Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Trwałość samozagęszczalnej zaprawy ze spoiwa wieloskładnikowego pod wpływem zewnętrznych czynników chemicznych

Benguit Ammar, Boukhelkhal Aboubakeur, Azzouz Lakhdar

Cement Wapno Beton

|

2024

|

R. 29, nr 1

71--81

PL

Właściwości użytkowe betonów i zapraw są szczególnie powiązane z ich składem i stosunkiem wody do cementu. Zastosowanie cementu portlandzkiego [OPC] jako spoiwa zwiększa ciepło hydratacji i koszt cementu oraz emisję CO2. Zatem użytecznym rozwiązaniem może być zastosowanie spoiwa wieloskładnikowego poprzez zmniejszenie ilości OPC i wprowadzenie dodatków mineralnych. W tym badaniu OPC częściowo zastąpiono mączką marmurową [MP] w różnych proporcjach: 5, 10, 15 i 20% i zbadano wpływ MP na trwałość zapraw samozagęszczalnych [SCM] narażonych na agresję chemiczną. Zastosowano dwa roztwory korozyjne: siarczanu sodu [Na2SO4] i kwasu chlorowodorowego [HCl]. Stężenia roztworów wynosiły odpowiednio 5 i 1%. Wyniki wykazały, że zastosowanie proszku marmurowego korzystnie wpływa na poprawę odporności SCM na agresywne roztwory. Dodanie 20% MP zwiększyło odporność na działanie siarczanu sodu o 46% po 180 dniach. Stwierdzono, że stosowanie dodatku MP w zakresie od 10 do 20% zmniejsza utratę masy o 1 do 0,47%.

EN

The performance of concrete / mortar is specially related to their composition and water to cement ratio. The use of Ordinary Portland cement [OPC] as binder increases the hydration heat and cost of cement and CO2 emissions. So the use of composite binder by reducing the amount of OPC and introducing mineral additions can be a useful solution. In this study, OPC was partially substituted with marble powder [MP] at various percentages (5, 10, 15 and 20%) and the effect of MP on the durability of self compacting mortars [SCM] exposed to chemical aggressions was investigated. Two aggressive solutions were used sodium sulfate [Na2SO4] and hydrochloric acid [HCl]. The dosages of the solutions were 5 and 1%, respectively. The results revealed that the use of marble powder is beneficial for improving the resistance of SCM to aggressive solutions. Adding 20% MP increased the resistance against sodium sulfate attack by 46% at 180 days. Using MP with content ranged between 10 to 20% was found to reduce mass loss by 1 to 0.47%.

2

Degradacja MWK

Patoka Krzysztof

Materiały Budowlane

|

2022

|

nr 9

63--65

3

Understanding consumer loyalty using neural network

Deliana Y., Rum I. A.

Polish Journal of Management Studies

|

2017

|

Vol. 16, No. 2

51--61

EN

Instant coffee products are very popular for consumers, at both urban and rural levels. Consumer loyalties respond to various attributes of instant coffee products, grouped by internal and external factors. The study using Artificial Neural Network (ANN) model. The proposed method provides a direct mapping from configuration loyalty attributes to consumer behavior. The algorithm used in training set is Scaled Conjugate Gradient (SCG) with random data division and the performance is calculated using MSE. The result revealed that internal factors were effective predictors of a lower preference in consumer loyalties whereas external factors were more effective in predicting a higher preference in consumer loyalties. This research represents a first attempt to use neural networking to model the relationship between consumer-producer attributes and consumer loyalties.

PL

Produkty kawy rozpuszczalnej są bardzo popularne wśród konsumentów, zarówno w obszarach miejskich, jak i wiejskich. Lojalność konsumentów reaguje na różne cechy wymienionych produktów kawowych, można je pogrupować według czynników wewnętrznych i zewnętrznych. Badanie przeprowadzono z wykorzystaniem modelu sztucznej sieci neuronowej (ANN). Proponowana metoda zapewnia bezpośrednie odwzorowanie atrybutów lojalnościowych i konfiguracji zachowań konsumenckich. Algorytmem używanym w badaniu jest Scaled Conjugate Gradient (SCG) z losowym podziałem danych, a wydajność obliczana jest za pomocą MSE. Rezultaty wskazują, że czynniki wewnętrzne były skutecznymi predyktorami niższej preferencji w lojalności konsumentów, podczas gdy czynniki zewnętrzne były bardziej skuteczne w przewidywaniu wyższych preferencji w lojalności konsumentów. Badania te stanowią pierwszą próbę wykorzystania sieci neuronowych do modelowania relacji między cechami producent-konsument a lojalnością konsumenta.