To predict rice blast, many machine learning methods have been proposed. As the quality and quantity of input data are essential for machine learning techniques, this study develops three artificial neural network (ANN)-based rice blast prediction models by combining two ANN models, the feed-forward neural network (FFNN) and long short-term memory, with diverse input datasets, and compares their performance. The Blast_Weathe long short-term memory r_FFNN model had the highest recall score (66.3%) for rice blast prediction. This model requires two types of input data: blast occurrence data for the last 3 years and weather data (daily maximum temperature, relative humidity, and precipitation) between January and July of the prediction year. This study showed that the performance of an ANN-based disease prediction model was improved by applying suitable machine learning techniques together with the optimization of hyperparameter tuning involving input data. Moreover, we highlight the importance of the systematic collection of long-term disease data.
Tarek Sharaf;Sara Ismail;Mohamed Elghandour;Ahmed Turk
Structural Engineering and Mechanics
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제92권2호
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pp.207-226
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2024
Recently, the phenomenon of disproportionate structural failure caused by blast load has grown more common in the field of engineering design. Blast-resistant analyses and designs have been developed by many structural techniques and methodologies to forecast the loads produced by a high explosive charge on structures with complicated geometry. These techniques are based on a good understanding of blast phenomena to analyze structures exposed to blast load. This paper provides a current state-of-the-art review of blast prediction and simulation methods to predict the design blast loads that are used to assess the structural response and damage level to an existing or new building. The damage criteria from the general design approach relevant to civil design applications in forecasting blast loads as well as structural system responses will be provided. Identifying the structures' expected damage class would aid in providing extra reinforcing or strengthening for damaged elements to meet the acceptance criteria or minimize damage by a suitable blast mitigation strategy. Based on identifying the damage class expected of a structure subjected to an explosion, blast mitigation strategies could be used to minimize damage and maximize the ability of the structure to function even after the explosion.
The study on the strength prediction using Maturity is mainly focused on, but the study on the concrete mixing blast furnace slag powder is insufficient. The purpose of this study is to investigate the relationships between compressive strength and equivalent age by Maturity function and is to compare and examine the strength prediction of concrete mixing Blast Furnace Slag Power using ACI and Logistic Curve prediction equation. So it is intended that fundamental data are presented for quality management and process management of concrete mixing Blast Furnace Slag Power in the construction field.
The blast vibration can generate occupants dissatisfy as well as damage of physics nearby building. Then blast vibration estimation issue important problems. But, now blast vibration prediction inside-outside country not established objective method according to blast number to express magnitude of vibration. In this study, Our propoes show our country problem of blast vibration about blast vibration measurement and this problems be able to find improve method. (omitted)
The exiting studies on the strength prediction by maturity method is mainly focused on concrete using OPC, meanwhile the study on the concrete mixing blast furnace slag powder (BFSP) is insufficient. The purpose of this study is to investigate the relationships between compressive strength and equivalent age by existing Maturity functions, i.e., Nurse-saul function Arrhenius function. This study also compared and examined the strength prediction of concrete mixing BGSP using ACI model and Logistic Curve prediction equation. Therefore, it is intended that fundamental data are presented for quality management and process management of concrete mixing BFSP.
This study is to predict the compressive strength for the concrete of ground granulated blast-furnace slag, and use Plowman's, Gompertz's model. The results are as follows; The prediction compressive strength were simiar using Rastrup's equivalent age model. but The prediction compressive strength using Freiesleben's equivalent age model weren't simiar in bfs replacement Ratio of 50%, because it is analyzed as the activation energy.
The compressive strength of concrete is greatly affected by the temperature inside the concrete at the initial age immediately after pouring. The apparent activation energy of cement and the setting time of concrete are major factors influencing the development of compressive strength of concrete. This study measured the apparent activation energy and setting time according to the change in W/B for each mixing rate of Ground Granulated Blast-Furnace Slag (GGBFS). And after calculating the compressive strength prediction model, the accuracy of the prediction model was evaluated by comparing the predicted compressive strength and the compressive strength.
본 연구는 정확한 단차부여가 가능한 전자뇌관을 사용하여, 모델링을 통한 진동예측과 실제 발파진동의 결과를 상호 비교함으로써 발파 작업 시 발생하는 진동을 예측하고 설계에 반영할 수 있는지의 가능성을 연구하였다. 모델링의 회귀분석 결과와 실제 획득한 진동 데이터의 회귀분석 결과를 비교하여 볼 때 유사성이 있는 것으로 확인되었고, 따라서 다양한 조건에서의 진동 추정이 보다 정밀성을 가질 수 있을 것으로 기대된다.
The blast vibration can generate occupants dissatisfy as well as damage of physics nearby building. Then blast vibration estimation issue important problems. But, now blast vibration prediction inside-outside country not established objective method to express magnitude of vibration according to blast number. In this study, Our propose show our country problem of blast vibration about blast vibration measurement and this problems be able to find improve method.
본 논문에서는 이미 제안된 발파진동식 중에서 국내의 지질조건에 가장 적합한 식을 연구하였다. 국내에서 측정된 여러 현장의 자료를 이용하여 제안된 발파진동식의 적합성을 분석 검토하였다. 실측자료를 이용한 발파진동식의 산정은 선형회귀분석을 적용하였다. 또한 실측자료로 각 발파진동식을 산출한 후에는 이 발파진동식에 다시 환산거리를 대입하여 진동속도를 산출하였다. 산출한 진동속도와 측정한 진동속도를 비교함으로써 회귀분석한 발파진동식의 신뢰성을 도심지의 소규모발파와 채석장의 대규모발파를 나누어서 살펴보았다. 그 결과 국내의 지질조건에 가장 적합한 식은 미광무국에서 제안한 ROOT SCALE과 CUBE ROOT SCALE 임을 밝혔다. 또한 본 논문에서는 실측자료와 기존의 현장자료를 이용하여 각 암종을 대표할 수 있는 발파진동식을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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