Optimierung von Mehrkomponenten- Betonmischungen

Moderne Data Science- und Machine-Learning-Methoden

Der rasante Fortschritt in der Betontechnologie stellt Anforderungen an die einzelnen Ausgangsstoffe und resultiert in neuen Herausforderungen an die Herstellung von Betonmischungen. Die erforderliche Flexibilität der Eigenschaften von Beton kann durch eine erhöhte Komplexität der Mischzusammensetzungen und die Zugabe neuer Bestandteile erreicht werden. Die damit unweigerlich einhergehenden Komplikationen bei der Optimierung des Mischungsentwurfes sind Teil der alltäglichen Aufgaben der betonproduzierenden Industrie. Ziel dieses Artikels ist es, anhand eines Beispiels für Mischungen aus Quarzmehl und Flugasche zu demonstrieren, wie moderne Data-Science- und Machine-Learning-Methoden eingesetzt werden können, um Optimierungsprobleme für Mehrkomponentenbeton anzugehen.

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Dr. Roman Rezaev, IFW Dresden, Dresden, Deutschland Dr. Dmitry Chernyavsky, IFW Dresden, Dresden, Deutschland Andrey Dmitriev, Design of Materials Ltd. Moscow, Russland

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