Key points are not available for this paper at this time.
الهدف – الهدف من هذه الورقة هو دراسة تنفيذ تقنيات التعلم الآلي (ML) من أجل قياس جدوى تنفيذ وظائف توصيل الخرسانة الجاهزة (RMC) تلقائيًا. التصميم/المنهجية/النهج – تم اختيار ست تقنيات تعلم آلي واختبارها على بيانات تم استخراجها من نموذج محاكاة تم تطويره وأُجيب عليها من قبل خبير بشري. النتائج – تظهر النتائج أن أداء معظم الخوارزميات المختارة كان مشابهًا وحقق دقة تقارب 80 بالمئة من حيث الدقة للحالات التي تم فحصها. الآثار العملية – يمكن تطبيق هذا النهج عمليًا لمطابقة قرارات الخبراء. الأصالة/القيمة – في هذه الورقة، يتم دراسة جدوى التعامل مع مشكلات توصيل الخرسانة المعقدة من خلال تقنيات التعلم الآلي. حاليًا، يتم تنفيذ معظم عملية خلط الخرسانة بواسطة الآلات. ومع ذلك، لا تزال عملية توصيل الخرسانة الجاهزة تعتمد على الموارد البشرية لإكمال العديد من المهام. في هذه الورقة، يتناول المؤلفون إعادة بناء قرارات الخبراء باعتبارها الحل العملي الوحيد.
درس مغربي et al. (Mon,) هذا السؤال.