تطبيق الشبكة العصبية الاصطناعية للتنبؤ بخصائص الخرسانة القابلة للنفاذ

كان هيكل الخرسانة المنفذة هو السبب الرئيسي لاستخدامها في البناء. تتكون الخرسانة القابلة للنفاذ من الماء والأسمنت والركام والقليل من الغرامات مما يؤدي إلى وجود عدد كبير من الفراغات. هذا يجعل الخرسانة القابلة للنفاذ حلاً مثاليًا لقضايا تراكم المياه حيث تعمل كنظام تصريف. تستخدم هذه الدراسة نموذج شبكة عصبية اصطناعية للتغذية الأمامية للخلفية التي تجمع بين البيانات المختبرية التجريبية من الدراسات السابقة مع بنى الشبكات المناسبة وتقنيات التدريب. الغرض من التحليل هو تطوير علاقة وظيفية موثوقة ، بناءً على نسبة الماء إلى الأسمنت ، ونسبة الأسمنت الكلي ، ومعلمات الكثافة ، والتي من خلالها يمكن تقدير قوة الضغط ، والمسامية ، ونفاذية الماء للخرسانة المنفذة. كما تم إنشاء ارتباطات الانحدار الخطي المتعددة للتنبؤ بهذه المدخلات والمخرجات وربطها. ثم تتم مقارنة ومناقشة الطريقتين المشتقتين. كشفت النتائج أن ANN أفضل لتوقع خصائص الخرسانة المنفذة من تحليل الانحدار.