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Questo studio presenta un confronto tra la Rete Neurale Artificiale (RNA) e la Metodologia della Superficie di Risposta (RSM) nella previsione della resistenza alla compressione del calcestruzzo ad alta resistenza. Il confronto è stato effettuato sulla base degli stessi set di dati sperimentali. Gli input analizzati in questo studio sono stati la percentuale di cemento, il fumo di silice e l'aggregato grosso. I metodi impiegati in ANN e RSM sono stati, rispettivamente, la rete neurale feedforward e il composito centrale a facce centrate. Il confronto tra i due modelli ha mostrato che l'RSM si…mehr

Produktbeschreibung
Questo studio presenta un confronto tra la Rete Neurale Artificiale (RNA) e la Metodologia della Superficie di Risposta (RSM) nella previsione della resistenza alla compressione del calcestruzzo ad alta resistenza. Il confronto è stato effettuato sulla base degli stessi set di dati sperimentali. Gli input analizzati in questo studio sono stati la percentuale di cemento, il fumo di silice e l'aggregato grosso. I metodi impiegati in ANN e RSM sono stati, rispettivamente, la rete neurale feedforward e il composito centrale a facce centrate. Il confronto tra i due modelli ha mostrato che l'RSM si è comportato meglio dell'ANN con un coefficiente di determinazione (R2) più vicino a 1 con 0,9959. Inoltre, tutti i risultati previsti da RSM rispetto ai risultati sperimentali rientravano nel margine del 10%. Per il modello ANN, invece, tre dei risultati previsti erano al di fuori del margine del 10%. Il fumo di silice è risultato avere un impatto maggiore sulla resistenza alla compressione del calcestruzzo rispetto all'aggregato grosso.
Autorenporträt
El Dr. P. Narasimha Reddy trabaja actualmente como profesor asistente en el Sri Venkateswara College of Engineering & Technology. Es Doctor en Filosofía por el Instituto Nacional de Tecnología de Srinagar (Jammu y Cachemira). Obtuvo su B.Tech (Ingeniería Civil) y M.Tech (Ingeniería Estructural) en JNTU Anantapur.