Data-driven formulation of steel fiber pull-out force in cementitious composites using genetic programming
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study aims to develop a data-driven approach for predicting and formulating the pull-out force of steel fibers in cementitious composites using a genetic programming variant, gene expression programming (GEP). A comprehensive dataset of 437 experimental data was collected from previous studies, including key variables such as embedment length, fiber inclination angle, tensile strength of fibers, aspect ratio, loading rate, water-to-cement ratio, compressive strength of matrix, and fiber geometry. The GEP model developed in this study demonstrated notable accuracy in predicting pull-out force, with an R 2 of 0.93. Model performance was evaluated using multiple statistical criteria, confirming its satisfactory predictive ability. Furthermore, a k-fold cross-validation was performed, and the results confirmed the model’s robustness and capability for generalizing to new data. Sensitivity analysis using SHAP interpretation revealed that the fibers’ tensile strength and the embedment length are the most influential factors affecting the pull-out force. The GEP method was adopted for its ability to generate accurate and interpretable mathematical formulas. Accordingly, a mathematical formula for the pull-out force is proposed, providing an efficient and interpretable tool for future studies. Overall, the GEP approach can significantly reduce reliance on costly and time-consuming experimental procedures while ensuring reliable performance predictions and practical formulations.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».