A Comparative Study of Machine Learning Methods for Compressive Strength of Concrete
Notice bibliographique
Résumé
This paper introduces a comparative study for the compressive strength of concrete by employing machine learning approaches such as Genetic Programming (GP) and Artificial Neural Network (ANN). The simulation of concrete strength is strongly needed to better understand its behaviours under different conditions and loads. Since many studies predict the comprehensive strength of conventional concrete from hardened characteristics, based on the data points gathered from different experimental tests, empirical models have been developed and verified in the past years. Proposed models are more reliable if the numbers of tests increase and their repeatability increase as well. However, these models are designed for a specific range of concrete strengths. On the other hand, numerical models are more reliable since they are devised based on theoretical rules which could consider behaviours of concrete under different loading paths. But, the validation of these models is made by different loading paths with different configurations that result in costly experiments and both models use only principal stresses and strains in their formulation. Employing machine learning approaches instead of traditional models makes it possible to develop a better understanding of the compressive strength of concrete. Hence, the focus of this paper is the application of machine learning process and their suitability to model concrete compressive strength compared with early models obtained from the literature and compared with some conventional approaches.
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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 | 0,000 | 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 ».