Prediction of self-consolidating concrete properties using XGBoost machine learning algorithm: Rheological properties

Rheological properties are critical for assessing self-consolidating concrete (SCC)’s performance and application. However, predicting these properties accurately, specifically plastic viscosity and yield stress, faces challenges due to inconsistent data, small sample sizes, and measurement inaccura...

Ausführliche Beschreibung

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Powder technology Jg. 438; S. 119623
Hauptverfasser: Safhi, Amine el Mahdi, Dabiri, Hamed, Soliman, Ahmed, Khayat, Kamal H.
Format: Journal Article
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: Elsevier B.V 01.04.2024
Schlagworte:
ISSN:0032-5910, 1873-328X
Online-Zugang:Volltext
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