
ACS Omega, Год журнала: 2025, Номер unknown
Опубликована: Май 14, 2025
Язык: Английский
ACS Omega, Год журнала: 2025, Номер unknown
Опубликована: Май 14, 2025
Язык: Английский
Construction and Building Materials, Год журнала: 2024, Номер 449, С. 138346 - 138346
Опубликована: Сен. 17, 2024
Язык: Английский
Процитировано
21Cement and Concrete Composites, Год журнала: 2025, Номер 159, С. 106009 - 106009
Опубликована: Фев. 27, 2025
Язык: Английский
Процитировано
2Scientific Reports, Год журнала: 2025, Номер 15(1)
Опубликована: Фев. 26, 2025
The optimization of metakaolin (MK) in pre-cured geopolymer concrete involves developing predictive models to capture the interplay various influencing factors and guide mix design for improved compressive strength sustainability. Ensemble methods symbolic regression are promising approaches this task due their complementary strengths solving challenges associated with repeated experiments laboratory. Choosing machine learning predictions over repeated, expensive, time-consuming research projects, such as optimizing utilization concrete, presents a paradigm shift how data-driven insights can revolutionize material development. integration ensemble enables researchers derive valuable optimize critical performance parameters efficiently. In work, 235 records were collected from extensive literature search different mixing ratios metakaolin-based at ages. Each record contains MK: content (kg/m3), SHS: Sodium hydroxide solution SHSM: molarity (Mole), SSS: silicate W: Extra water (not including alkaline solutions) W/S: Water Solid ratio (Total / part activator solutions + MK), Na2O/Al2O3: oxide aluminium ratio, SiO2/Al2O3: Silicon H2O/Na2O: CA/FA: Coarse Fine aggregate CAg: coarse aggregates SP: super-plasticizer PCC: 0 no pre-curing, 1 pre-curing 60 °C, 2 80 CT: Curing temperature (°C), Age: age testing (days) CS: Compressive (MPa). portioned into training set (180 records≈75%) validation (55 records≈ 25%) modeled methods. At end model metrics used evaluate models' ability Hoffman Gardener's sensitivity analysis was impact variables on mixed metakaolin. GB KNN became decisive excellent which outclassed others indicated that SHSM, SSS, W/S, Na2O/Al2O3 most influential predicted strength.
Язык: Английский
Процитировано
2Materials Today Communications, Год журнала: 2024, Номер 40, С. 109915 - 109915
Опубликована: Июль 22, 2024
Язык: Английский
Процитировано
14Case Studies in Construction Materials, Год журнала: 2025, Номер unknown, С. e04346 - e04346
Опубликована: Фев. 1, 2025
Язык: Английский
Процитировано
1Materials Today Communications, Год журнала: 2025, Номер unknown, С. 112028 - 112028
Опубликована: Фев. 1, 2025
Язык: Английский
Процитировано
1Construction and Building Materials, Год журнала: 2025, Номер 470, С. 140628 - 140628
Опубликована: Март 3, 2025
Язык: Английский
Процитировано
1Journal of Molecular Structure, Год журнала: 2025, Номер unknown, С. 142017 - 142017
Опубликована: Март 1, 2025
Язык: Английский
Процитировано
1Construction and Building Materials, Год журнала: 2024, Номер 445, С. 137876 - 137876
Опубликована: Авг. 17, 2024
Язык: Английский
Процитировано
7Materials Today Communications, Год журнала: 2024, Номер unknown, С. 111047 - 111047
Опубликована: Ноя. 1, 2024
Язык: Английский
Процитировано
6