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Titre : Réseaux de neurones artificiels pour la prévision d'une réduction de résistance due aux températures élevées / Artificial neural networks in prediction of concrete strength reduction due to high temperature
Réf. ATILH n°44120
Source : ACI materials journal
(2005)
Auteur(s) : CHIANG CH.
et YANG C. C.
Mots clés : FONDS ATILH / Rapport eau ciment / TRAITEMENT THERMIQUE / TEMPERATURE / Résistance compression / Auscultation dynamique / ULTRASON / Analyse statistique / MODELISATION / PREVISION / Durée / VITESSE / OPTIMISATION / RESISTANCE FEU / Béton durci / ENDOMMAGEMENT
Résumé : ACI materials journal, USA, 2005, 102, n 2, 93-102
Recherche expérimentale d'un modèle linéaire expliquant la perte de résistance à la compression d'un béton exposé de façon prolongée à une température supérieure à 400 °C, par la vitesse résiduelle de propagation des ondes ultrasoniques dans ce béton. Puis, présentation des étapes de la construction d'une modélisation par réseau de neurones artificiels (de type perceptron multicouches, feed-forward) de la résistance à la compression résiduelle d'un béton exposé à une température comprise entre 400 et 800 °C, à partir de trois ou quatre variables d'entrée choisies parmi la température de palier et la durée d'exposition du béton, le rapport eau/ciment de la formulation (0,40 ; 0,45 ; 0, 50 et 0,62) et la vitesse résiduelle de propagation des ondes ultrasoniques dans le béton avant et après endommagement, variables dont les occurrences ont été préalablement structurées et agrégées dans une base de données, constituée de résultats bibliographiques et de résultats d'essai, partitionnée après agrégation en un jeu d'apprentissage et un jeu de validation des modèles. Sélection préliminaire d'une méthode d'optimisation des deux fonctions d'écart (erreur relative globale ou erreur moyenne quadratique absolue par neurone) en comparant cinq méthodes utilisant la rétropropagation d'erreur, dont trois fondées sur le principe du gradient descendant pour être appliquées à un perceptron comportant une seule couche cachée de trois neurones : méthode de base, méthode par impulsion, méthode à taux d'apprentissage adaptatif puis, méthode de rétropropagation d'erreur par gradient conjugué et méthode de Levenberg-Marquardt. Construction avec l'algorithme d'optimisation choisi et chacune des fonctions d'erreur, des étapes d'apprentissage, validation puis généralisation de deux familles de réseaux neuronaux à une seule variable de sortie (la résistance mécanique résiduelle du béton après exposition à la chaleur), comportant une ou deux couches cachées avec deux, trois, quatre ou huit neurones et pour la première famille, trois variables d'entrée (la température maximale et le temps d'exposition du béton, le rapport eau/ciment, avec des jeux d'apprentissage et de validation d'effectifs respectifs 206 et 88 individus) ou pour la deuxième famille, la vitesse résiduelle des ultrasons dans le béton traité par la chaleur (avec des effectifs respectifs d'apprentissage et de validation de 153 et 66 individus. Analyses de la dispersion des données du jeu de généralisation et des écarts de prévision des deux familles de perceptrons, conduisant à la construction d'un perceptron feed-forward à quatre neurones d'entrée (température maximale et durée d'exposition, rapport eau/ciment, vitesse résiduelle des ultrasons), un neurone de sortie (résistance mécanique résiduelle du béton endommagé par la température) et à deux couches cachées de quatre neurones chacune et utilisant les mêmes paramètres de construction (y compris la fonction sigmoïde de transfert) que les familles précédentes ainsi qu'un fichier d'apprentissage/validation de 220 résultats d'essais et un jeu de généralisation de 25 individus. Comparaison des prévisions de résistance données par les trois familles de modèles, influence de chaque facteur d'entrée sur les écarts de prévisions. Analyse de l'influence de la température et du temps d'exposition des bétons sur la pente de diagrammes de régressions multilinéaires expliquant la résistance résiduelle des bétons endommagés (par la vitesse ultrasonique et la durée d'exposition). Influence du taux de refroidissement des éprouvettes, de la dimension des éprouvettes et du type de granulats sur la dispersion des résultats expérimentaux et sur celle des prédictions.
Langue : Anglais

André Tardy  © Centre de Documentation @ Ecole des Mines de Douai - 2002-2020