使用机器学习评估废大理石对传统混凝土压力强度的影响
Kennedy C Onyelowe1,2, Viroon Kamchoom3, Ahmed M Ebid4
1Department of Civil Engineering, College of Eng & Eng Technology, Michael Okpara University of Agriculture, Umudike, Nigeria. kennedychibuzor@kiu.ac.ug.
废大理石可以取代混凝土中的水泥,提供可持续的建筑材料. 机器学习模型准确地预测其对压力强度的影响,K-Nearest Neighbors (kNN) 和自适应提升 (AdaBoost) 显示出最佳性能.
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.
- 环境科学 环境科学
背景情况:
- 废大理石,一个工业副产品,提出了处置挑战.
- 可持续建筑材料的需求越来越大.
- 传统的混凝土强度测试是耗时且资源密集的.
研究的目的:
- 通过机器学习 (ML) 评估废旧大理石对混凝土压力强度的影响.
- 为了比较各种ML模型在预测混凝土与废大理石的压力强度方面的性能.
- 为了确定影响混凝土压力强度的关键因素,在加入废大理石时.
主要方法:
- 应用了先进的ML技术:组方法数据处理神经网络 (GMDH-NN),支持向量回归 (SVR),K-最近邻居 (kNN) 和自适应提升 (AdaBoost).
- 使用了1135个混凝土条目的数据集,其中包括水泥,废大理石,聚合物,水,超级塑化剂和固化年龄等变量.
- 使用错误指数 (SSE,MAE,MSE,RMSE) 和性能指标 (准确性,R2) 评估的模型.
- 采用霍夫曼灵敏度分析来确定变量影响.
主要成果:
- K-近邻 (kNN) 和自适应提升 (AdaBoost) 显示出高精度 (95.5%) 和R2 (0.985) 的优异性能.
- 在GMDH-NN模型中,表现最差.
- 固化年龄,粗聚合物,水和超塑性剂被确定为影响压力强度的最重要因素.
结论:
- 机器学习为实验室测试提供了一种有效的替代方案,用于评估混凝土中的废大理石.
- kNN和AdaBoost是非常有效的模型,用于预测混凝土与废大理石的压力强度.
- 废大理石显示出作为混凝土混合物中可持续的部分水泥替代品的巨大潜力,显著影响了混凝土的行为.
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