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9786206065111 - Simulation using artificial neural networks in geotechnical engineering di Benali, Amal (17 risultati)
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Simulation using artificial neural networks in geotechnical engineering
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Simulation using artificial neural networks in geotechnical engineering (Paperback or Softback)
Lingua: Inglese
Editore: Our Knowledge Publishing 6/5/2023, 2023
ISBN 10: 6206065111 ISBN 13: 9786206065111
Da: BargainBookStores, Grand Rapids, MI, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
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Simulation using artificial neural networks in geotechnical engineering
Da: California Books, Miami, FL, U.S.A.
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Simulation using artificial neural networks in geotechnical engineering
Da: GreatBookPrices, Columbia, MD, U.S.A.
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Simulation using artificial neural networks in geotechnical engineering
Da: Ria Christie Collections, Uxbridge, Regno Unito
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Simulation using artificial neural networks in geotechnical engineering
Da: Books Puddle, New York, NY, U.S.A.
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Simulation using artificial neural networks in geotechnical engineering
Da: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno Unito
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Simulation using artificial neural networks in geotechnical engineering
Da: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno Unito
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Aggiungi al carrelloTaschenbuch. Condizione: Neu. Simulation using artificial neural networks in geotechnical engineering | Amal Benali | Taschenbuch | Englisch | 2023 | Our Knowledge Publishing | EAN 9786206065111 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu.
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Simulation using artificial neural networks in geotechnical engineering
Da: PBShop.store US, Wood Dale, IL, U.S.A.
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Simulation using artificial neural networks in geotechnical engineering
Da: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Regno Unito
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Simulation using artificial neural networks in geotechnical engineering
Da: Majestic Books, Hounslow, Regno Unito
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Simulation using artificial neural networks in geotechnical engineering
Da: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Germania
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Simulation using artificial neural networks in geotechnical engineering
Lingua: Inglese
Editore: Our Knowledge Publishing Jun 2023, 2023
ISBN 10: 6206065111 ISBN 13: 9786206065111
Da: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Germania
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Aggiungi al carrelloTaschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -With the rapid technological and industrial development that the world has seen, particularly in construction technology with these huge oil platforms in the depths of the ocean or desert. This requires an adequate load-bearing structural system, capable of distributing forces from one level to another until they reach the foot of the structure, known as the foundation. The important role of deep foundations in transmitting service loads from the superstructure to the deep soil bearing layers has prompted the use of empirical and semi-empirical methods for the axial bearing capacity design of a pile. Alternatively, artificial neural networks (ANNs) have recently been used to predict the ultimate capacity of piles based on in situ tests. Very recently, several researchers have successfully used the RNAs artificial neural network approach for the development of integrated models in conjunction with other probabilistic and evolutionary methods. 52 pp. Englisch.
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Simulation using artificial neural networks in geotechnical engineering
Lingua: Inglese
Editore: Our Knowledge Publishing Jun 2023, 2023
ISBN 10: 6206065111 ISBN 13: 9786206065111
Da: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germania
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Aggiungi al carrelloTaschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -With the rapid technological and industrial development that the world has seen, particularly in construction technology with these huge oil platforms in the depths of the ocean or desert. This requires an adequate load-bearing structural system, capable of distributing forces from one level to another until they reach the foot of the structure, known as the foundation. The important role of deep foundations in transmitting service loads from the superstructure to the deep soil bearing layers has prompted the use of empirical and semi-empirical methods for the axial bearing capacity design of a pile. Alternatively, artificial neural networks (ANNs) have recently been used to predict the ultimate capacity of piles based on in situ tests. Very recently, several researchers have successfully used the RNAs artificial neural network approach for the development of integrated models in conjunction with other probabilistic and evolutionary methods.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 52 pp. Englisch.
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Aggiungi al carrelloTaschenbuch. Condizione: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - With the rapid technological and industrial development that the world has seen, particularly in construction technology with these huge oil platforms in the depths of the ocean or desert. This requires an adequate load-bearing structural system, capable of distributing forces from one level to another until they reach the foot of the structure, known as the foundation. The important role of deep foundations in transmitting service loads from the superstructure to the deep soil bearing layers has prompted the use of empirical and semi-empirical methods for the axial bearing capacity design of a pile. Alternatively, artificial neural networks (ANNs) have recently been used to predict the ultimate capacity of piles based on in situ tests. Very recently, several researchers have successfully used the RNAs artificial neural network approach for the development of integrated models in conjunction with other probabilistic and evolutionary methods.
