आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क-पूर्वानुमानित संपीड़न ताकत प्रौद्योगिकी में क्षारीय सक्रियित स्लैग कंक्रीट

परंपरागत कंक्रीट में साधारण पोर्टलैंड सीमेंट (ओपीसी) का उपयोग उच्च कार्बन उत्सर्जन के साथ समानार्थी है। इसे सुधारने के लिए, एक पर्यावरण अनुकूल कंक्रीट, क्षारीय-एक्टिवेटेड स्लैग कंक्रीट (एएएससी), जहां ओपीसी को पूरी तरह से ग्राउंड ग्रेनुलेटेड ब्लास्ट-फर्नेस स्लैग (जीजीबीएफएस) औद्योगिक अपशिष्ट से बदला गया है, वर्तमान में शोध के एक प्रमुख तत्वों में से एक है। एएएससी का निर्माण उद्योग में सामान्य रूप से उपयोग नहीं होता है क्योंकि मिश्रण अनुपात और यांत्रिक गुणों पर अनुभव और ज्ञान की सीमाएँ होती हैं। इस अध्ययन में, एएएससी की संपीड़न ताकत का पूर्वानुमान लगाने के लिए बैक-प्रोपेगेशन आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क (एएनएन) मॉडलिंग तकनीक का उपयोग किया गया है। इस मॉडल को बनाने के लिए, एएएससी के संपीड़न ताकत पर विभिन्न मिश्रण अनुपात के प्रभावों को कवर करने वाली साहित्य से एक पर्याप्त उपकरण प्रयोगात्मक डेटाबैंक बनाई गई। इसके लिए, चार मॉडल भिन्नताओं के साथ विभिन्न इनपुट पैरामीटर की विचारों का परीक्षण किया गया और प्रत्येक मॉडल के लिए सबसे अच्छा इनपुट नंबर-हिडन लेयर न्यूरॉन नंबर-आउटपुट नंबर प्रारूप में आदर्श एएनएन आर्किटेक्चर की पहचान की गई ताकि पूर्वानुमान सटीकता में सुधार हो सके। ऐसे सेटिंग से, उच्चतम निर्धारण गुणांक, R2, 0.9817 के साथ सबसे सटीक पूर्वानुमान मॉडल पाया गया, जिसमें 8-18-1 एएनएन आर्किटेक्चर था, जिसमें जीजीबीएफएस, ठीक से कुलAggregate अनुपात, सोडियम सिलिकेट, सोडियम हाइड्रॉक्साइड, मिश्रण पानी, सक्रियक का सिलिका मॉड्यूलस, सोडियम ऑक्साइड का प्रतिशत और पानी-बाइंडर अनुपात जैसी इनपुट शामिल थीं। फिर अनुकूल एएनएन मॉडल की पूर्वानुमान सटीकता को मौजूदा एएनएन-आधारित मॉडलों के साथ तुलना की गई, जबकि भिन्नता चयन के मामले में अन्य मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के साथ मौजूदा एएएससी मॉडलों के साथ तुलना की गई, एएनएन-आधारित मॉडल की सीमाओं के कारण। सांख्यिकीय प्रभाव की पहचान करने के लिए, प्रत्येक इनपुट भिन्नता के व्यक्तिगत सापेक्ष महत्व को कनेक्शन वेट दृष्टिकोण का उपयोग करके संवेदनशीलता विश्लेषण के माध्यम से निर्धारित किया गया, जिसके परिणामों ने संकेत दिया कि सक्रियक का सिलिका मॉड्यूलस और सोडियम सिलिकेट ने एएएससी संपीड़न ताकत पर बहुत प्रभाव डाला। प्रस्तावित पद्धति यह दर्शाती है कि एएनएन-आधारित मॉडल एएएससी संपीड़न ताकत का उच्च सटीकता के साथ पूर्वानुमान लगा सकता है और परिणामस्वरूप कंक्रीट उद्योग में ग्रीन कंक्रीट के रूप में एएएससी के उपयोग को बढ़ावा देने में मदद करता है बिना विनाशकारी परीक्षण किए। यह पूर्वानुमान मॉडल एएएससी के उपयोग को भी गति दे सकता है बिना कंक्रीट मैट्रिक्स में सीमेंट बाइंडर का उपयोग किए, जिससे एक स्थायी निर्माण सामग्री का उत्पादन होता है।