Nghiên cứu ứng dụng mạng nơ-ron nhân tạo trong lập mô hình chuyển dịch theo phương đứng cầu

0 Người đánh giá. Xếp hạng trung bình 0

Tác giả: Nguyễn Thùy Linh

Ngôn ngữ: Vie

Ký hiệu phân loại: 625 Engineering of railroads and roads

Thông tin xuất bản: Giao thông vận tải 2023

Mô tả vật lý: 71-53

Bộ sưu tập: Metadata

ID: 399799

Thêm vào giỏ Liên kết toàn văn

Tóm tắt
Chủ đề

Bài báo đã thành lập mô hình chuyển dịch theo phương đứng z của điểm giữa nhịp chính cầu dây văng bằng phương pháp mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) theo một quy trình có 3 bước là chuẩn bị số liệu, thành lập mô hình và đánh giá độ chính xác mô hình. Bước thứ nhất chuẩn bị số liệu quan trắc kết cấu cầu trong một thời gian dài gồm có thu thập, xác định mối quan hệ tương quan giữa chuyển dịch theo phương z là kết quả đầu ra với các biến là gió, nhiệt độ, ứng suất, chuyển dịch đỉnh tháp là dữ liệu đầu vào của quá trình huấn luyện mạng. Bước thứ hai tiến hành lập mô hình chuyển dịch bằng ANN. Bước thứ 3 đánh giá độ chính xác mô hình đã lập. Độ chính xác của mô hình chuyển dịch được đánh giá bằng cách so sánh kết quả mô hình chuyển dịch cầu bằng ANN với kết quả đo GNSS thực, xác định sai số trung phương RMSE, hệ số hồi quy R2. Qua đó thấy rằng, mô hình chuyển dịch theo phương đứng của điểm giữa nhịp chính được xây dựng bằng ANN đạt được độ chính xác, độ tin cậy cao với sai số RMSE -3 mm và hệ số R2 bằng 0,997., Tóm tắt tiếng anh, The article has established the Z-vertical displacement model of the midpoint of the main span of the cable-stayed bridge by Artificial neural network (ANN) method according to a 3-step process of data preparation, model establishment, and evaluate model accuracy. The first step is to prepare bridge structure monitoring data for a long time, including collecting and determining the correlation relationship between the displacement in the z direction as the output and the variables as wind, temperature, rate, and the displacement top tower bridge as the input data of the network training process. The second step is to model the displacement using ANN. The third step evaluates the accuracy of the established model. The accuracy of the displacement model is evaluated by comparing the results of the ANN bridge displacement model with the real GNSS measurement results, determining the Root Mean Square Error (RMSE), and the Coefficient of Determination (R2). Thereby, it is found that the vertical displacement model of the main span midpoint built by ANN has high accuracy and reliability with RMSE as -3mm and R2 as 0.997.

Tạo bộ sưu tập với mã QR