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자료유형
학술저널
저자정보
Yirong Zhu (Glodon Company Limited) Lihua Huang (Zhejiang Guangsha Vocational and Technical Univers) Zhijun Zhang (Southwest China Architectural Design and Research Institute Corp. Ltd) Behzad Bayrami (Moghadas Ardabili Institute of Higher Education)
저널정보
국제구조공학회 Steel and Composite Structures, An International Journal Steel and Composite Structures, An International Journal Vol.44 No.3
발행연도
2022.8
수록면
389 - 406 (18page)

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Recycling concrete construction waste is an encouraging step toward green and sustainable building. A lot of research has been done on recycled aggregate concretes ( s), but not nearly as much has been done on concrete made with recycled aggregate. Recycled aggregate concrete, on the other hand, has been found to have a lower mechanical productivity compared to conventional one. Accurately estimating the mechanical behavior of the concrete samples is a most important scientific topic in civil, structural, and construction engineering. This may prevent the need for excess time and effort and lead to economic considerations because experimental studies are often time-consuming, costly, and troublous. This study presents a comprehensive data-mining-based model for predicting the splitting tensile strength of recycled aggregate concrete modified with glass fiber and silica fume. For this purpose, first, 168 splitting tensile strength tests under different conditions have been performed in the laboratory, then based on the different conditions of each experiment, some variables are considered as input parameters to predict the splitting tensile strength. Then, three hybrid models as GWO-RF, GWO-MLP, and GWO-SVR, were utilized for this purpose. The results showed that all developed GWO-based hybrid predicting models have good agreement with measured experimental results. Significantly, the GWO-RF model has the best accuracy based on the model performance assessment criteria for training and testing data.
#hybrid prediction algorithms #glass fiber #recycled aggregate concrete #silica-fume #splitting tensile strength

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