Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "Sulewska, M.J." wg kryterium: Autor

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-2 z 2
    Tytuł:
    Badania parametrów zagęszczalności gruntów niespoistych metodą Proctora
    The study of compactibility parameters in non-cohesive soils by Proctor compaction test
    Autorzy:
    Tymosiak, D.
    Sulewska, M.J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/40272.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Wydawnictwo Szkoły Głównej Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie
    Tematy:
    grunty niespoiste
    zageszczalnosc
    maksymalna gestosc objetosciowa
    wilgotnosc optymalna
    badania porownawcze
    metoda Proctora
    uncohesive ground
    compactibility
    maximum bulk density
    optimum moisture content
    comparative study
    Proctor test
    Opis:
    Celem pracy jest analiza wyników badań porównawczych parametrów zagęszczalności – maksymalnej gęstości objętościowej szkieletu gruntowego (ρds) i wilgotności optymalnej (wopt), według polskich norm: „starej” PN-88/B-04481:1988 oraz „nowej” PN-EN 13286-2:2010. Badania wykonano na dwóch gruntach niespoistych, równoziarnistych (pospółka Po i piasek średni Ps) czterema metodami (I, II, III, IV) według PN-88/B-04481:1988 oraz czterema metodami (A+A, A+B, B+A, B+B) według PN-EN 13286-2:2010. Wartości maksymalnej gęstości objętościowej szkieletu gruntowego (ρds) uzyskane według obu norm niewiele różnią się od siebie: dla Po około 1,9–4,0%, a dla Ps około 1,6–2,1%. Różnice wartości wilgotności optymalnej (wopt) nie podlegają wyraźnym prawidłowościom.
    The aim of this study was to analyse the results of comparative tests on compaction parameters - maximum bulk density of dry soil (pds) and optimum moisture (wopt), by Polish standards of previous edition: PN-88/B-04481:1988 and a new edition: PN-EN 13286-2:2010. The study was performed on two non-cohesive, uniform soils sandy gravel Po (fgrSa) and medium sand Ps (fgrmgrSa) with the use of four methods (I, II, III, IV) in compliance with PN-88/B-04481:1988 and four other methods (A+A, A+B, B+A, B+B) in compliance with EN 13286-2:2010. The maximum volume of the bulk density of dry soil (pds) obtained by the procedures under both standards differ little from each other: by about 2.0-4.0% in sandy gravel and about 1.6-2.1% in medium sand. The values of optimum moisture (wopt) are not subject to any clear patterns.
    Źródło:
    Acta Scientiarum Polonorum. Architectura; 2016, 15, 3
    1644-0633
    Pojawia się w:
    Acta Scientiarum Polonorum. Architectura
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    ANN-based modeling of fly ash compaction curve
    Modelowanie krzywej zagęszczalności popiołu lotnego za pomocą SSN
    Autorzy:
    Zabielska-Adamska, K.
    Sulewska, M. J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/231108.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    krzywa zagęszczalności
    popiół lotny
    zagęszczalność
    parametr zagęszczalności
    parametr geotechniczny
    sieć neuronowa sztuczna
    modelowanie numeryczne
    ANN
    compaction curve
    fly ash
    compactibility
    compaction parameter
    geotechnical parameter
    artificial neural network
    numerical modeling
    SSN
    Opis:
    The use of fly ash as a material for earth structures involves its proper compaction. Fly ash compaction tests have to be conducted on separately prepared virgin samples because spherical ash grains are crushed during compaction, so the laboratory compaction procedure is time-consuming and laborious. The aim of the study was to determine the neural models for prediction of fly ash compaction curve shapes. The attempt of applying the artificial neural networks type MLP was made. ANN inputs were new-created variables - principal components dependent on grain-size distribution (as D10-D90 and uniformity and curvature coefficients), compaction method, and fly ash specific density. The output vectors were presented by coordinates of generated compaction curve points. Each point was described by two independent ANNs. Using ANN-based modelling method, models which enable establishing the approximate compaction curve shape were obtained.
    Wykorzystanie popiołu lotnego do konstrukcji ziemnych wymaga jego właściwego zagęszczenia. Zagęszczanie powoduje wzrost gęstości gruntu, zwiększa jego wytrzymałość i zdolność do przenoszenia obciążeń, a także zmniejsza ściśliwość i przepuszczalność. Oznaczenie zagęszczalności popiołu lotnego musi być przeprowadzane na próbkach jednokrotnie zagęszczanych, ponieważ sferyczne ziarna popiołu są niszczone w trakcie ubijania, w związku z tym, laboratoryjne ustalenie krzywej zagęszczalności popiołu jest bardzo czasochłonne. Celem artykułu było wykorzystanie modelowania neuronowego do prognozy kształtu krzywej zagęszczalności popiołu lotnego. Podjęto próbę zastosowania sztucznych sieci neuronowych SSN typu MLP do opisu punktów krzywej zagęszczalności. Każdy punkt krzywej został opisany przez dwie niezależne SSN. Wykorzystano SSN o różnych wejściach, którymi były nowo utworzone zmienne- składowe główne, zależne od uziarnienia (średnic efektywnych d10-d90 oraz wskaźników jednorodności i krzywizny uziarnienia), metody zagęszczenia oraz gęstości właściwej szkieletu gruntowego pdi. Wektorami wyjścia były współrzędne punktów krzywej zagęszczalności popiołu lotnego. Najlepszymi sieciami neuronowymi były sieci o topologii: 6-3-1, 6-2-1 i 6-4-1 dla prognozy wartości wilgotności wi, oraz 5-3-1 i 6-3-1 dla predykcji wartości gęstości objętościowej szkieletu gruntowego. Uzyskano sieci neuronowe o zadowalającej precyzji, szczególnie w przypadku wartości pdi. Modelowanie krzywej za pomocą SSN umożliwiło ustalenie przybliżonego kształtu krzywej zagęszczalności popiołu lotnego.
    Źródło:
    Archives of Civil Engineering; 2012, 58, 1; 57-69
    1230-2945
    Pojawia się w:
    Archives of Civil Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-2 z 2

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies