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https://hdl.handle.net/1822/82056Registo completo
| Campo DC | Valor | Idioma |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | Figueiredo, Fábio Pereira | por |
| dc.contributor.author | Barros, Joaquim A. O. | por |
| dc.date.accessioned | 2023-01-20T10:37:28Z | - |
| dc.date.available | 2023-01-20T10:37:28Z | - |
| dc.date.issued | 2022 | - |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/1822/82056 | - |
| dc.description.abstract | Nesse trabalho apresenta-se uma plataforma baseada em inteligência artificial, denominada AIpFRC (aipfrc.org), que tem como objetivo fornecer ferramentas inteligentes para auxílio no projeto de estruturas de Betão Reforçado com Fibras (BRF). Essas ferramentas são construídas utilizando-se algoritmos de aprendizagem de máquina treinados recorrendo a bases de dados com informações confiáveis de testes experimentais de BRF coletadas da literatura de forma inteligente usando técnicas de inteligência artificial e tratamento de dados. | por |
| dc.language.iso | por | por |
| dc.publisher | Laboratório Nacional de Engenharia Civil (LNEC) | por |
| dc.rights | openAccess | por |
| dc.subject | Aprendizagem de máquina | por |
| dc.subject | Base de dados | por |
| dc.subject | Plataforma web | por |
| dc.subject | BRF | por |
| dc.subject | Resistência residual à flexão | por |
| dc.title | IpFRC: uma plataforma inteligente para previsões de parâmetros de projeto de estruturas de betão reforçado com fibras | por |
| dc.type | conferencePaper | por |
| dc.peerreviewed | yes | por |
| oaire.citationConferenceDate | 9 - 11 Nov. 2022 | por |
| sdum.event.title | 6as Jornadas Portuguesas de Engenharia de Estruturas (JPEE), Encontro Nacional de Betão Estrutural 2022, e 12º Congresso Nacional de Sismologia e Engenharia Sísmica | por |
| sdum.event.type | conference | por |
| oaire.citationConferencePlace | LNEC | por |
| dc.subject.fos | Engenharia e Tecnologia::Engenharia Civil | por |
| oaire.version | AM | por |
| Aparece nas coleções: | ISISE - Comunicações a Conferências Nacionais | |
Ficheiros deste registo:
| Ficheiro | Descrição | Tamanho | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| JPEE2022 _FF_JB_Final.pdf | 847,11 kB | Adobe PDF | Ver/Abrir |
