Vorhersage des Verhältnisses der Betonmischung mit Hilfe eines künstlichen neuronalen Netzes [German]

By Dinebari K. Dumde and Munachiso C. Ogbodo

In diesem Buch wird die Vorhersage des Betonmischungsverh?ltnisses mit Hilfe eines k?nstlichen neuronalen Netzwerkmodells vorgestellt. Ein k?nstliches neuronales Netzwerkmodell wurde entwickelt, trainiert und mit 359 Betonmischungsdatens?tzen getestet. Diese Datens?tze wurden von Betonfirmen bezogen, sortiert und verwendet, wobei 70 %, 15 % und 15 % f?r die Trainings-, Validierungs- bzw. Testphase verwendet wurden. Es wurde ein dreischichtiges Feed-Forward-Neuronalnetzmodell mit einem Backpropagation-Algorithmus verwendet. Die Eingabeschicht besteht aus 5 Knoten, die die Druckfestigkeit (28 Tage), den Feinheitsmodul, das Verh?ltnis der groben Gesteinsk?rnung, das Wasser-Zement-Verh?ltnis und die maximale Gr? e der Gesteinsk?rnung repr?sentieren, sowie aus f?nf Ausgabeparametern, n?mlich Druckfestigkeit, Wasser, feine Gesteinsk?rnung, grobe Gesteinsk?rnung und Zementgehalt, die die erwartete Ausgabe darstellen. Das Ergebnis des ANN-Modells wurde mit anderen Ans?tzen der Betonrezeptur verglichen und als angemessen erachtet. Der Fehler aus dem Vergleich zwischen den tats?chlichen Ausgabedaten und den vom K?nstlichen Neuronalen Netz vorhergesagten Daten f?r die gesamten Ausgabeparameter betrug -0,00083. Die Ergebnisse zeigen den Nutzen, die Zuverl?ssigkeit und die N?tzlichkeit des k?nstlichen neuronalen Netzes (ANN) f?r die genaue Vorhersage des Betonmischungsverh?ltnisses.

• Format: Paperback
• Language: German
• ISBN: 6205355558
• ISBN13: 9786205355558
• Release Date: November 2022
• Publisher: Verlag Unser Wissen
• Length: 52 Pages
• Weight: 0.20 lbs.
• Dimensions: 0.1" x 6.0" x 9.0"