Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Waqar, Muhammad" wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-3 z 3
Tytuł:
Numerical study for optimal design of geosynthetic reinforced soil (GRS) walls
Autorzy:
Dastgerd, Rashid Hajivand
Bahrami, Nima
Kazemi, Kamran
Waqar, Muhammad Faisal
Malinowska, Agnieszka
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/38890060.pdf
Data publikacji:
2024
Wydawca:
Instytut Podstawowych Problemów Techniki PAN
Tematy:
geogrid
geosynthetic reinforced soil
GRS
finite element analysis
parametric study
Opis:
The geosynthetic reinforced soil (GRS) system finds applications in numerous geotechnical projects, including retaining walls, road and railway embankments, slope stability structures, landfill structures, etc. This is attributed to its ability to enhance soil bearing capacity while minimizing deformations. Over the recent decades, extensive research has been conducted to comprehensively understand the behavior of GRS systems. In our research, we initially validate two laboratory tests using finite element (FE) modeling and conduct a parametric study. Our findings demonstrate that increasing the stiffness of layers from the bottom to the top of the wall significantly reduces wall displacements, approaching a state where all layers have uniform stiffness. Additionally, we investigate the plastic zone and the length of geogrids in each layer. Our results indicate that reducing the length of layers from top to bottom, similar to the plastic zone shape, does not impact displacements and forces within the layers. Simultaneously increasing stiffness with height and decreasing geogrid layer lengths within the plastic zone reduces the cost of GRS wall construction.
Źródło:
Engineering Transactions; 2024, 72, 1; 3-14
0867-888X
Pojawia się w:
Engineering Transactions
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Artificial Intelligence Based Flood Forecasting for River Hunza at Danyor Station in Pakistan
Autorzy:
Yaseen, Muhammad Waseem
Awais, Muhammad
Riaz, Khuram
Rasheed, Muhammad Babar
Waqar, Muhammad
Rasheed, Sajid
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/31340346.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Budownictwa Wodnego PAN
Tematy:
hydrometeorology
random forest
support vector
multilayer perceptron
machine learning
flood forecasting
Opis:
Floods can cause significant problems for humans and can damage the economy. Implementing a reliable flood monitoring warning system in risk areas can help to reduce the negative impacts of these natural disasters. Artificial intelligence algorithms and statistical approaches are employed by researchers to enhance flood forecasting. In this study, a dataset was created using unique features measured by sensors along the Hunza River in Pakistan over the past 31 years. The dataset was used for classification and regression problems. Two types of machine learning algorithms were tested for classification: classical algorithms (Random Forest, RF and Support Vector Classifier, SVC) and deep learning algorithms (Multi-Layer Perceptron, MLP). For the regression problem, the result of MLP and Support Vector Regression (SVR) algorithms were compared based on their mean square, root mean square and mean absolute errors. The results obtained show that the accuracy of the RF classifier is 0.99, while the accuracies of the SVC and MLP methods are 0.98; moreover, in the case of flood prediction, the SVR algorithm outperforms the MLP approach.
Źródło:
Archives of Hydro-Engineering and Environmental Mechanics; 2022, 69, 1; 59-77
1231-3726
Pojawia się w:
Archives of Hydro-Engineering and Environmental Mechanics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The effect of basalt knitted fabric on the properties of green epoxy resin
Wpływ tkaniny bazaltowej na właściwości „zielonej” żywicy epoksydowej
Autorzy:
Jamshaid, Hafsa
Rajput, Abdul Waqar
Zahid, Bilal
Memon, Sanam
Qureshi, Raja Fahad
Aslam, Sarmad
Nadeem, Muhammad
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2088265.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Chemii Przemysłowej
Tematy:
green composites
tensile properties
impact strength
„zielone” kompozyty
właściwości mechaniczne przy rozciąganiu
udarność
Opis:
The influence of basalt fabric on the tensile mechanical properties and the impact resistance of green epoxy resin was investigated. Composites with parallel arrangement of insert yarns had better properties than in the case of their perpendicular arrangement. The properties were also influenced by the number of layers of the fabric. The tensile strength and impact resistance of the composites were better than the commercially available side mirror covers due to the superior properties of the basalt fiber.
Zbadano wpływ tkaniny bazaltowej na właściwości mechaniczne przy rozciąganiu i odporność na uderzenie „zielonej” żywicy epoksydowej. Kompozyty o równoległym ułożeniu przędzy charakteryzowały się lepszymi właściwościami niż te o prostopadłym ułożeniu. Na właściwości miała również wpływ liczba warstw tkaniny. Wytrzymałość na rozciąganie i odporność na uderzenie kompozytów były lepsze niż dostępnych na rynku osłon lusterek bocznych ze względu na dobre właściwości włókna bazaltowego.
Źródło:
Polimery; 2022, 67, 2; 67--71
0032-2725
Pojawia się w:
Polimery
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-3 z 3

    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