Predicción de resistencias a la compresión para cáscaras de arroz Hormigón incorporado de ceniza, utilizando redes neuronales y revisión de literatura

El modelado de hormigón que incorpora desechos agrícolas como la ceniza de cáscara de arroz (RHA) podría mejorar potencialmente la utilización de hormigón verde y la aplicación de materiales de construcción sostenibles. Este artículo evalúa la predicción de la resistencia a la compresión para el material cementoso de ceniza de cáscara de arroz (RHA) incorporado en el hormigón utilizando redes neuronales artificiales (ANN), uno de los diversos métodos de predicción. La investigación se basa en varios estudios experimentales previos. Las revisiones de la literatura de 72 conjuntos de datos para RHA incorporaron concreto de 15 investigaciones anteriores, se utilizaron y sometieron a modelos ANN, con una tasa de aprendizaje de 0.06 con funciones de activación tanh. Se consideraron cuatro (4) variables de entrada, a saber: - variación de superplastificantes o reductores de agua con respecto al control (%), proporción de agua a aglutinante, porcentaje de RHA y resistencia a la compresión del control. La variable de salida fue la resistencia a la compresión del hormigón incorporado con material cementoso RHA. Se seleccionó la ANN con 15 neuronas en la capa oculta y se indicaron valores generales de 5.10MPa, 0.99, 3.81MPa y 9.73% para el error cuadrático medio de la raíz (RMSE), factor de varianza absoluto (R2), error absoluto medio (MAE) y error de porcentaje absoluto medio (MAPE) respectivamente y para conjuntos de datos de entrenamiento, validación / verificación y pruebas individuales, el RMSE, R2, MAE y MAPE oscilan entre 3.98MPa-6.56MPa, 0.98-0.99, 3.44MPa-4.94MPa y 9.19% - 12,41% respectivamente. En general, tanto el conjunto de datos original como el pronosticado, indicaron valores de resistencia más altos y más bajos para el hormigón de material cementoso incorporado de 5-10% y 15-30% de RHA respectivamente en comparación con las resistencias de control. Teniendo en cuenta que el estudio utilizó datos de diferentes fuentes y con una amplia gama de resistencias del hormigón, la ANN seleccionada mostró un desempeño relativamente bueno. El estudio proporciona un indicador de que las técnicas de aprendizaje automático podrían predecir con precisión la resistencia del hormigón verde. Según el desempeño del modelo, el porcentaje de materiales cementosos RHA en el concreto y las otras 3 variables de entrada tuvieron un impacto significativo en las resistencias del concreto. Se deben realizar investigaciones futuras para predecir el hormigón verde centrado en una clase de hormigón en particular.Modelling of concrete that incorporates agricultural wastes such as rice husk ash (RHA) could potentially enhance utilization of green concrete and application of sustainable construction materials. This paper evaluations compressive strength prediction for rice husk ash (RHA) cementitious material incorporated concrete using artificial neural networks (ANNs) one of the various prediction methods.  The research is based on various previous experimental studies. Literature reviews of 72 datasets for RHA incorporated concrete from 15 previous researches, were used and subjected to ANNs models, having learning rate of 0.06 with tanh activation functions. Four(4) input variables were considered, namely:- superplasticizer or water reducers variation from control (%), water to binder ratio, percentage of RHA and control compressive strengths. Output variable was compressive strength of RHA cementitious material incorporated concrete. The ANN with 15 neurons in the hidden layer was selected and indicated overall values of 5.10MPa, 0.99, 3.81MPa and 9.73% for the root mean square error (RMSE), absolute factor of variance (R2), mean absolute error (MAE) and mean absolute percentage error (MAPE) respectively and for individual training, validation/checking and testing datasets, the RMSE, R2, MAE and MAPE ranging between 3.98MPa-6.56MPa, 0.98-0.99, 3.44MPa-4.94MPa and 9.19%-12.41% respectively. Generally, both predicted and original dataset, indicated higher and lower strength values for 5-10% and 15-30% RHA incorporated cementitious material concrete respectively compared to the control strengths. Considering that the study utilized data from different sources and with a wide range of concrete strengths the selected ANN showed relatively good performance. The study provides an indicator that machine learning techniques could accurately predict green concrete strength. Based on model performance the percentage RHA cementitious materials in concrete and the other 3 input variable had a significant impact on concrete strengths. Future research should be conducted to predict green concrete focused on particular concrete class

Prediction of Compressive Strengths of Concrete with Partial Fine Aggregate of Plastic Using Artificial Neural Network and Revisions

In recent past years, plastic waste has been a environmental menace. Utilization of plastic waste as fine aggregate substitution could reduce the demand and negative impacts of sand mining while addressing waste plastic challenges. This study aims at evaluating compressive strengths prediction models for concrete with plastic—mainly recycled plastic—as partial replacement or addition of fine aggregates, by use of artificial neural networks (ANNs), developed in OCTAVE 5.2.0 and datasets from reviews. 44 datasets from 8 different sources were used, that included four input variables namely:- water: binder ratio; control compressive strength (MPa); % plastic replacement or additive by weight and plastic type; and the output variable was the compressive strength of concrete with partial plastic aggregates. Various models were run and the selected model, with 14 nodes in hidden layer and 320,000 iterations, indicated overall root mean square error (RMSE) , absolute factor of variance (R2), mean absolute error (MAE) and mean absolute percentage error (MAPE) values of 1.786 MPa, 0.997, 1.329 MPa and 4.44 %. Both experimental and predicted values showed a generally increasing % reduction of compressive strengths with increasing % plastic fine aggregate. The model showed reasonably low errors, reasonable accuracy and good generalization. ANN model could be used extensively in modeling of green concrete, with partial waste plastic fine aggregate. The study recommend ANNs models application as possible alternative for green concrete trial mix design. Sustainable techniques such as low-cost superplasticizers from recycled material and cost-effective technologies to adequately sizing and shaping plastic for fine aggregate application should be encouraged, so as to enhance strength of concrete with partial plastic aggregates.En los últimos años, los desechos plásticos han sido una amenaza para el medio ambiente. La utilización de desechos plásticos como sustitución de agregados finos podría reducir la demanda y los impactos negativos de la extracción de arena al tiempo que aborda los desafíos de los desechos plásticos. Este estudio tiene como objetivo evaluar modelos de predicción de resistencias a la compresión para concreto con plástico, principalmente plástico reciclado, como reemplazo parcial o adición de agregados finos, mediante el uso de redes neuronales artificiales (ANN), desarrollado en OCTAVE 5.2.0 y conjuntos de datos de revisiones. Se utilizaron 44 conjuntos de datos de 8 fuentes diferentes, que incluían cuatro variables de entrada, a saber: - relación agua: aglutinante; controlar la resistencia a la compresión (MPa); % de reemplazo o aditivo de plástico por peso y tipo de plástico; y la variable de salida fue la resistencia a la compresión del hormigón con agregados plásticos parciales. Se ejecutaron varios modelos y el modelo seleccionado, con 14 nodos en la capa oculta y 320.000 iteraciones, indicó el error cuadrático medio general (RMSE), el factor de varianza absoluto (R2), el error absoluto medio (MAE) y el error porcentual absoluto medio (MAPE). ) valores de 1,786 MPa, 0,997, 1,329 MPa y 4,44%. Tanto los valores experimentales como los predichos mostraron un% de reducción generalmente creciente de las resistencias a la compresión con el aumento del% de agregado fino plástico. El modelo mostró errores razonablemente bajos, precisión razonable y buena generalización. El modelo ANN podría utilizarse ampliamente en el modelado de hormigón verde, con áridos finos de plástico de desecho parcial. El estudio recomienda la aplicación de modelos ANNs como posible alternativa para el diseño de mezclas de prueba de concreto verde. Deben fomentarse las técnicas sostenibles, como los superplastificantes de bajo costo a partir de material reciclado y las tecnologías rentables para dimensionar y dar forma adecuada al plástico para la aplicación de agregados finos, a fin de mejorar la resistencia del hormigón con agregados plásticos parciales

Predicción de resistencia a la compresión para agregados de vidrio con concreto incorporado, utilizando redes neuronales y revisiones

La producción de hormigón mediante el uso de materiales convencionales es insostenible debido a la alta demanda. De ahora en adelante, es necesario aumentar el uso de materiales alternativos, incluidos los de corrientes de desechos, en el hormigón. Esta investigación tiene como objetivo desarrollar un modelo predictivo adecuado de hormigón con agregados de vidrio parciales o al 100%. Se adoptaron 50 conjuntos de datos revisados ​​de 9 fuentes y se desarrollaron modelos de redes neuronales artificiales (ANN) en GNU Octave. Los modelos de prueba tenían 7 variables de entrada y 1 variable de salida (resistencia a la compresión) y 1 capa oculta. El modelo seleccionado, que tiene 24 nodos en la capa oculta y 90.000 iteraciones, indicó el error cuadrático medio general (RMSE), los errores medios absolutos (MAE), los errores porcentuales absolutos medios (MAPE) y el factor de varianza absoluto (R2) de 2.679 MPa., 1,422 MPa, 6,951% y 0,996 respectivamente. Los agregados finos de vidrio entre> 40% y 50% indicaron un poco más del 11% de resistencias promedio de los controles. En general, los valores de RMSE, MAE, MAPE y R2 mostraron que el modelo seleccionado tenía un buen nivel de precisión y una buena generalización, particularmente considerando que los conjuntos de datos no eran del mismo programa experimental. El estudio recomienda la investigación y la utilización de agregados finos de vidrio hasta un 50% en peso, teniendo en cuenta otros factores de influencia y también la investigación de aditivos rentables y respetuosas con el medio ambiente y evaluaciones sobre los agregados de vidrio de desecho incorporados al hormigón.Production of concrete by use of conventional materials is unsustainable due to high demand. Henceforth, there is need to upscale the use of alternative materials, including those from waste streams, in concrete. This research aims at developing a suitable predictive model of concrete having partial or 100% glass aggregates. 50 datasets reviewed from 9 sources were adopted and artificial neural network (ANN) models were developed in GNU Octave. The trial models had 7 input variables and 1 output variable (compressive strength) and 1 hidden layer. The selected model, having 24 nodes in the hidden layer and 90.000 iterations, indicated overall root mean square error (RMSE), mean absolute errors (MAE), mean absolute percentage errors (MAPE) and absolute factor of variance (R2) of 2.679 MPa, 1.422 MPa, 6.951% and 0.996 respectively. The glass fine aggregates between >40% and 50% indicated just over 11% average strengths from the controls. Generally, RMSE, MAE, MAPE and R2 values showed that the selected model had a good accuracy level and good generalization, particularly considering that the datasets were not from the same experimental program. The study recommends research and utilization of glass fine aggregates up to 50% by weight, with consideration to other influencing factors and also research in cost-effective and environmentally friendly additive and assessment on waste glass aggregates incorporated concrete

Prediction of Compressive Strengths for Rice Husks Ash incorporated concrete, Using Neural Network and Reviews

Modelling of concrete that incorporates agricultural wastes such as rice husk ash (RHA) could potentially enhance utilization of green concrete and application of sustainable construction materials. This paper evaluations compressive strength prediction for rice husk ash (RHA) cementitious material incorporated concrete using artificial neural networks (ANNs) one of the various prediction methods. The research is based on various previous experimental studies. Literature reviews of 72 datasets for RHA incorporated concrete from 15 previous researches, were used and subjected to ANNs models, having learning rate of 0.06 with tanh activation functions. Four(4) input variables were considered, namely:- superplasticizer or water reducers variation from control (%), water to binder ratio, percentage of RHA and control compressive strengths. Output variable was compressive strength of RHA cementitious material incorporated concrete. The ANN with 15 neurons in the hidden layer was selected and indicated overall values of 5.10MPa, 0.99, 3.81MPa and 9.73% for the root mean square error (RMSE), absolute factor of variance (R2), mean absolute error (MAE) and mean absolute percentage error (MAPE) respectively and for individual training, validation/checking and testing datasets, the RMSE, R2, MAE and MAPE ranging between 3.98MPa-6.56MPa, 0.98-0.99, 3.44MPa-4.94MPa and 9.19%-12.41% respectively. Generally, both predicted and original dataset, indicated higher and lower strength values for 5-10% and 15-30% RHA incorporated cementitious material concrete respectively compared to the control strengths. Considering that the study utilized data from different sources and with a wide range of concrete strengths the selected ANN showed relatively good performance. The study provides an indicator that machine learning techniques could accurately predict green concrete strength. Based on model performance the percentage RHA cementitious materials in concrete and the other 3 input variable had a significant impact on concrete strengths. Future research should be conducted to predict green concrete focused on particular concrete class.El modelado de hormigón que incorpora desechos agrícolas como la ceniza de cáscara de arroz (RHA) podría mejorar potencialmente la utilización de hormigón verde y la aplicación de materiales de construcción sostenibles. Este artículo evalúa la predicción de la resistencia a la compresión para el material cementoso de ceniza de cáscara de arroz (RHA) incorporado en el hormigón utilizando redes neuronales artificiales (ANN), uno de los diversos métodos de predicción. La investigación se basa en varios estudios experimentales previos. Las revisiones de la literatura de 72 conjuntos de datos para RHA incorporaron concreto de 15 investigaciones anteriores, se utilizaron y sometieron a modelos ANN, con una tasa de aprendizaje de 0.06 con funciones de activación tanh. Se consideraron cuatro (4) variables de entrada, a saber: - variación de superplastificantes o reductores de agua con respecto al control (%), proporción de agua a aglutinante, porcentaje de RHA y resistencia a la compresión del control. La variable de salida fue la resistencia a la compresión del hormigón incorporado con material cementoso RHA. Se seleccionó la ANN con 15 neuronas en la capa oculta y se indicaron valores generales de 5.10MPa, 0.99, 3.81MPa y 9.73% para el error cuadrático medio de la raíz (RMSE), factor de varianza absoluto (R2), error absoluto medio (MAE) y error de porcentaje absoluto medio (MAPE) respectivamente y para conjuntos de datos de entrenamiento, validación / verificación y pruebas individuales, el RMSE, R2, MAE y MAPE oscilan entre 3.98MPa-6.56MPa, 0.98-0.99, 3.44MPa-4.94MPa y 9.19% - 12,41% respectivamente. En general, tanto el conjunto de datos original como el pronosticado, indicaron valores de resistencia más altos y más bajos para el hormigón de material cementoso incorporado de 5-10% y 15-30% de RHA respectivamente en comparación con las resistencias de control. Teniendo en cuenta que el estudio utilizó datos de diferentes fuentes y con una amplia gama de resistencias del hormigón, la ANN seleccionada mostró un desempeño relativamente bueno. El estudio proporciona un indicador de que las técnicas de aprendizaje automático podrían predecir con precisión la resistencia del hormigón verde. Según el desempeño del modelo, el porcentaje de materiales cementosos RHA en el concreto y las otras 3 variables de entrada tuvieron un impacto significativo en las resistencias del concreto. Se deben realizar investigaciones futuras para predecir el hormigón verde centrado en una clase de hormigón en particular