Predicting the compressive strength of ultra-high-performance concrete using machine learning and deep learning techniques / by Ahmed Tamer Abd El-Rahman El-Nasser ; Supervisors Prof. Dr. Mohamed I. Serag.
Material type:
TextLanguage: English Summary language: English, Arabic Producer: 2025Description: 162 pages : illustrations ; 30 cm. + CDContent type: - text
- Unmediated
- volume
- التنبؤ بمقاومة الضغط للخرسانة فائقة الاجهاد باستخدام تقنيات التعلم الآلي والتعلم العميق [Added title page title]
- 624.1834
- Issues also as CD.
| Item type | Current library | Home library | Call number | Status | Barcode | |
|---|---|---|---|---|---|---|
Thesis
|
قاعة الرسائل الجامعية - الدور الاول | المكتبة المركزبة الجديدة - جامعة القاهرة | Cai01.13.05.M.Sc.2025.Ah.P (Browse shelf(Opens below)) | Not for loan | 01010110092349000 |
Browsing المكتبة المركزبة الجديدة - جامعة القاهرة shelves Close shelf browser (Hides shelf browser)
| No cover image available | No cover image available | No cover image available | No cover image available | No cover image available | No cover image available | No cover image available | ||
| Cai01.13.05.M.Sc.2024.Yo.L Lateral torsional buckling of timber beams strengthened by steel plates and/or gfrp / | Cai01.13.05.M.Sc.2024.Yu.B Blockchain-enabled construction supply chain model / | Cai01.13.05.M.Sc.2025.Ab.I Interaction diagrams design aids for shear walls subjected to axial load and biaxial bending / | Cai01.13.05.M.Sc.2025.Ah.P Predicting the compressive strength of ultra-high-performance concrete using machine learning and deep learning techniques / | Cai01.13.05.M.Sc.2025.Mo.S Seismic behavior of R.C. structures with floating columns / | Cai01.13.05.M.Sc.2025.Na.A Adsorption of phosphorous from aqueous solutions using magnetic nanoparticles supported on biochar / | Cai01.13.05.Ph.D. 2022.EL.B BOUNDARY ELEMENT FORMULATIONS FOR STRUCTURAL DYNAMICS / |
Thesis (M.Sc)-Cairo University, 2025.
Bibliography: pages 157-162.
This study highlights Ultra-High-Performance Concrete (UHPC) as a distinguished engineering innovation, leveraging machine learning (ML) and deep learning (DL) techniques to accurately predict compressive strength. Using a filtered dataset of 810 samples, the CatBoost algorithm demonstrated superior performance with an R² of 96.57%, while the Artificial Neural Network (ANN) model achieved an R² of 92.87%. The study revealed that ML models outperformed in efficiency and error metrics, whereas ANN showed sensitivity to minor changes. The findings included sensitivity analysis to identify influential factors and optimized mix designs using predictive models, offering an innovative and sustainable approach to enhancing UHPC.
تسلط هذه الدراسة الضوء على الخرسانة فائقة الأداء (UHPC) كابتكار هندسي متميز، مستفيدة من تقنيات التعلم الآلي (ML) والتعلم العميق (DL) للتنبؤ بمقاومة الضغط بدقة. باستخدام بيانات مفلترة لـ 810 عينات، أظهرت خوارزمية CatBoost أداءً متفوقًا بنسبة R² بلغت96.57 %، بينما حقق نموذج الشبكة العصبية الاصطناعية (ANN) R² بنسبة92.87 %. كشفت الدراسة أن نماذج ML تفوقت في الكفاءة ومقاييس الخطأ، بينما أظهر ANN حساسية للتغيرات الطفيفة. تضمنت النتائج تحليل الحساسية لتحديد العوامل المؤثرة وتصميم خلطات محسنة باستخدام النماذج التنبؤية، مما يوفر نهجًا مبتكرًا ومستدامًا لتحسين UHPC.وتحسينًا.
Issues also as CD.
Text in English and abstract in Arabic & English.
There are no comments on this title.