CSDL Bài trích Báo - Tạp chí
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.
- Phát triển nhà ở xanh và thay đổi tư duy quy hoạch, quản lý hệ sinh thái lưu vực sông tại các đô thị Việt Nam
- Hạ tầng xanh trong đô thị : kinh nghiệm quốc tế, thực trạng và giải pháp cho các đô thị ứng phó với biến đổi khí hậu
- Hiện trạng quản lý chất thải nhựa và ô nhiễm vi nhựa ở Đông Nam Á
- Tổng hợp các công cụ kiểm soát phát triển đô thị ở Việt Nam
- Mô hình phát triển và các thách thức suy giảm trung tâm đô thị tại các đô thị trung bình ở Pháp