Search
Filters
total: 160
Best results in : Research Potential Pokaż wszystkie wyniki (110)
Search results for: MACHINE LEARNING, 3D-PRINTED FIBER REINFORCED CONCRETE, MODEL INTERPRETABILITY, COMPRESSIVE STRENGTH
-
Katedra Mechaniki Budowli
Research PotentialAktualnie działalność naukowo-badawcza Katedry koncentruje się, na następujących zagadnieniach: modelowanie konstrukcji, identyfikacja modeli, mechanika konstrukcji cienkościennych, konstrukcje kompozytowe, nieliniowa statyka i dynamika, teoria niezawodności, problemy zniszczenia, optymalizacja konstrukcji, analiza wrażliwości, identyfikacja uszkodzeń konstrukcji, analiza wpływu drgań na budowlę, czy biomechanika.
-
Katedra Zarządzania
Research Potential* zarządzanie wiedzą i informacją * zarządzanie strategiczne w wyższych uczelniach * wykorzystywanie metod nieparametrycznych do pomiaru efektywności systemów szkolnictwa wyższego * modele biznesowe w zarządzaniu organizacjami * zarządzanie procesem innowacyjnym w MŚP * strategia i modele biznesu współczesnego przedsiębiorstwa * społeczeństwo informacyjne i jego wskaźniki rozwoju * zarządzanie morskimi portami jachtowymi 2 gospodarce...
-
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.
Best results in : Business Offer Pokaż wszystkie wyniki (50)
Search results for: MACHINE LEARNING, 3D-PRINTED FIBER REINFORCED CONCRETE, MODEL INTERPRETABILITY, COMPRESSIVE STRENGTH
-
Laboratorium Badawcze 2-3
Business OfferObliczenia komputerowe wymagające dużych mocy obliczeniowych z wykorzystaniem oprogramowania typu: Matlab, Tomlab, Gams, Apros.
-
Laboratorium Inżynierii Materiałowej, Fizyki Budowli i Technologii Betonu
Business Offernull 1. Wykonywanie orzeczeń, opinii oraz ekspertyz technicznych dotyczących materiałów budowlanych oraz konstrukcji inżynierskich. 2. Badania laboratoryjne i in-situ w celu określenia właściwości materiałów wykorzystywanych w budownictwie 3. Prowadzenie naukowych badań doświadczalnych elementów betonowych, żelbetowych i kompozytowych
-
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 (11081)
Search results for: MACHINE LEARNING, 3D-PRINTED FIBER REINFORCED CONCRETE, MODEL INTERPRETABILITY, COMPRESSIVE STRENGTH
-
Data-driven Models for Predicting Compressive Strength of 3D-printed Fiber-Reinforced Concrete using Interpretable Machine Learning Algorithms
Publication3D printing technology is growing swiftly in the construction sector due to its numerous benefits, such as intricate designs, quicker construction, waste reduction, environmental friendliness, cost savings, and enhanced safety. Nevertheless, optimizing the concrete mix for 3D printing is a challenging task due to the numerous factors involved, requiring extensive experimentation. Therefore, this study used three machine learning...
-
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 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...
-
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...
-
Active learning on stacked machine learning techniques for predicting compressive strength of alkali-activated ultra-high-performance concrete
PublicationConventional ultra-high performance concrete (UHPC) has excellent development potential. However, a significant quantity of CO2 is produced throughout the cement-making process, which is in contrary to the current worldwide trend of lowering emissions and conserving energy, thus restricting the further advancement of UHPC. Considering climate change and sustainability concerns, cementless, eco-friendly, alkali-activated UHPC (AA-UHPC)...