A new model for concrete compressive strength estimation

Beton, inşaat mühendisliğinin en önemli malzemesidir. Beton basınç dayanımı, yaşın ve bileşenlerin oldukça doğrusal olmayan bir fonksiyonudur. Bu tezde, Long short-term memory (LSTM) kullanılarak su, çakıl, kum, yüksek fırın cürufu, plastifiyan etkisi ve flay külünün beton basınç dayanımı üzerindeki etkileri sunulmuştur. Derin öğrenme alanında kullanılan yapay tekrarlayan sinir ağı (RNN) mimarisi. Standart geri beslemeli sinir ağlarının aksine, LSTM'nin geri bildirim bağlantıları vardır. Somut basınç dayanımı, onu çözmek için birkaç klasik yapay zeka ve makine öğrenme tekniğinin uygulandığı regresyon problemidir. Bu çalışmada model, beton basınç dayanımını temsil eden sekiz girdi ve bir çıktıdan oluşmaktadır.