Neural network modelling of properties of cement-based materials demystified
Notice bibliographique
Résumé
Engineers often have to deal with materials of ill-defined behaviour such as cement-based materials in order to perform special design tasks. There is usually great difficulty in predicting the engineering properties of such materials due to various factors, including their non-homogeneous nature, their composite behaviour with dissimilar ingredients and sometimes the dual and/or contradictory effects of some components on the overall performance. Until recently, the methods used to predict the engineering properties of cement-based materials have been based mainly on statistical and mathematical models, which in turn are derived from human observation, empirical relationships and assumptions with limited ability to account for the effects of and interaction between all variables involved. An alternative approach, termed artificial neural networks (ANNs), has recently emerged in different engineering fields as a popular tool to predict the behaviour of materials. Due to the relatively recent adoption of ANNs for modelling the behaviour of cement-based materials, a good understanding of its fundamental basis and a critical assessment of its performance are essential. This paper examines the most widely used ANNs in materials modelling (the feed-forward, back-propagation (FFBP) neural networks). Guidelines for building, training, and validating such networks are provided. A critical assessment is presented of the effects of various parameters on the training and performance of FFBP networks and their use as an alternative approach to traditional modelling methods is evaluated through a case study. Recommendations are made to optimise the performance of ANNs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».