokaż wszystkie wyniki (110)
Search results for: HIGH-PERFORMANCE ALKALI-ACTIVATED CONCRETE COMPRESSIVE STRENGTH COST AND CARBON EMISSION MACHINE LEARNING ALGORITHMS STEEL FIBER
-
Zespół Fizyki Ciała Stałego
Research PotentialTematyka badawcza Katedry Fizyki Ciała Stałego obejmuje wytwarzanie i badanie materiałów dla energetyki (m.in. nanostruktury, sensory) o innowacyjnych właściwościach fizyko-chemicznych, tj: * kryształy, polikryształy, ceramika, szkło * materiały objętościowe, cienkie warstwy, nanomateriały * materiały metaliczne, półprzewodnikowe, nadprzewodnikowe, izolatory Tematyka badawcza obejmuje również badania symulacyjne i obliczeniowe...
-
Zespół Katedry Wytrzymałości Materiałów
Research PotentialKatedra zajmuje się zagadnieniami związanymi z wytrzymałością elementów konstrukcji, ich teorią oraz analizą, jak również do myśli przewodnich należy zaliczyć materiałowe badania doświadczalne oraz prace nad technologią betonu. Współpracujemy z przemysłem z branż budowlanych i okołobudowlanych, wykorzystując wypracowane doświadczenie i wiedzę z zakresu materiałów konstrukcyjnych i budowlanych.
-
Katedra Technologii Polimerów
Research PotentialW Katedrze Technologii Polimerów realizowane są prace badawczo-wdrożeniowe, wykonywane ekspertyzy i analizy oraz prowadzone są szkolenia w zakresie technologii polimerów oraz przetwórstwa i recyklingu tworzyw sztucznych. Oferujemy nowe technologie i przeprowadzamy modyfikacje technologii już istniejących.
Best results in : Business Offer Pokaż wszystkie wyniki (47)
Search results for: HIGH-PERFORMANCE ALKALI-ACTIVATED CONCRETE COMPRESSIVE STRENGTH COST AND CARBON EMISSION MACHINE LEARNING ALGORITHMS STEEL FIBER
-
Laboratorium Nanomateriałów CZT
Business OfferBadanie właściwość powierzchni z wykorzystaniem mikroskopu sił atomowych
-
Laboratorium Konstrukcji Oceanotechnicznych
Business OfferBadania mechaniczne, badania zmęczeniowe, badania metalograficzne, badania całych węzłów konstrukcyjnych, pomiary wytężenia rzeczywistych konstrukcji
-
Centrum Civitroniki – Centrum Zaawansowanych Technologii
Business OfferCentrum Civitroniki działa na Wydziale Inżynierii Lądowej i Środowiska Politechniki Gdańskiej. W skład Centrum Cicitroniki wchodzą następujące pracownie:Pracownia DIM-Tefal, Pracownia defektorskopii, badań materiału i konstrukcji metalowych, Pracownia geodezyjnego monitorowania budowli inżynierskich, Pracownia badań drogowych, Pracownia fizyki budowli oraz Nazwa Civitronika jest wynikiem połączenia wyrażeń: „civil engineering”...
Other results Pokaż wszystkie wyniki (15471)
Search results for: HIGH-PERFORMANCE ALKALI-ACTIVATED CONCRETE COMPRESSIVE STRENGTH COST AND CARBON EMISSION MACHINE LEARNING ALGORITHMS STEEL FIBER
-
Machine-learning methods for estimating compressive strength of high-performance alkali-activated concrete
PublicationHigh-performance alkali-activated concrete (HP-AAC) is acknowledged as a cementless and environmentally friendly material. It has recently received a substantial amount of interest not only due to the potential it has for being used instead of ordinary concrete but also owing to the concerns associated with climate change, sustainability, reduction of CO2 emissions, and energy consumption. The characteristics and amounts of the...
-
Data-Driven Modeling of Mechanical Properties of Fiber-Reinforced Concrete: A Critical Review
PublicationFiber-reinforced concrete (FRC) is extensively used in diverse structural engineering applications, and its mechanical properties are crucial for designing and evaluating its performance. The compressive, flexural, splitting tensile, and shear strengths of FRCs are among the most important attributes, which have been discussed more extensively than other properties. The accurate prediction of these properties, which are required...
-
Machine-Learning Methods for Estimating Performance of Structural Concrete Members Reinforced with Fiber-Reinforced Polymers
PublicationIn recent years, fiber-reinforced polymers (FRP) in reinforced concrete (RC) members have gained significant attention due to their exceptional properties, including lightweight construction, high specific strength, and stiffness. These attributes have found application in structures, infrastructures, wind power equipment, and various advanced civil products. However, the production process and the extensive testing required for...
-
Chained machine learning model for predicting load capacity and ductility of steel fiber–reinforced concrete beams
PublicationOne of the main issues associated with steel fiber–reinforced concrete (SFRC) beams is the ability to anticipate their flexural response. With a comprehensive grid search, several stacked models (i.e., chained, parallel) consisting of various machine learning (ML) algorithms and artificial neural networks (ANNs) were developed to predict the flexural response of SFRC beams. The flexural performance of SFRC beams under bending was...
-
Machine Learning Techniques in Concrete Mix Design
PublicationConcrete mix design is a complex and multistage process in which we try to find the best composition of ingredients to create good performing concrete. In contemporary literature, as well as in state-of-the-art corporate practice, there are some methods of concrete mix design, from which the most popular are methods derived from The Three Equation Method. One of the most important features of concrete is compressive strength, which...