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학술저널
저자정보
Mauro Castelli (Universidade Nova de Lisboa) Leonardo Trujillo (Instituto Tecnológico de Tijuana) Ivo Gonçalves (Universidade Nova de Lisboa) Aleš Popovič (Universidade Nova de Lisboa)
저널정보
한국계산역학회 Computers and Concrete, An International Journal Computers and Concrete, An International Journal Vol.19 No.6
발행연도
2017.1
수록면
651 - 658 (8page)

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High-performance concrete, besides aggregate, cement, and water, incorporates supplementary cementitious materials, such as fly ash and blast furnace slag, and chemical admixture, such as superplasticizer. Hence, it is a highly complex material and modeling its behavior represents a difficult task. This paper presents an evolutionary system for the prediction of high performance concrete strength. The proposed framework blends a recently developed version of genetic programming with a local search method. The resulting system enables us to build a model that produces an accurate estimation of the considered parameter. Experimental results show the suitability of the proposed system for the prediction of concrete strength. The proposed method produces a lower error with respect to the state-of-the art technique. The paper provides two contributions: from the point of view of the high performance concrete strength prediction, a system able to outperform existing state-of-the-art techniques is defined; from the machine learning perspective, this case study shows that including a local searcher in the geometric semantic genetic programming system can speed up the convergence of the search process.

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