СТОХАСТИЧЕСКАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ РАЗМЕРА И ПРОПОРЦИИ ПЕНОПОЛИСТИРОЛА В БЕТОНЕ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

СТОХАСТИЧЕСКАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ РАЗМЕРА И ПРОПОРЦИИ ПЕНОПОЛИСТИРОЛА В БЕТОНЕ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

Авторы

  • Г.М. Даби Российский университет дружбы народов (РУДН), г. Москва, Россия; Арбаминчский университет, г. Арбаминч, Эфиопия
  • М.И. Рынковская Российский университет дружбы народов (РУДН), г. Москва, Россия
  • С.Д. Сефисса Университет Джимма, г. Джимма, Эфиопия
  • Й.М. Гирма Российский университет дружбы народов (РУДН), г. Москва, Россия; Аддис-Абебский университет науки и технологий, г. Аддис-Абеба, Эфиопия

DOI:

https://doi.org/10.55956/SBFC6954

Ключевые слова:

бетон, прочность на сжатие, машинное обучение, пенополистирол, Python

Аннотация

В статье представлено исследование прогнозирования влияния включения EPS в бетон с использованием алгоритмов МО. Набор данных из 125 образцов из авторитетных международных журналов был проанализирован с помощью инструментов Python. Основной целью данного исследования является разработка надежного алгоритма для оптимизации размера и пропорций гранул EPS в бетонных смесях без ущерба для прочности на сжатие через 28 дней. Модели Gradient Boosting Regression, Random Forest Regression и XGBoost были применены и оценены с использованием MAE, MSE, RMSE и R² оценки для выбора наилучшей прогностической модели. На основе этого недавно разработанного алгоритма был проведен экспериментальный тест, и результаты близко соответствовали прогнозируемым значениям с небольшим различием. В исследовании рекомендуются дальнейшие экспериментальные исследования для понимания взаимодействия между гранулами EPS и другими ингредиентами бетона. Также подчеркивается важность междисциплинарных подходов и стратегий смягчения для лучшей интеграции EPS в проектирование бетона.

Опубликована онлайн

2025-09-30

Выпуск

Раздел

Строительные технологии
Loading...