Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightBu durumu, modelden elde edilen eğitim, test ve doğrulama sonuçları ile deneysel sonuçları karşılaştırmak için kullanılan R-kare (R 2 ), mutlak yüzdelik hata ortalaması (MAPE) ve karesel ortalamanın karekökü (RMSE) ile ifade edilen istatistiksel parametre değerleri açıkça göstermektedir.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Bu çalışmada, çelik fiberle güçlendirilmiş silis dumanı içeren betonların farklı günlerdeki yarmada çekme dayanımı ( f yçd ) değerlerini tahmin etmek için gen ifadeli programlama (GEP) tekniği kullanılmıştır. GEP tekniğinde model oluşturmak amacıyla, 126 farklı karışımda üretilen 186 numunenin deneysel sonuçları literatürdeki farklı çalışmalardan elde edilmiştir. Modelde girdi değişkenleri olarak numune yaşı, beton karışım miktarları ve çelik fiberin özellikleri; çıktı değişkeni olarak ise f yçd değerleri kullanılmıştır. Bu girdi değişkenleri ile çelik fiberle güçlendirilmiş silis dumanı içeren betonların farklı günlerdeki f yçd değerleri, deneysel sonuçlara yakın olarak modelde tahmin edilmiştir. Modeldeki eğitim, test ve doğrulama sonuçlarının deneysel sonuçlarla karşılaştırılması, çelik fiberle güçlendirilmiş silis dumanı içeren betonların faklı günlerdeki f yçd değerlerinin tahmini için GEP tekniğinin güçlü potansiyele sahip olduğunu göstermiştir. Bu durumu, modelden elde edilen eğitim, test ve doğrulama sonuçları ile deneysel sonuçları karşılaştırmak için kullanılan R-kare (R 2 ), mutlak yüzdelik hata ortalaması (MAPE) ve karesel ortalamanın karekökü (RMSE) ile ifade edilen istatistiksel parametre değerleri açıkça göstermektedir.
Abstract
In the present study, the gene expression programming (GEP) technique is used for predicting the splitting tensile strength ( f sts ) values of steel fiber reinforced concretes containing silica fume at different days. The experimental results of 186 specimens produced with 126 different mixtures were obtained from the different literatures for the purpose of constituting the model in the GEP technique. In the sets of the model, the age of specimen, the amounts of concrete mixtures and the properties of steel fibers were entered as the inputs variables, while the f sts were used as the output variable in the model. According to these input variables, the f sts values of steel fiber reinforced concretes containing silica fume at different days are in accordance with the experimental results in the model. The results of the training, testing and validation of models compared with the experimental results have shown that GEP technique has strong potential for predicting the f sts values of concretes containing silica fume at different days. The statistical parameters expressed with the R-squared (R 2 ), the mean absolute percentage error (MAPE) and the root mean square error (RMSE) clearly show the applicability of GEP model.