可解释的自动化和多目标优化,以实现可持续的高性能地质聚合物混凝土.
Siyuan Wu1,2, Xinrui Liu3,4, Bo Fu5
1Department of Civil Engineering, Dalian University of Technology, Dalian, 116024, China.
本研究介绍了一种使用机器学习和优化来设计可持续混凝土的自动化框架. 该方法有效地平衡了压力强度,成本和碳排放,大大减少了对环境的影响.
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:
- 越来越多的环境问题需要可持续的替代传统混凝土.
- 高性能地质聚合物混凝土 (HPGC) 提供了一个有前途的环保解决方案.
- 在强度,成本和排放方面优化HPGC混合设计与传统方法相比具有挑战性.
研究的目的:
- 开发HPGC混合设计的综合框架.
- 为了平衡压力强度,成本和碳排放.
- 提高HPGC预测模型的可解释性和准确性.
主要方法:
- 实现了用于预测建模的自动机器学习 (AutoML) 算法.
- 综合的沙普利增量解释 (SHAP) 对于模型的可解释性.
- 应用多目标优化 (MOO) 使用帕雷托非主导排序用于设计解决方案.
主要成果:
- 在预测HPGC压力强度方面,AutoML模型实现了高精度 (R2=0.9280).
- SHAP分析确定了影响HPGC业绩的关键因素.
- 优化框架使二氧化碳排放量减少了23-60%,单位成本降低了16-36%.
结论:
- 拟议的综合框架有效地平衡了HPGC混合设计中的多个目标.
- 这种方法促进了生态有效的混凝土设计,并支持绿色建筑技术.
- 建议进一步扩展数据以提高模型的通用性.
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