Résistance du béton confiné par PRF via réseaux de neurones

Il est bien connu que la résistance à la compression du béton augmente considérablement sous confinement latéral. De nombreux chercheurs se sont intéressés à la prédiction de la résistance du béton confiné par polymères renforcés de fibres (PRF), donnant lieu à diverses équations de régression linéaire et non linéaire. D'autres modèles, plus sophistiqués, ont été développés grâce aux techniques d'Intelligence Artificielle (IA), notamment les réseaux de neurones (RNs). Ce travail vise à élaborer un modèle basé sur les réseaux de neurones artificiels pour prédire la résistance à la compression du béton confiné par PRF, à partir d'une vaste base de données expérimentale collectée dans la littérature. Le modèle proposé est recommandé pour les spécimens circulaires. Sa validité est confirmée par une étude paramétrique et une comparaison avec des résultats expérimentaux indépendants non inclus dans la base d'apprentissage, ainsi qu'avec les résultats des codes de conception internationaux. Une interface graphique a également été élaborée pour faciliter l'utilisation du modèle.