Mô phỏng cường độ bê tông 28 ngày tuổi sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo tối ưu hóa với thuật toán giải thuật di truyền

 0 Người đánh giá. Xếp hạng trung bình 0

Tác giả: Lý Hải Băng TS., Nguyễn Thùy Anh TS.

Ngôn ngữ: Vie

Ký hiệu phân loại:

Thông tin xuất bản: Giao thông vận tải 2020

Mô tả vật lý: 37 - 42

Bộ sưu tập: Metadata

ID: 396293

Mạng lưới thần kinh nhân tạo gần đây đã được sử dụng rộng rãi để mô phỏng nhiều bài toán trong lĩnh vực kỹ thuật xây dựng. Trong nghiên cứu này, mô hình mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) với thuật toán Levenberg - Marquardt (LM) và mô hình ANN tối ưu hóa bằng giải thuật di truyền (ANN-GA) được xây dựng để dự đoán cường độ nén của bê tông cường độ cao (HPC) ở 28 ngày tuổi. Hai mô hình trên được phát trien thông qua quá trình huấn luyện và kiểm chứng, sử dụng 425 kết quả thí nghiệm từ các nghiên cứu quốc tế. Các tham số đầu vào của bài toán là xi măng, xỉ lò cao, tro bay, nước, phụ gia siêu dẻo, cốt liệu thô cốt liệu mịn và tuổi HPC, cường độ nén của HPC là hàm mục tiêu của mô hình mô phỏng. Hai tiêu chí là hệ số tương quan (R) và sai số toàn phương trung bình (RMSE) đã được sử dụng để đánh giá hiệu quả dự báo các mô hình đề xuất. Kết quả cho thấy, cả hai mô hình đều có khả năng dự đoán tốt, trong đó mô hình ANN-GA có hiệu quả dự báo cao hơn. Nghiên cứu này cho thấy các mạng thần kinh nhân tạo có tiềm năng cao để dự đoán giá trị cường độ HPC và cho thấy tính hiệu quả của công cụ tối ưu hóa mạng nơron.
Tạo bộ sưu tập với mã QR

THƯ VIỆN - TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TP.HCM

ĐT: (028) 71010608 | Email: tt.thuvien@hutech.edu.vn

Copyright @2024 THƯ VIỆN HUTECH