Loading rate and mineralogical controls on tensile strength of rocks: a machine learning view
Machine learning models show the effects of loading rate and mineralogical composition on rock tensile strength. Difference between the indirect and direct tensile strengths becomes larger with a higher loading rate. Training with dissimilar mineralogical compositions reduces prediction reliability...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Tie, Jiahao, Meng, Wenzhao, Wei, Mingdong, Wu, Wei |
---|---|
مؤلفون آخرون: | School of Civil and Environmental Engineering |
التنسيق: | مقال |
اللغة: | English |
منشور في: |
2023
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/170052 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Tensile strength of unsaturated coarse and fine-grained soils
بواسطة: Bulolo, Sam, وآخرون
منشور في: (2022) -
Exploring an eco-friendly approach to improve soil tensile behavior and cracking resistance
بواسطة: Li, Lin, وآخرون
منشور في: (2024) -
Improving tensile and compressive strengths of magnesium by blending it with aluminium
بواسطة: Thakur, S.K., وآخرون
منشور في: (2014) -
Behavior of hybrid-fiber engineered cementitious composites subjected to dynamic tensile loading and projectile impact
بواسطة: Maalej, M., وآخرون
منشور في: (2014) -
Effect of precipitation on the bulk hardness and the ultimate tensile strength of a 6061/SiC composite
بواسطة: Gupta, M.
منشور في: (2014)