Influence of rice husk ash on mortar compressive strength at different temperatures: Machine learning based modelling
Tác giả: Tran Thu Hien, Hoang Nhat DucTóm tắt:
The impact of different rice husk ash contents (5, 10, 20%) on mortar strength is examined at different elevated temperatures (150, 300, 450, 750oC). Based on a 45 experimental result data set, three machine learning algorithms including the Artificial Neural Network (ANN), the Least Squares Support Vector Regression (LS-SVR) and the Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS) have been used to model the functional relationship between the mixture components and the compressive strength. As a result, it is shown that LS-SVR consists in the most capable approach for modeling mortar strength with a good value of coefficient of determination (R2) = 0.80. Accordingly, this machine learning approach is potential to be used in RHA contained mix design by construction engineers.
- Cơ chế thỏa thuận nhận tội ở một số quốc gia và khuyến nghị đối với Việt Nam
- Đào tạo kỹ năng tranh tụng trong vụ án hình sự gắn với giáo dục đạo đức, ứng xử nghề nghiệp và bản lĩnh chính trị trong chương trình đào tạo nghề luật sư theo hệ thống tín chỉ tại Học viện Tư pháp
- Thực trạng ứng dụng đơn giản hóa mặt cong tự do bằng các tấm phẳng đa giác trong thiết kế kiến trúc
- Ứng dụng mặt cong hình học Hyperbolic Paraboloid trong thiết kế đồ án kiến trúc
- Ứng dụng công nghệ để tối ưu thời gian trong quá trình thiết kế thi công nội thất