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Artículo

Machine Learning-Based Modeling with Optimization Algorithm for Predicting Mechanical Properties of Sustainable ConcreteModelado basado en aprendizaje automático con algoritmo de optimización para predecir las propiedades mecánicas del concreto sostenible.

Resumen

En esta investigación, se ha empleado la programación multiexpresión (MEP) para modelar la resistencia a la compresión, resistencia a la tracción por flexión y resistencia a la tracción por flexión del concreto de ceniza de bagazo de caña de azúcar (SCBA) de desecho. Se utilizó el algoritmo de optimización por enjambre de partículas (PSO) para ajustar finamente el hiperparámetro del MEP propuesto. La formulación del concreto SCBA se correlacionó con cinco parámetros de entrada. Para entrenar y probar el modelo propuesto, se recopilaron una gran cantidad de datos de la literatura publicada. Posteriormente, se recopiló, procesó y caracterizó la SCBA de desecho para reemplazar parcialmente al cemento en el concreto. Se prepararon especímenes de concreto con diferentes proporciones de SCBA en el laboratorio, y los resultados se utilizaron para la validación del modelo. La eficacia de los modelos desarrollados se evaluó mediante criterios estadísticos y pr

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