ジオポリマーコンクリートの圧縮強度予測のための効率的なソフトコンピューティング技術

近年、フライアッシュベースのジオポリマーコンクリートに関する広範な研究が行われており、そのプロパティがポートランドセメントと類似していることや、環境の持続可能性が確保されています。しかし、アルカリ性溶液の濃度、モル比、液体とフライアッシュの質量比など、設計パラメータの複雑さと不確実性のために、ジオポリマー混合設計の一貫した方法を提供することは困難です。これらの混合設計パラメータは、養生時間や温度とともに、ジオポリマーコンクリートの最も重要な特性、すなわち圧縮強度に悪影響を及ぼします。これらの困難を克服するために、本論文は人工知能（AI）モデルを使用したシンプルな混合設計ツールを提供することを目的としています。遺伝的プログラミング、関連ベクトルマシン、ガウス過程回帰という三つの確立された効率的なAI技術が使用されています。開発されたモデルの性能に基づくと、すべてのモデルが0.9362から0.9905の範囲で高い予測精度を提供できる能力を持っていることがわかりました（R2値に基づく）。採用されたモデルの中で、RVMは他のモデルを凌駕し、R2=0.9905およびRMSE=0.0218を達成しました。したがって、開発されたRVMモデルは、エンジニアが正しい設計混合比を見つける際の試行錯誤プロセスにかかる時間と費用を節約するための新しい代替手段となる可能性が非常に高いです。