优化回收自压缩混凝土:实验发现和基于机器学习的评估
Md Habibur Rahman Sobuz1, Limon Paul Joy1, Abu Sayed Mohammad Akid1
1Department of Building Engineering and Construction Management, Khulna University of Engineering & Technology, Khulna, 9203, Bangladesh.
本研究探讨在自压缩混凝土 (SCC) 中使用废轮胎聚合物 (WRTA). 5%的替换优化了性能和减少了浪费,而XGBoost机器学习准确地预测了性能.
科学领域:
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 土木工程 土木工程是指土木工程.
- 可持续建筑 可持续建筑
背景情况:
- 标准混凝土建模面临着非线性和环境敏感性质的挑战.
- 废轮胎聚合物 (WRTA) 为混凝土中的粗聚合物提供了一个潜在的可持续替代品.
- 自压缩混凝土 (SCC) 需要精确的表征以获得最佳性能.
研究的目的:
- 为了评估不同百分比的WRTA的SCC的修形学和机械性能,作为粗聚合物的部分替代品.
- 确定最佳的WRTA替代水平,以平衡性能和废物管理.
- 为了比较线性回归 (LR) 和极端梯度提升 (XGBoost) 的预测精度,用于化SCC特征.
主要方法:
- 在0%,5%,10%,20%的合式WRTA中,作为SCC中的粗聚合物的替代品.
- 通过沉流量,J环和V道测试来评估新鲜性能.
- 通过压力和分裂拉伸强度测试评估硬化性能.
- 利用LR和XGBoost机器学习模型进行财产预测.
主要成果:
- 增加的WRTA含量导致可加工性和硬化性能下降.
- 5%的WRTA替代被认为是减少环境影响和废物管理的最佳方案.
- 在28天后,10%的WRTA替代导致压力强度下降34%,拉伸强度下降28%.
- XGBoost的表现优于LR,为物业预测实现了更高的R2值.
结论:
- 5%的WRTA替代可用于生产具有更好的可持续性的自压缩混凝土 (SCRC).
- 虽然10%的替换是可能的,但它显著降低了机械强度.
- XGBoost是一个有效的机器学习工具,可以准确预测化SCC的行为.
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