Development and field based validation of a predictive model for concrete compressive strength using fresh state properties in a large scale construction project
Notice bibliographique
Résumé
Estimation of a compressive strength of concrete earlier than for a standard 28 day test remains a highly challenging issue in construction industry on a large scale, where the quality control is merged with efficient scheduling and sustainable construction. This work presents a predictive model validated under real field conditions, through the processing of data collected in 4872 concrete cylinders produced in an infrastructure work with a total cast volume of 25,000 m³. The models are based on fresh state parameters temperature, slump, air content, and density that are commonly tested in the field, and are used to predict 7 and 28 days compressive strength for 35 and 40 MPa designs. Selected were three statistical methods including multiple linear regression as the base method, principal component analysis for dimensionality reduction, and LASSO regularization with interaction terms. Cross validation results showed the robust performance and the adjusted R² value was as high as 0.71 and RMSE was less than 3.4 MPa. While LASSO tightened model parsimony and did not reduce prediction efficiency, PCA increased precision in the context of multicollinearity and only slightly at the cost of precision. A strong correlation between early and late strength (0.84 and 0.74 for 35 MPa and 40 MPa, respectively) supports the use of early age results as practical predictors. The compressive strength prediction module was validated with real project data, providing ±RMSE confidence bands for operational use. These findings demonstrate that statistical modeling can be integrated into quality control workflows, enabling data driven decisions in concrete production and placement.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».