Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 3

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

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
PL
Popularne systemy ocieplania ścian zewnętrznych składają się z dwóch podstawowych warstw: termoizolacyjnej i wierzchniej – dekoracyjno-ochronnej, nakładanej na materiał do izolacji cieplnej. Termoizolację łączy się z ocieplaną ścianą najczęściej przez: przyklejenie przy użyciu zaprawy klejącej, masy klejącej albo kleju poliuretanoweg oraz zamocowanie przy użyciu łączników mechanicznych. Warstwą mającą kontakt z otoczeniem zewnętrznym jest tynk cienkowarstwowy, którego grubość przyjmuje się z przedziału od 1 do 5 mm w zależności od oferowanego na rynku systemu. Technologia wykonywania ocieplenia nie jest skomplikowana, jednak z praktyki budowlanej wynika, że w trakcie eksploatacji ujawniają się różne wady tynków, a przyczyna ich wystąpienia często nie jest jednoznaczna. Autorzy artykułu, po wykonaniu wielu ekspertyz warstw elewacyjnych budynków, chcieliby zwrócić uwagę na strukturę wewnętrzną tynku cienkowarstwowego i jego nieciągłości, by szukać w nich przyczyn występujących wad.
EN
Popular external wall insulation systems consist of two basic layers: thermal insulation and rendering system, connected to the insulated wall by means of adhesive layer and mechanical fasteners. The contact layer with the surroundings is a finishing coat, the thickness of which ranges from 1 to 5 mm, depending on the system offered on the market. The technology of wall insulation is not complicated, but construction practice shows, that many finishing coat defects are revealed during the exploitation, and the reason for their occurrence is not clear. The authors of the article, after making many expert opinions of the rendering systems of buildings, would like to draw attention to the internal structure of the thin-layer plaster and its discontinuities, in order to look for the causes of the defects in them.
PL
W artykule przedstawione zostały rezultaty identyfikacji grubości warstw asfaltowych nawierzchni podatnej odcinka próbnego, przy zastosowaniu Sztucznych Sieci Neuronowych (SSN). Korzystając z pomiarów przemieszczeń nawierzchni na odcinku próbnym, wykonanych ugięciomierzem FWD, zbiór uzyskanych wyników został podzielony na dwie części. Pierwszą cześć zbioru wyników wykorzystano do nauki jednokierunkowej, wielowarstwowej sztucznej sieci neuronowej. Druga część z pomiaru ugięciomierzem FWD, stanowiła zbiór do testowania wyuczonej sieci. Ostatecznie przy założeniu, że znane są tylko wyniki z pomiarów ugięciomierzem FWD, oszacowano grubości warstw asfaltowych nawierzchni na odcinku próbnym. Należy podkreślić, ze wartość średnia obliczonych grubości warstw należy do przedziału dokładności możliwej do zaakceptowania w drogownictwie.
EN
The paper presents the results of back-calculation that is used to evaluate the thickness of asphalt layers for flexible pavement of test section, using Artificial Neural Network (ANN). Making use of Falling Weight Deflection (FWD) measurements from test section, the obtained data set was divided onto two parts. The first part of data set was used in learning process of feed-forward multilayered ANN. The second part was to be a test set of input/output values that were introduced to already trained ANN. Finally, according that the only known values are those from FWD measurements, the thickness of pavement asphalt layers was estimated within acceptable tolerance in the field of road pavement activity.
EN
In the paper the results of carburized layers depth investigation, based on real carburizing processes and numerical carburizing model simulation, were presented. Obtained results taking in account assumed numerical model, demonstrates good agreement with experimental investigations.
PL
W pracy przedstawiono wyniki badań grubości warstw nawęglonych oparte na rzeczywistych procesach przeprowadzonych na stanowisku do nawęglania próżniowego oraz symulacji numerycznego modelu nawęglania. Otrzymane w oparciu o założony model numeryczny wyniki pokazują dużą zgodność z weryfikacją doświadczalną.
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.