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Das Ziel ist die Entwicklung eines maschinellen Lernframeworks zur Vorhersage der Volumenausdehnung in Zementpasten mit Additiven.

February 14, 2026Open Access

Verbesserung der dimensionalen Stabilität in Zementpasten: ein maschinelles Lernansatz mit metaheuristisch optimiertem kategorischem Boosting

Key Points

Das Ziel ist die Entwicklung eines maschinellen Lernframeworks zur Vorhersage der Volumenausdehnung in Zementpasten mit Additiven.
Ein Datensatz von 170 Proben aus der Literatur wurde entwickelt.
Vier Eingangsvariablen wurden identifiziert: Portlandzementgehalt, Flugaschegehalt, Magnesiumoxid und Aushärtealter.
Ein kategorisches Boosting-Modell wurde mit metaheuristischen Algorithmen optimiert.
Potenzielle Verbesserungen bei der Vorhersage von Kennzahlen zur Volumenausdehnung wurden demonstriert.
Einsatz von maschinellem Lernen für Stabilität in Zementformulierungen wurde erfolgreich gezeigt.

Abstract

Zusammenfassung Geringe Hydratationsaktivität und schwieriges Management der verzögerten Expansion schränken die Anwendung von Flugasche (FA) und MgO-Alkali-Additiven (MEA) in Zementpasten ein. Bisher wurden nur sehr wenige Forschungsarbeiten zu maschinellen Lerntechniken für die Volumenausdehnung (V₄) in solchen Systemen durchgeführt. Diese Studie entwickelt ein maschinelles Lernframework zur Vorhersage der Volumenausdehnung (V₄) von Zementpasten, die Flugasche (FA) und MgO-expansive Additive (MEA) enthalten, Materialien, deren geringe Hydratationsaktivität und verzögerte Expansion ihre praktische Nutzung erschweren. Ein Datensatz von 170 Proben, die aus veröffentlichten Literaturquellen zusammengestellt wurden, wurde verwendet und umfasst vier Eingangsvariablen – Portlandzementgehalt (PC, %), Flugaschegehalt (FA, %), MgO-expansives Additiv (MEA, %) und Aushärtealter (SA, Tage) – um die Zielvariable V₄ (%) vorherzusagen. Ein kategorisches Boosting-Modell (CatBoost) wurde mithilfe zweier neuester metaheuristischer Algorithmen, dem Starfish-Optimierungsalgorithmus (StOA), optimiert.

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