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Machine learning to estimate the bond strength of the corroded steel bar‐concrete

Autor(en): (College of Water Resources and Architectural Engineering, Northwest A&F University Yangling China)
(Chongqing Key Laboratory of Public Big Data Security Technology Chongqing China)
ORCID (College of Water Resources and Architectural Engineering, Northwest A&F University Yangling China)
(National Rail Transit Electrification and Automation Engineering Technology Research Center (Hong Kong Branch) Hong Kong Polytechnic University Hong Kong China)
ORCID (National Rail Transit Electrification and Automation Engineering Technology Research Center (Hong Kong Branch) Hong Kong Polytechnic University Hong Kong China)
(College of Water Resources and Architectural Engineering, Northwest A&F University Yangling China)
Medium: Fachartikel
Sprache(n): Englisch
Veröffentlicht in: Structural Concrete, , n. 1, v. 25
Seite(n): 696-715
DOI: 10.1002/suco.202300401
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  • Über diese
    Datenseite
  • Reference-ID
    10748308
  • Veröffentlicht am:
    14.01.2024
  • Geändert am:
    10.02.2024
 
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