Soft computing in concrete mix optimization

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21110%2F09%3A00160638" target="_blank" >RIV/68407700:21110/09:00160638 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Soft computing in concrete mix optimization

Popis výsledku v původním jazyce

Modelling of hydrating concrete represents a challenging task especially due to multiscale nature and missing mathematical formulation of several underlying phenomena. This opens a way for soft computing techniques, namely cellular automatabased hydration model, genetic algorithms and Kriging approximations. The objective aims at an approximation of hydration heat by mentioned techniques, taking into account chemical and physical cement composition and boundary conditions. Hydration model is further presented in a multiscale task demonstrating an optimization of cooling pipes in a massive concrete member. Another technique, Kriging metamodel, aimes at prediction of hydration heat solely from experimental datasets. The method gives good prediction whenmonotonicity evolution of hydration heat is assumed. The multiobjective optimization is carried out, optimizing maximal Young's modulus and minimazing hydration heat.

Název v anglickém jazyce

Soft computing in concrete mix optimization

Popis výsledku anglicky

Modelling of hydrating concrete represents a challenging task especially due to multiscale nature and missing mathematical formulation of several underlying phenomena. This opens a way for soft computing techniques, namely cellular automatabased hydration model, genetic algorithms and Kriging approximations. The objective aims at an approximation of hydration heat by mentioned techniques, taking into account chemical and physical cement composition and boundary conditions. Hydration model is further presented in a multiscale task demonstrating an optimization of cooling pipes in a massive concrete member. Another technique, Kriging metamodel, aimes at prediction of hydration heat solely from experimental datasets. The method gives good prediction whenmonotonicity evolution of hydration heat is assumed. The multiobjective optimization is carried out, optimizing maximal Young's modulus and minimazing hydration heat.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

JD - Využití počítačů, robotika a její aplikace

OECD FORD obor

—

Projekt

<a href="/cs/project/GP103%2F07%2FP554" target="_blank" >GP103/07/P554: Vícekriteriální optimalizace návrhu složení betonové směsi na základě počítačové simulace</a><br>

Návaznosti

Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Rok uplatnění

2009

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Soft Computing in Civil and Structural Engineering

ISBN

978-1-874672-43-2

ISSN

1759-3158

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

20

Strana od-do

—

Název nakladatele

Saxe-Coburg Publications

Místo vydání

Stirling

Místo konání akce

Funchal

Datum konání akce

1. 9. 2009

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—