适应性神经模糊推断系统优化天然乳改性混凝土的机械性能
Efiok Etim Nyah1,2, David Ogbonna Onwuka3, Joan Ijeoma Arimanwa3
1Department of Civil Engineering, University of Cross River State, Calabar, Nigeria. nyahefiok@unicross.edu.ng.
这项研究优化了使用自适应神经模糊推理系统 (ANFIS) 进行准确的属性预测的天然乳改性混凝土 (NRLMC). 安菲斯有效地模拟复杂的混凝土行为,确定最佳混合物,以提高建筑的性能和可持续性.
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.
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 传统的混凝土测试是耗时的,昂贵的和可变的.
- 机器学习为模拟复杂材料行为提供了强大的替代方案.
- 天然乳改性混凝土 (NRLMC) 显示了提高性能的潜力.
研究的目的:
- 使用适应性神经模糊推理系统 (ANFIS) 来优化NRLMC属性.
- 为了提高混凝土机械性能的预测准确度.
- 为了确定高性能混凝土的最佳NRL和硫酸含量.
主要方法:
- 进行实验室实验以确定NRL和CaSO4含量对NRLMC的影响.
- 在 MATLAB 中开发并验证了一种 ANFIS 模型,用于预测混凝土的性能.
- 使用微结构分析 (SEM,EDS,FTIR) 和SHAP分析来获得更深入的见解.
主要成果:
- 确定了10%NRL和2%CaSO4的最佳混合物,用于压力强度 (44.27MPa) 和弹性模量 (34.20GPa).
- 对于各种属性,ANFIS模型表现出高预测精度,低RMSE和MAPE.
- SHAP分析显示OPC和NRL含量是弹性和剪切强度的主导因素.
结论:
- 安菲斯是一个可靠的工具,可以准确预测混凝土的性能,减少实验试验.
- NRLMC是一种可持续的,高性能材料,具有耐用建筑的潜力.
- 智能建模加速了对环境友好的具体解决方案的开发.
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