Modeling of Compressive Strength for Self-Consolidating High-Strength Concrete Incorporating Palm Oil Fuel Ash
Notice bibliographique
Résumé
Modeling is a very useful method for the performance prediction of concrete. Most of the models available in literature are related to the compressive strength because it is a major mechanical property used in concrete design. Many attempts were taken to develop suitable mathematical models for the prediction of compressive strength of different concretes, but not for self-consolidating high-strength concrete (SCHSC) containing palm oil fuel ash (POFA). The present study has used artificial neural networks (ANN) to predict the compressive strength of SCHSC incorporating POFA. The ANN model has been developed and validated in this research using the mix proportioning and experimental strength data of 20 different SCHSC mixes. Seventy percent (70%) of the data were used to carry out the training of the ANN model. The remaining 30% of the data were used for testing the model. The training of the ANN model was stopped when the root mean square error (RMSE) and the percentage of good patterns was 0.001 and ≈100%, respectively. The predicted compressive strength values obtained from the trained ANN model were much closer to the experimental values of compressive strength. The coefficient of determination (R2) for the relationship between the predicted and experimental compressive strengths was 0.9486, which shows the higher degree of accuracy of the network pattern. Furthermore, the predicted compressive strength was found very close to the experimental compressive strength during the testing process of the ANN model. The absolute and percentage relative errors in the testing process were significantly low with a mean value of 1.74 MPa and 3.13%, respectively, which indicated that the compressive strength of SCHSC including POFA can be efficiently predicted by the ANN.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».