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J-GLOBAL ID：202202226854197083   整理番号：22A0623700

新しい予測アルゴリズム導入によるフライアッシュコンクリート混合物成分の最適化における持続可能性に向けて【JST・京大機械翻訳】

Toward sustainability in optimizing the fly ash concrete mixture ingredients by introducing a new prediction algorithm

著者 (4件)： Naseri Hamed (Department of Civil and Environmental Engineering, Amirkabir University of Technology (Tehran Polytechnic), Tehran, Iran) ,  Jahanbakhsh Hamid (Department of Civil and Environmental Engineering, Amirkabir University of Technology (Tehran Polytechnic), Tehran, Iran) ,  Khezri Khashayar (School of Civil Engineering, Iran University of Science and Technology, Narmak, Tehran, Iran) ,  Shirzadi Javid Ali Akbar (School of Civil Engineering, Iran University of Science and Technology, Narmak, Tehran, Iran)
資料名： Environment, Development and Sustainability  (Environment, Development and Sustainability)
巻： 24  号： 2  ページ： 2767-2803  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1365A  ISSN： 1387-585X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： コンクリートは建設業で使用されている最も利用される人造材料である。世界的なコンクリート需要は急速に増加し,従って,グリーンで持続可能なコンクリートを設計することは,大きな関心事である。本研究は,グリーンで持続可能なコンクリートの混合比を最適化することを目的とする。この点に関して,コンクリート機能特性(すなわち,圧縮強度,スランプ,炭酸化,および急速塩化物透過性試験),単位コスト,および環境影響(すなわち,地球温暖化ポテンシャル,有害廃棄物処分,非有害廃棄物処理,および放射性廃棄物処分)を,最適化するモデルにおいて考慮した。従って,「マリン捕食者プログラミング」と呼ばれる新しい予測アルゴリズムを導入し,コンクリート機能特性をモデル化し予測した。人工ニューラルネットワーク,サポートベクトルマシン,および2次多項式回帰を含む3つの予測技術を採用して,導入した機械学習モデルの性能を評価した。その結果,新しい持続可能性モデリングを開発し,持続可能なコンクリートとグリーンコンクリートの混合比を,異なる圧縮強度クラスのために設計した。前述の持続可能性モデルに対する最適解を見つけるために最適化プロセスを実行した。結果は,海洋捕食者プログラミングが,異なるコンクリート特性を推定するために高度に適格であることを示した。グリーンと持続可能な混合物は,環境指数を74.37%と67.83%減らすことができる。持続可能な混合割合の持続可能性指数は,他の従来の実験で設計した混合物の混合比よりも80.03%低かった。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Nature B.V. 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 予測技法 ,  *最適化 ,  多項式 ,  *コンクリート ,  *フライアッシュ ,  ニューラルネットワーク ,  塩化物 ,  混合比 ,  圧縮強さ ,  捕食者 ,  環境影響 ,  有害廃棄物 ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： *持続可能性 ,  スランプ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： コンクリート調合 ,  フライアッシュ ,  持続可能性 ,  環境 ,  海洋捕食者プログラミング

分類 (1件)： 環境問題  (SA01020V)

タイトルに関連する用語 (5件)： 予測アルゴリズム ,  フライアッシュコンクリート ,  混合物 ,  最適化 ,  持続可能性