バイオポリマー・ファイバー・強化複合材料・安定化土壌の機械的性質の予測分析 遺伝子アルゴリズム・最適化逆伝播ニューラルネットワーク
Guotao Wei1, Zhaoping Wang1, Xuanhao Cao2
1No. Three Engineering Co., Ltd. of CCCC First Highway Engineering Co., Ltd., Beijing 101100, China.
Polymers
|August 28, 2025
まとめ
最適化されたGA-BPニューラルネットワークは バイオポリマー・ファイバー・安定化土壌の機械的強さを正確に予測します このモデルは,地質工学のアプリケーションにとって不可欠な性能予測を向上させます.
科学分野:
- 地質工学
- 材料科学
- 計算モデリング
背景:
- 多成分バイオポリマーで安定した土壌の機械的性能を予測することは複雑です.
- 生物学的ポリマーで安定した土壌の複雑な構成比率に 既存の方法は苦戦しています
研究 の 目的:
- バイオポリマー・ファイバー・安定化土壌の正確な性能予測のための最適化されたGA駆動逆伝播 (BP) ニューラルネットワークを開発する.
- これらの安定した土壌の機械的強度に影響を与える重要な要因を特定する.
主な方法:
- 最適化されたGA駆動型BPニューラルネットワークは,ガールガム (GG),キサンタンガム (XG) およびポリブチレンサクシネート (PBS) を入力として,7日間の圧縮強度として使用して開発されました.
- 基準の比較のためにサポートベクトルマシン (SVM) モデルを使用した.
- データセットは検証の80%とテストの20%に分けられました.
主要な成果:
- 最適なバイオポリマー用量は0. 5%から1. 0%であった.
- 0. 5% XG- 0. 5% GGの組み合わせで最大7日間の圧縮強度466. 67kPaが達成され,未処理の土壌よりも273%増加しました.
- GA-BPモデルは,0.887の優れたR2を達成し,BP (0.714) とSVM (0.554) を大幅に上回り,平均二乗誤差を1413に減らしました.
結論:
- GA-BPモデルは,安定した土壌の機械的振る舞いを予測するための信頼性の高い方法論を提供します.
- この予測能力は,地質工学の高度なアプリケーションをサポートします.
- 開発されたモデルは,SVMのような伝統的な方法と比較して優れた精度と安定性を示しています.
