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9786206065111 - Simulation using artificial neural networks in geotechnical engineering de Benali, Amal (11 resultados)
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Simulation using artificial neural networks in geotechnical engineering
Publicado por Our Knowledge Publishing, 2023
ISBN 10: 6206065111 ISBN 13: 9786206065111
Idioma: Inglés
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 33,36
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Simulation using artificial neural networks in geotechnical engineering
Publicado por Our Knowledge Publishing, 2023
ISBN 10: 6206065111 ISBN 13: 9786206065111
Idioma: Inglés
Librería: California Books, Miami, FL, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 34,68
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Simulation using artificial neural networks in geotechnical engineering
Publicado por Our Knowledge Publishing, 2023
ISBN 10: 6206065111 ISBN 13: 9786206065111
Idioma: Inglés
Librería: moluna, Greven, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 27,82
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Simulation using artificial neural networks in geotechnical engineering
Publicado por Our Knowledge Publishing, 2023
ISBN 10: 6206065111 ISBN 13: 9786206065111
Idioma: Inglés
Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 41,44
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Simulation using artificial neural networks in geotechnical engineering
Publicado por Our Knowledge Publishing Jun 2023, 2023
ISBN 10: 6206065111 ISBN 13: 9786206065111
Idioma: Inglés
Librería: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 32,90
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: 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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Simulation using artificial neural networks in geotechnical engineering
Publicado por Our Knowledge Publishing, 2023
ISBN 10: 6206065111 ISBN 13: 9786206065111
Idioma: Inglés
Librería: PBShop.store US, Wood Dale, IL, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 37,19
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Simulation using artificial neural networks in geotechnical engineering
Publicado por Our Knowledge Publishing, 2023
ISBN 10: 6206065111 ISBN 13: 9786206065111
Idioma: Inglés
Librería: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 35,74
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Simulation using artificial neural networks in geotechnical engineering
Publicado por Our Knowledge Publishing Jun 2023, 2023
ISBN 10: 6206065111 ISBN 13: 9786206065111
Idioma: Inglés
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 32,90
Convertir monedaEUR 11,00 gastos de envío desde Alemania a EspañaCantidad disponible: 2 disponibles
Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: 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
Publicado por Our Knowledge Publishing, 2023
ISBN 10: 6206065111 ISBN 13: 9786206065111
Idioma: Inglés
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 34,42
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: 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.
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Simulation using artificial neural networks in geotechnical engineering
Publicado por Our Knowledge Publishing, 2023
ISBN 10: 6206065111 ISBN 13: 9786206065111
Idioma: Inglés
Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 41,76
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Simulation using artificial neural networks in geotechnical engineering
Publicado por Our Knowledge Publishing, 2023
ISBN 10: 6206065111 ISBN 13: 9786206065111
Idioma: Inglés
Librería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 43,24
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