Dự đoán mức độ phá hoại cục bộ của tấm bê tông cốt sợi chịu tải trọng va đập sử dụng thuật toán máy học

0 Người đánh giá. Xếp hạng trung bình 0

Tác giả: Quốc Hoàn Doãn, Đại Nhân Lê, Đăng Nguyên Nguyễn, Thái Hoàn Phạm, Đức Kiên Thái

Ngôn ngữ: vie

Ký hiệu phân loại: 624 Civil engineering

Thông tin xuất bản: Tạp chí Khoa học Công nghệ Xây dựng, 2022

Mô tả vật lý: 30-43

Bộ sưu tập: Metadata

ID: 436976

Thêm vào giỏ Liên kết toàn văn

Tóm tắt
Chủ đề

Bài báo giới thiệu và ứng dụng thuật toán phân loại Support Vector Machine (SVM) và thuật toán tối ưu hóa Bayesian (Bayesian optimization - BO), những thuật toán máy học (Machine Learning - ML) mạnh để dự đoán mức độ phá hoại cục bộ của tấm bê tông cốt sợi chịu tải trọng va đập gây ra bởi đầu đạn. Bộ dữ liệu kết quả thu được từ 176 thí nghiệm tấm bê tông cốt sợi chịu tải trọng va đập của đầu đạn bao gồm 15 thông số đầu vào được sử dụng để huấn luyện các mô hình máy học nhằm đưa ra các kết quả dự đoán về mực độ phá hoại cục bộ của tấm. Do các dữ liệu thí nghiệm thu thập được có sự phân tán về các thông số đầu vào và mất cân bằng về các dạng phá hoại cục bộ, một kỹ thuật lấy thêm mẫu BorderlineSMOTE (Synthetic Minority Over-Sampling Technique - SMOTE) cũng được sử dụng nhằm mục đích tạo ra bộ dữ liệu phù hợp để mô hình huấn luyện (được gọi là BO-SVM) đạt kết quả dự đoán tốt. Kết quả thu được cho thấy mô hình đề xuất có thể ứng dụng để dự đoán mức độ phá hoại cục bộ của tấm bê tông cốt sợi chịu tải trọng va đập bởi đầu đạn với độ chính xác chấp nhận được và hiệu quả cao hơn các mô hình ML thông thường khác.

Tạo bộ sưu tập với mã QR