Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 4

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  degree of compaction
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
The results of the possibility of geophysical methods application (such as geoelectrical ones, including ground penetrating radar and electrical resistivity tomography) to identify areas of loose sands were presented in the article. Registered anomalies obtained from geophysical survey have been verified by geological and engineering tests (drillings and dynamic probing). Measurements were carried out along the part of the lateral earth dam, consisting of man-made soils with a thickness of approximately 7 m and underlying alluvial medium grained sands. The results obtained from the geophysical survey and direct assessment of density by means of dynamic probing allowed to demonstrate the relationship between a specific type of geophysical anomalies and the density of non-cohesive man-made soils.
2
Content available remote Neural identification of degree of compaction non-cohesive soils using DPL tests
EN
The Dynamic Probing Light (DPL), called according Polish Standard PN-B-04452 [or Dynamic Cone Penetrometer DCP, called in English literature] is used for quick field tests of the density index Id (or relative density Dr, called in English literature] in soil below the critical depth of 0.6 m. The quality control of embankment compaction is done on the basis of the degree of compaction Is. The exact Is determination is done on the basis of the laboratory and the field tests (Is = Islab). Islab is very laborious and long-lasting, so theoretical dependency Is = f(ID) is used for determining the value Is = Isfield, on the basis of obtained from DPL tests the values of Id = Idfield. Statistical models of linear simple and multiple regression between Islab and IDfield were not satisfactory. To construct better models artificial neural networks were applied. The feed-forward artificial multi-layer perceptron neural network was proposed. The input variables IDfield, Alfa, Wo, Cu) and the neural network architecture 4-9-1 were selected. A neural network with optimal architecture, trained on a sufficiently large data set can successfully predict the degree of compaction of embankment soil.
PL
Lekka sonda dynamiczna DPL służy do szybkiego badania w terenie stopnia zagęszczenia gruntu niespoistego Id poniżej głębokości krytycznej równej 0,6 m p.p.t. W przypadku kontroli jakości zagęszczenia na podstawie wskaźnika zagęszczenia Is, wykorzystuje się zależność pomiędzy lD i Is (zaproponowaną przez Pisarczyka). W celu weryfikacji tej zależności przeprowadzono badania stopnia zagęszczenia za pomocą sondy DPL (który oznaczono jako Islab). Badano wartości wskaźnika zagęszczenia metodą bezpośrednią polowo-laboratoryjną (oznaczone jako Islab) oraz obliczono wartości wskaźnika zagęszczenia według zależności Pisarczyka (oznaczone jako Ispol). Analizy wyników badań przeprowadzono przy założeniu, że wartością wzorcową jest Islab. Statystyczne modele regresji liniowej i wielokrotnej pomiędzy Islab i IDpol okazały się niezadowalające. W związku z tym podjęto próbę wykorzystania sztucznych sieci neuronowych do budowy modeli o lepszej jakości. Zastosowano jednokierunkowe sztuczne sieci neuronowe. Wybrano zmienne wejściowe (IDpol, Alfa, Wo,Cu), ustalono architekturę sieci neuronowej (4-9-1) oraz stwierdzono, że najlepsze rezultaty uczenia daje metoda Quasi Newtona. Wykazano, że sieć neuronowa o optymalnej architekturze, wytrenowana na dostatecznie dużym zbiorze reprezentatywnych danych może z powodzeniem służyć w praktyce budowlanej do przewidywania wartości wskaźnika zagęszczenia warstw gruntów nasypowych, leżących na głębokości większej niż 0,6 m poniżej poziomu terenu.
PL
Zagęszczenie jest jedną z metod ulepszania materiałów gruntowych w budowlach ziemnych. Najczęściej stosowanym miernikiem osiągniętego zagęszczenia warstw wbudowanych jest wskaźnik zagęszczenia, którego badanie jest pracochłonne i powoduje przerwy w procesie technologicznym. W związku z poszukiwaniem metody szybkiej kontroli zagęszczenia w warstwach powierzchniowych nasypów przeprowadzono próbę wykorzystania do tego celu lekkiej sondy dynamicznej DPL. Do analizy przeprowadzonych badań polowych zastosowano metody statystyczne oraz sztuczne sieci neuronowe. Opracowano neuronowe modele predykcyjne wskaźnika zagęszczenia na podstawie danych uzyskiwanych z badania gruntu za pomocą lekkiej sondy dynamicznej, których względny błąd przewidywania wynosi mniej niż 5%.
EN
Compaction of soils is aimed at modifying their engineering properties to fulfil the needs of earthwork project. The basic measure parameter of the quality of soil compaction is the degree of compaction Is. The degree of compaction test is laborious, time-consuming and leads to significant delays in construction; therefore less complicated methods to test compaction parameter are needed. That is why the trial of application the Dynamic Probing Light (DPL) for quick field tests degree of compaction for surface non-cohesive soil layers was carried out. Neural networks and statistical models were analysed. The neural network with optimum architecture can be successfully used in the engineering practice for prediction of the degree of compaction with relative error less than 5%.
PL
Celem pracy było przeprowadzenie badań nad ceramiczno-polimerowymi materiałami kompozytowymi z przeznaczeniem na stomatologiczne wypełnienia stałe. Badania dotyczyły wpływu silanizacji - modyfikacji powierzchni wypełniacza poprzez zastosowanie środka preadhezyjnego - na właściwości użytkowe materiałów kompozytowych. W kompozytach o zastosowaniu stomatologicznym proszek ceramiczny stanowi fazę rozproszeną, a polimer - fazę ciągłą. Ze względu na specyfikę obydwu materiałów niezbędne jest zapewnienie odpowiedniego połączenia tych faz. Zadanie to realizowano, stosując środek preadhezyjny, który zwiększał oddziaływania na granicy faz i tym samym korzystnie wpływał na właściwości mechaniczne otrzymanych kształtek. Silanizacja proszku ceramicznego pozwoliła także na wprowadzenie większej ilości wypełniacza do żywicy polimerowej. Badano również wpływ ilości i metody nanoszenia środka sprzęgającego (y-metakrylooksypropylo-trimetoksysilanu) na ziarno proszku nieorganicznego. W celu oceny właściwości mechanicznych kształtek kompozytowych poddano je badaniu mikrotwardości Vickersa i wytrzymałości na zginanie. Wykazano wpływ silanizacji na upakowanie ziarna w kompozycie oraz wpływ na parametry wytrzymałościowe kompozytów ceramiczno-polimerowych.
EN
Ceramic-polymer composites are used in dentistry for nearly 30 years and due to their ability of composition modification they are the most promising materials. Also patient's expectations on dentistry fillings outlook made these materials popular. However their's durablity and mechanical properties still are not as good as amalgam's. Dental composites have structure similar to the tooth tissue. They consist of polymer resin, inorganic filler and preadhesion agent. Organic matrix is composition of dimethacrylic monomers usually Bis-GMA and TEGMA monomers. Silica, strontium, barium and boro-silicate glass are ceramic fillers. They increase strength and decrease polymerization shrinkage. Improvement of adhesion of inorganic glass to organic resin is achieved through silanization process. Commonly used silane is methacryloxypropyl-trimethoxysilanc. It has hydrolysable group and organofunctional group attached to silicon by an alkyl bridge. Methoxy groups undergo hydrolysis and condensation reactions in the presence of moisture. The objective of the study was to conduct research on ceramic-polymer composites used as dental fillings. The research verified influence of filler's surface treatment on functional properties of composite materials. In these composites ceramic powder is dispersed phase and polymer--continous phase. Because of specifity of both materials, good coupling is necessary. This task was conducted by using preadhesion agent, which increased adherence on filler - resin interface and improved mechanical properties of composite samples. The latest literature data indicate that it can be achieved by optymalization quantity of silane and method of filler treatment. It was proved that silanization allows to input more filler into organic resin (Tab. 1) and enhances microhardness (Fig. 2) and flexural strength (Fig. 3) of composite samples.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.