Communication Dans Un Congrès Année : 2025

Apprentissage automatique pour la prédiction de la résistance à la compression de bétons à base de poudre de verre recyclé

Résumé

L’industrie cimentière est une source majeure d’émissions de CO₂, ce qui motive la recherche d’alternatives visant à limiter son impact environnemental. L’incorporation de poudre de verre recyclé (PVR) comme substitut partiel du ciment est une solution étudiée pour réduire ces émissions et valoriser les déchets de verre. Cette étude porte sur la prédiction de la résistance à la compression de bétons contenant de la PVR à l’aide d’un réseau de neurones artificiels de type Multilayer Perceptron (MLP). Le modèle développé analyse la relation entre la composition du béton (teneur en PVR ainsi que rapports Eau/Liant et Eau/Ciment) et sa résistance à la compression. L’évaluation du modèle s’appuie sur une base de données expérimentale et utilise des métriques telles que l’erreur quadratique moyenne et l’erreur absolue. Les résultats montrent que cette méthode d’intelligence artificielle permet de prédire la résistance à la compression avec une précision satisfaisante, bien que des écarts soient observés à certaines teneurs en PVR. Cette approche permettrait d’optimiser la formulation des bétons tout en réduisant le recours aux essais expérimentaux. Des travaux futurs viseront à intégrer d’autres paramètres, telle que la granulométrie de la PVR, et à faire varier la formulation du béton, afin d’améliorer la fiabilité des prédictions.

Fichier non déposé

Dates et versions

hal-05062872 , version 1 (10-05-2025)

Identifiants

  • HAL Id : hal-05062872 , version 1

Citer

Anis Bahar, Bassel Habeeb, Akli Younsi, Ameur Hamami, Emilio Bastidas-Arteaga. Apprentissage automatique pour la prédiction de la résistance à la compression de bétons à base de poudre de verre recyclé. 14èmes Journées de Fiabilité des Matériaux et des Structures, Polytech Angers; Université d'Angers, May 2025, Angers (France), France. ⟨hal-05062872⟩
200 Consultations
0 Téléchargements

Partager

  • More