Modélisation de la teneur en eau dans les pâtes de ciment par les réseaux de neurones artificiels.

Abstract

L'objectif de ce papier est de présenter un modèle basé sur les réseaux de neurones pour la modélisation des isothermes de désorption des pâtes de ciment en utilisant le rapport E/C comme seule variable du modèle. Etant donné que les réseaux de neurones utilisent le processus d'entraînement basé sur des résultats expérimentaux dans la construction du modèle, les données d'entrées utilisées dans cette modélisation sont donc les teneurs en eau des pâtes de ciment en fonction des humidités relatives pour quatre rapport E/C différents issues de résultats expérimentales de la littérature pour un même matériau. La validation du modèle obtenu a été effectuée sur les mêmes rapport E/C expérimentaux et sur deux autres nouveaux rapport E/C. Les résultats obtenus montrent une concordance entre les données expérimentaux et les courbes issues de la modélisation, montrant ainsi la capacité de cette méthode à être utilisée comme moyen de modélisation lorsque la description physique du modèle est complexe ou nécessite des hypothèses fortes.