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simulation using artificial neural di benali amal (11 risultati)
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Simulation using artificial neural networks in geotechnical engineering
Da: Ria Christie Collections, Uxbridge, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 32,01
EUR 13,60 per la spedizione da Regno Unito a U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
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Simulation using artificial neural networks in geotechnical engineering
Da: Books Puddle, New York, NY, U.S.A.
Valutazione del venditore 4 su 5 stelle
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EUR 27,82
EUR 48,99 per la spedizione da Germania a U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
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Simulation using artificial neural networks in geotechnical engineering
Editore: Our Knowledge Publishing Jun 2023, 2023
ISBN 10: 6206065111 ISBN 13: 9786206065111
Lingua: Inglese
Da: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germania
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 32,90
EUR 60,00 per la spedizione da Germania a U.S.A.Quantità: 2 disponibili
Aggiungi al carrelloTaschenbuch. Condizione: Neu. 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.Books on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 52 pp. Englisch.
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EUR 29,50
EUR 70,00 per la spedizione da Germania a U.S.A.Quantità: 5 disponibili
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.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
PAP. Condizione: New. New Book. Shipped from UK. THIS BOOK IS PRINTED ON DEMAND. Established seller since 2000.
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Simulation using artificial neural networks in geotechnical engineering
Da: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 34,23
EUR 3,73 per la spedizione da Regno Unito a U.S.A.Quantità: Più di 20 disponibili
Aggiungi al carrelloPAP. Condizione: New. New Book. Delivered from our UK warehouse in 4 to 14 business days. THIS BOOK IS PRINTED ON DEMAND. Established seller since 2000.
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Simulation using artificial neural networks in geotechnical engineering
Editore: Our Knowledge Publishing Jun 2023, 2023
ISBN 10: 6206065111 ISBN 13: 9786206065111
Lingua: Inglese
Da: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Germania
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
EUR 32,90
EUR 23,00 per la spedizione da Germania a U.S.A.Quantità: 2 disponibili
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
Da: Majestic Books, Hounslow, Regno Unito
Valutazione del venditore 4 su 5 stelle
EUR 49,94
EUR 7,38 per la spedizione da Regno Unito a U.S.A.Quantità: 4 disponibili
Aggiungi al carrelloCondizione: New. Print on Demand.
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Simulation using artificial neural networks in geotechnical engineering
Da: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Germania
Valutazione del venditore 4 su 5 stelle
EUR 50,97
EUR 9,95 per la spedizione da Germania a U.S.A.Quantità: 4 disponibili
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EUR 34,42
EUR 60,48 per la spedizione da Germania a U.S.A.Quantità: 1 disponibili
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.
