The Study of the Effects of Supplementary Cementitious Materials (SCMs) on Concrete Compressive Strength at High Temperatures Using Artificial Neural Network Model
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Notice bibliographique
Résumé
In this study, an artificial neural network (ANN) model was developed to predict the compressive strength of concrete containing supplementary cementitious materials (SCMs) at high temperatures. For this purpose, 500 experimental results were collected from the available literature. The effective parameters in the model are the volumes of coarse and fine aggregates, water, cement, coarse-aggregate type, percentage SCMs as the cement replacement, temperature levels, and test methods. The proposed ANN model was developed at a correlation coefficient of 0.966. A parametric study was conducted to evaluate the impact of the combined effects of input parameters (aggregate types and SCM content) on the relative compressive strength of concrete at high temperatures. It was shown that siliceous aggregate has a better performance by producing stronger bonds with cement paste than calcareous aggregates. The optimum SCM contents depend on the aggregate types. The optimum silica fume (SF) content for concrete with a water-to-binder ratio of 0.6 subjected to high temperatures is 8% and 3% for siliceous and calcareous concrete, respectively. The analysis of the ANN model has provided a conclusive understanding of the concrete behaviour at high temperatures.
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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) | 0,000 | 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 découle