<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<journal>
<title>Journal of Engineering Geology</title>
<title_fa>نشریه زمین شناسی مهندسی</title_fa>
<short_title>Journal of Engineering Geology</short_title>
<subject>Basic Sciences</subject>
<web_url>http://jeg.khu.ac.ir</web_url>
<journal_hbi_system_id>1</journal_hbi_system_id>
<journal_hbi_system_user>admin</journal_hbi_system_user>
<journal_id_issn>2228-6837</journal_id_issn>
<journal_id_issn_online>2981-1600</journal_id_issn_online>
<journal_id_pii></journal_id_pii>
<journal_id_doi>10.22034</journal_id_doi>
<journal_id_iranmedex></journal_id_iranmedex>
<journal_id_magiran></journal_id_magiran>
<journal_id_sid></journal_id_sid>
<journal_id_nlai></journal_id_nlai>
<journal_id_science></journal_id_science>
<language>fa</language>
<pubdate>
	<type>jalali</type>
	<year>1394</year>
	<month>9</month>
	<day>1</day>
</pubdate>
<pubdate>
	<type>gregorian</type>
	<year>2015</year>
	<month>12</month>
	<day>1</day>
</pubdate>
<volume>9</volume>
<number>3</number>
<publish_type>online</publish_type>
<publish_edition>1</publish_edition>
<article_type>fulltext</article_type>
<articleset>
	<article>


	<language>fa</language>
	<article_id_doi></article_id_doi>
	<title_fa>پیش‌بینی مقاومت بتن حاوی سنگ‌دانه‌های مختلف از طریق مدل‌سازی در شبکه‌های عصبی مصنوعی</title_fa>
	<title>Prediction of Concrete Strength Containing Different Aggregates through Artificial Neural Networks</title>
	<subject_fa>زمین شناسی مهندسی</subject_fa>
	<subject> Engineering Geology</subject>
	<content_type_fa>مطالعه موردی</content_type_fa>
	<content_type>Case-Study</content_type>
	<abstract_fa>در این تحقیق از طریق مدل‌سازی در شبکه‌های عصبی مصنوعی، پیش‌بینی مقاومت بتن حاوی سنگ‌دانه‌های مختلف با استفاده از آزمون‌های غیرمخرب (آلتراسونیک) انجام شد. بدین منظور ابتدا مصالحی با ویژگی‌های متفاوت گردآوری و خواص آن‌ها در آزمایشگاه به‌روش‌های مخرب و غیرمخرب تعیین شده است. نکتۀ مهم این تحقیق، استفاده از سنگ‌دانه‌های مختلف با خواص فیزیکی، مکانیکی و شیمیایی متفاوت و هم‌چنین استفاده از دو آزمون غیرمخرب استاتیکی و دینامیکی است که به‌ترتیب مقاومت تک‌محوری و سرعت موج فشاری است. بنابراین مدل‌سازی شامل نمونه‌های مختلفی است و فضای پیش‌بینی نیز در برگیرنده روش‌های ایستا و پویا ‌است. نتایج این تحقیق نشان داد که استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی نه تنها سبب افزایش دقت می‌شود بلکه باعث کاهش حجم محاسبات و هم‌چنین تأثیر زیادی در کاهش زمان محاسبه خواهد شد.</abstract_fa>
	<abstract> In this research, prediction of concrete strength containing different aggregates using Non-destructive (Ultrasonic) testing through Artificial Neural Networks was carried out. For this purpose, aggregates with different properties were selected from the quarries, and then their destructive and nondestructive properties were obtained in laboratory. The significance of this research, using different aggregates with physical, mechanical and chemical properties also used two different test methods, such as Non-destructive static and dynamic testing, which are respectively uniaxial compressive strength and compressive wave velocity. Thus, this model includes various types of samples and the prediction model includes static and dynamic tests. The results showed that the use of artificial neural networks not only increases the accuracy, but also it reduces costs and time.</abstract>
	<keyword_fa>بتن , سنگدانه , سرعت موج فشاری , شبکه‌های عصبی مصنوعی ,</keyword_fa>
	<keyword>Concrete , Aggregate , Compressive Wave Velocity , Artificial neural network , </keyword>
	<start_page>2983</start_page>
	<end_page>3002</end_page>
	<web_url>http://jeg.khu.ac.ir/browse.php?a_code=A-10-460-1&amp;slc_lang=fa&amp;sid=1</web_url>


<author_list>
	<author>
	<first_name>J.</first_name>
	<middle_name></middle_name>
	<last_name>Sharifi</last_name>
	<suffix></suffix>
	<first_name_fa>جواد</first_name_fa>
	<middle_name_fa></middle_name_fa>
	<last_name_fa>شریفی</last_name_fa>
	<suffix_fa></suffix_fa>
	<email>javad2114@yahoo.com</email>
	<code>1003194753284600276</code>
	<orcid>1003194753284600276</orcid>
	<coreauthor>Yes
</coreauthor>
	<affiliation></affiliation>
	<affiliation_fa>دانشگاه تربیت مدرس</affiliation_fa>
	 </author>


	<author>
	<first_name>M. R.</first_name>
	<middle_name></middle_name>
	<last_name>Nikodel</last_name>
	<suffix></suffix>
	<first_name_fa>محمدرضا</first_name_fa>
	<middle_name_fa></middle_name_fa>
	<last_name_fa>نیکودل</last_name_fa>
	<suffix_fa></suffix_fa>
	<email>nikudelm@modares.ac.ir</email>
	<code>1003194753284600277</code>
	<orcid>1003194753284600277</orcid>
	<coreauthor>No</coreauthor>
	<affiliation></affiliation>
	<affiliation_fa>دانشگاه تربیت مدرس</affiliation_fa>
	 </author>


</author_list>


	</article>
</articleset>
</journal>
