This study explored the use of artificial neural networks to predict UHPC compressive strengths given thermal history and key mix components. The model developed herein employs Bayesian variational inference using Monte Carlo dropout to convey prediction uncertainty using 735 datapoints on seven UHPC mixtures collected using a variety of techniques. Datapoints contained a measured compressive strength along with three curing inputs (specimen maturity, maximum temperature experienced during curing, time of maximum temperature) and five mixture inputs to distinguish each UHPC mixture (cement type, silicon dioxide content, mix type, water to cementitious material ratio, and admixture dosage rate). Input analysis concluded that predictions were more sensitive to curing inputs than mixture inputs. On average, 8.2% of experimental results in the final model fell outside of the predicted range with 67.9% of these cases conservatively underpredicting. The results support that this model methodology is able to make sufficient probabilistic predictions within the scope of the provided dataset but is not for extrapolating beyond the training data. In addition, the model was vetted using various datasets obtained from literature to assess its versatility. Overall this model is a promising advancement towards predicting mechanical properties of high strength concrete with known uncertainties.

本研究探讨了使用人工神经网络在给定热历史和关键混合成分的情况下预测 UHPC 压缩强度。此处开发的模型采用贝叶斯变分推理，使用蒙特卡洛辍学，通过使用各种技术收集的 7 个 UHPC 混合物的 735 个数据点来传达预测不确定性。数据点包含测量的抗压强度以及三个固化输入（试样成熟度、固化过程中经历的最高温度、最高温度时间）和五个混合物输入以区分每种 UHPC 混合物（水泥类型、二氧化硅含量、混合物类型、水到胶凝材料比例和外加剂用量）。输入分析得出的结论是，预测对固化输入比混合输入更敏感。平均，8。最终模型中有 2% 的实验结果超出了预测范围，其中 67.9% 的案例保守地低估了预测。结果支持该模型方法能够在提供的数据集范围内进行足够的概率预测，但不能用于超出训练数据的外推。此外，该模型还使用从文献中获得的各种数据集进行了审查，以评估其多功能性。总体而言，该模型是预测具有已知不确定性的高强度混凝土机械性能的一个有希望的进步。结果支持该模型方法能够在提供的数据集范围内进行足够的概率预测，但不能用于超出训练数据的外推。此外，该模型还使用从文献中获得的各种数据集进行了审查，以评估其多功能性。总体而言，该模型是预测具有已知不确定性的高强度混凝土机械性能的一个有希望的进步。结果支持该模型方法能够在提供的数据集范围内进行足够的概率预测，但不能用于超出训练数据的外推。此外，该模型还使用从文献中获得的各种数据集进行了审查，以评估其多功能性。总体而言，该模型是预测具有已知不确定性的高强度混凝土机械性能的一个有希望的进步。