प्रेस्ट्रेस्ड UHPC ब्रिज गर्डर की शीयर क्षमता की भविष्यवाणी के लिए व्याख्यायोग्य मशीन लर्निंग विधि और GUI तैनाती

प्रेस्ट्रेस्ड अल्ट्रा-हाई-परफॉर्मेंस कंक्रीट (UHPC) ब्रिज गर्डरों में शीयर विफलता अचानक और भंगुर होती है, जिससे सुरक्षित डिजाइन के लिए विश्वसनीय शीयर क्षमता की भविष्यवाणी आवश्यक होती है। मौजूदा डिजाइन कोडों की सीमाओं को दूर करने के लिए, इस अध्ययन ने मशीन लर्निंग (ML) तकनीकों का उपयोग किया, जिसमें साहित्य से एक व्यापक प्रयोगात्मक डेटाबेस शामिल है। चौदह ML रिग्रेशन मॉडलों को एक सुसंगत मूल्यांकन ढांचे के तहत प्रशिक्षित और परीक्षण किया गया, और R², MAE, RMSE, एवं MAPE जैसे मेट्रिक्स के द्वारा भविष्यवाणी प्रदर्शन का आकलन किया गया। एंसेंबल-आधारित मॉडलों ने सबसे अच्छी सामान्यीकरण क्षमता प्रदान की, जिसमें AdaBoost ने परीक्षण सेट पर सर्वोच्च सटीकता प्राप्त की, उसके बाद XGBoost और रैंडम फॉरेस्ट का स्थान रहा। व्यावहारिक डिजाइन के अनुप्रयोग का मूल्यांकन करने हेतु, सर्वोत्तम प्रदर्शन करने वाले ML मॉडलों की भविष्यवाणियों की तुलना चार व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले विश्लेषणात्मक विधियों NF P18–210, fib, AASHTO, और PCI से की गई। विश्लेषणात्मक विधियों में सांकेतिक पक्षपात और ML अनुमानकों की तुलना में स्पष्ट रूप से अधिक प्रसरण देखा गया, जहाँ NF P18–210 रूढ़िवादी प्रवृत्ति दिखाती है, जबकि fib, AASHTO और PCI में अधिक फैलाव और कभी-कभी अधिक भविष्यवाणी होती है, जो डेटाबेस में प्रतिनिधित्व किए गए डेटा रेंज के लिए उच्च अस्थिरता दर्शाता है। मॉडल की व्याख्यायोग्यता SHAP का उपयोग कर जांची गई, जिसने ज्यामितीय वर्णकों जैसे सेक्शन आकार और गहराई को शीयर क्षमता के प्रमुख चालक के रूप में पहचाना, साथ ही सामग्री और सुदृढ़ीकरण मानदंडों के माध्यमिक प्रभाव भी देखे। अंत में, एक वेब-आधारित ग्राफिकल इंटरफ़ेस विकसित किया गया, जो ऑप्टिमाइज़्ड AdaBoost पूर्वानुमानकर्ता को त्वरित और उपयोगकर्ता-मित्र शीयर स्ट्रेंथ अनुमान के लिए लागू करता है। • प्रयोगों से शीयर-फेल्ड प्रेस्ट्रेस्ड UHPC गर्डरों का डेटाबेस विकसित किया गया। • 14 ML मॉडल प्रशिक्षित; AdaBoost ने उच्चतम सटीकता और न्यूनतम त्रुटि दी। • SHAP और PDP ने गर्डर क्रॉस-सेक्शन और गहराई को सबसे प्रभावशाली विशेषताएँ बताया। • ML मॉडल ने फ्रेंच कोड NF P18–210 की तुलना में सटीकता और विश्वसनीयता में श्रेष्ठ प्रदर्शन किया। • व्यवहार में शीयर स्ट्रेंथ की त्वरित भविष्यवाणी के लिए AdaBoost आधारित GUI विकसित किया गया।