利用神经网络预测基于废物的混凝土的强度

最近在一篇文章发表在开放获取期刊欧洲杯足球竞彩,研究人员讨论了人工神经网络(ANN)的预测基于废物的混凝土的抗压强度。

研究:预测基于废物的混凝土的抗压强度使用人工神经网络。图片来源:komkrit Preechachanwate / Shutterstock.com

背景

环境和气候严重影响材料使用和过度浪费资源利用率。数量和营业额,混凝土已超过所有其他作为最重要的建筑材料。欧洲杯足球竞彩在8 - 12数十亿吨天然骨料混凝土工业每年消耗的。

由于这个原因,越来越多的兴趣使用绑定由其他浪费材料,建立了它们的有效性。欧洲杯足球竞彩综合预测技术研究混凝土或砂浆的强度由副产品仍然缺乏。最近许多研究使用外推技术来预测胶结材料的抗压强度。欧洲杯足球竞彩安似乎是相关的和有效的技术在这些方法。

ann可以用来解决工程困难,根据最近的一些研究。估计混凝土的抗压强度,必要的数据可能是复杂或不足。许多研究在2000年代早期显示了巨大的潜力提高混凝土配合比和预测性能。

最好的选择保护环境和自然资源可以使用额外的胶结材料。熟料与其他材料的替换是一个知名水泥的环境影响最小化的方法。欧洲杯足球竞彩此外,天然填料,包括火山灰,煅烧粘土、石灰石,展示了他们是否适合在混凝土中使用。

建筑人工神经网络中节点及其交互。图片来源:阿玛,M et al .,材料欧洲杯足球竞彩

关于这项研究

在这项研究中,作者预期几个基于废物的混凝土的抗压强度使用一个安。偏高岭土、石灰石填料、大理石废料,硅灰,再生骨料、粉煤灰、碾碎,粒状高炉矿渣矿物添加剂研究的几个示例。1303种组合的实验数据,从22个书目来源获得安学习的过程中,作为该方法的基础。

团队组织和加工数据进行训练和测试模型使用一个多层前馈神经网络模型。下面的水泥、水含量、替代率、水粘结剂比例,模型数量的强塑剂,等等,有18个输入。MATLAB的神经网络模块程序被用来构建和应用ANN模型。安表现出一个伟大的能力预测混凝土的抗压强度和特别精确的和令人满意的精度²等于0.9888和日军= 2.87%,根据预测结果表明神经网络模型。

研究人员检测了ANN建模在预言混凝土质量的有效性。目标是创建和实现人工智能(AI)的工具,可以预测混凝土的特点,包含的副产品,被雇佣额外的胶结材料。这项研究强调了潜在的利用ANN预测环保混凝土的性能以满足和可靠的结果。该方法使用机器学习研究同时集众多补充胶结材料。欧洲杯足球竞彩

应用神经网络的结构和学习过程的原则。图片来源:阿玛,M et al .,材料欧洲杯足球竞彩

观察

分别进行验证、培训和测试,确定的系数R²0.9763、0.9982和0.9566。预测和实验值之间的差异相对较小,所表示的均方根(RMSE)值为2.91 MPa。根据日军,预期的抗压强度变化的实验数据平均2.87%。这表明,预期和实际结果之间的差异很小。这是观察到的数据必须躺在45°线网络输出和目标在哪里适合理想的平等。

通过学习复杂的细节的水灰比、混凝土的年龄,水泥和掺合料数量,等等,拟议的ANN模型可以用高精度预测抗压强度。结果表明,多层前馈神经网络是有用的工具来预测混凝土的抗压强度。R²日军,MSE和梅模型错误显示轻微的实验值和预测值之间的差异。这些发现暗示安的使用混凝土抗压强度预测是恰当的。

人工神经网络从MATLAB软件架构(R2022a)。图片来源:阿玛,M et al .,材料欧洲杯足球竞彩

结论

总之,本研究基于废物的混凝土的抗压强度预测使用人工神经网络。学习方法、体系结构和前馈和反向传播方法都解释道。然后,来自22单独调查的1303混凝土配方被包括在书目数据集产生的文学。

作者提到,他们将检查的应用决策树回归(DTR)来预测混凝土的品质在未来的研究。他们表示,拟议中的机器学习技术是一种有效的策略。

引用

阿玛,M。Benzerzour, M。Zentar, R。et al。预测基于废物的混凝土的抗压强度使用人工神经网络。欧洲杯足球竞彩材料,15 (20),7045 (2022)。https://www.mdpi.com/1996-1944/15/20/7045

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