A novel framework for developing environmentally sustainable and cost-effective ultra-high-performance concrete (UHPC) using advanced machine learning and multi-objective optimization techniques
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to propose a novel framework for strength prediction and multi-objective optimization (MOO) of economical and environmentally sustainable ultra-high-performance concrete (UHPC) which aids in intelligent, sustainable, and resilient construction. Different tree- and boosting ensemble-based machine learning (ML) models are integrated to form an accurate and reliable prediction model for the uniaxial compressive strength of UHPC. The optimized models are integrated into a super learner model, resulting in a robust predictive model that is used as one of the objective functions in the MOO problem. A total of 19 objective functions are considered, including cost, uniaxial compressive strength, and 17 environmental impact categories that comprehensively evaluate the environmental sustainability of the UHPC mix. The resulting impacts from the mid-point indicators were calculated using the Eco-invent v3.7 Life Cycle Inventory database. The results showed that the super learner model accurately predicted the uniaxial compressive strength of UHPC. The MOO resulted in Pareto fronts, demonstrating the trade-off among the uniaxial compressive strength, cost, and environmental sustainability of the mix and a broad range of solutions that can be obtained for the 19 objectives. The study provides a useful tool for designers and decision-makers to select the optimal UHPC mixture that meets specific project requirements. Finally, for the practical application of the ML predictive model and MOO algorithm for UHPC, a graphical user interface-based software tool, FAI-OSUSCONCRET, was developed. This software tool offers fast, accurate, and intelligent predictions and multi-objective optimizations tailored to specific project requirements, thus resulting in a UHPC mixture that perfectly meets project needs.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».