Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Prognozowanie wytrzymałości na ściskanie betonów z kruszywem z recyklingu z wykorzystaniem modelu w formie drzewa decyzyjnego

Tytuł:
Prognozowanie wytrzymałości na ściskanie betonów z kruszywem z recyklingu z wykorzystaniem modelu w formie drzewa decyzyjnego
Autorzy:
Jaskulski, R.
Kubissa, W.
Data publikacji:
2017
Słowa kluczowe:
beton
kruszywo recyklingowe
RCA
wytrzymałość na ściskanie
prognozowanie
drzewo decyzyjne
concrete
recycled aggregate
compressive strength
forecasting
decision tree
Język:
polski
Dostawca treści:
BazTech
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
W artykule przedstawiono wyniki prognozowania wytrzymałości na ściskanie 61 betonów wykonanych z zastosowaniem kruszywa z recyklingu betonu. Do tego celu wykorzystano gotowy model w postaci drzewa decyzyjnego wygenerowanego z wykorzystaniem algorytmu M5’, uwzględniający parametry składu mieszanki betonowej. Ze względu na niezadowalającą zgodność prognozowanych wartości wytrzymałości i wyników badań przedstawiono propozycję prostej modyfikacji modelu. Zmodyfikowany model uwzględnił w sposób jawny jakość wykorzystanego kruszywa z recyklingu i pozwolił lepiej oszacować wytrzymałość analizowanych betonów. Średni błąd oszacowania obniżył się z 16,4% do 11,6%, a liczba mieszanek, w przypadku których błąd oszacowania był mniejszy od średniego błędu, zwiększyła się z 26 do 32.
The results of forecasting the strength of 61 concretes made with the use of recycled concrete aggregate were presented. The ready-made model in the form of a decision tree generated by an algorithm M5’ was used, which is based on composition parameters of the concrete mixes. Due to unsatisfactory consistency of calculated values and results of the strength tests proposes a simple modification of the model was proposed. The modified model takes into account explicitly the quality of the used recycled aggregates and allowed better estimation of the strength of the tested concretes. The average error of estimation decreased from 16.4% to 11.6% and the number of mixes for which estimation error was less than the average increased from 26 to 32.
Opracowanie ze środków MNiSW w ramach umowy 812/P-DUN/2016 na działalność upowszechniającą naukę (zadania 2017).

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies