دانلود مقاله انگلیسی رایگان:یک روش جدید برای ارزیابی توزیع مورفولوژی CF و پیش بینی ویژگی CFRC با استفاده از یادگیری عمیق آبشاری - 2019
دانلود بهترین مقالات isi همراه با ترجمه فارسی 2

با سلام خدمت کاربران در صورتی که با خطای سیستم پرداخت بانکی مواجه شدید از طریق کارت به کارت (6037997535328901 بانک ملی ناصر خنجری ) مقاله خود را دریافت کنید (تا مشکل رفع گردد). 

دانلود مقاله انگلیسی یادگیری عمیق رایگان
  • A new method for CF morphology distribution evaluation and CFRC property prediction using cascade deep learning A new method for CF morphology distribution evaluation and CFRC property prediction using cascade deep learning
    A new method for CF morphology distribution evaluation and CFRC property prediction using cascade deep learning

    دسته بندی:

    یادگیری عمیق - deep learning


    سال انتشار:

    2019


    عنوان انگلیسی مقاله:

    A new method for CF morphology distribution evaluation and CFRC property prediction using cascade deep learning


    ترجمه فارسی عنوان مقاله:

    یک روش جدید برای ارزیابی توزیع مورفولوژی CF و پیش بینی ویژگی CFRC با استفاده از یادگیری عمیق آبشاری


    منبع:

    Sciencedirect - Elsevier - Construction and Building Materials, 222 (2019) 829-838: doi:10:1016/j:conbuildmat:2019:06:160


    نویسنده:

    Zheng Tong a,b, Jie Gao c,⇑, Zhenjun Wang d,⇑, Yongfeng Wei a, Hui Dou a


    چکیده انگلیسی:

    This work presents a deep-learning method to characterize the carbon fiber (CF) morphology distribution in carbon fiber reinforced cement-based composites (CFRC), predict the CFRC properties, and measure the contributions of different CF morphology distribution directly using X-ray images. Firstly, the components of CFRC in slices of X-ray images were segmented and identified using a fully convolutional network (FCN). Then the CF morphology distribution evaluation were conducted based on the results of the FCN. At last, the prediction of CFRC properties was realized using a cascade deep learning algorithm and CF morphology distribution results. The results showed that the FCN provided more reasonable segmentation results for each component in CFRC than traditional methods. CF clustered areas and CF bundles increased sharply with the increase of CF content, while uniformly dispersed CF areas showed the opposite trend. The cascade deep learning provided a method to predict the CFRC properties (e.g. resistivity and bending strength) using X-ray scanning images, which could also quantificationally measure the contributions of different CF morphology distribution to properties of the CFRC. Therefore, the proposed method could be regarded as a nondestructive and effective test for CFRC property evaluation.
    Keywords: Carbon fiber reinforced cement-based | composites | Carbon fiber distribution | Computed tomography | Deep learning | Radial basis function network


    سطح: متوسط
    تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 10
    حجم فایل: 3149 کیلوبایت

    قیمت: رایگان


    توضیحات اضافی:




اگر این مقاله را پسندیدید آن را در شبکه های اجتماعی به اشتراک بگذارید (برای به اشتراک گذاری بر روی ایکن های زیر کلیک کنید)

تعداد نظرات : 0

الزامی
الزامی
الزامی
rss مقالات ترجمه شده rss مقالات انگلیسی rss کتاب های انگلیسی rss مقالات آموزشی
logo-samandehi
بازدید امروز: 4133 :::::::: بازدید دیروز: 3097 :::::::: بازدید کل: 38400 :::::::: افراد آنلاین: 47