Sử dụng mạng nơ-ron thần kinh nhân tạo với phương pháp huấn luyện ước tính mô men tự thích nghi cho việc tính toán lực cắt chọc thủng của sàn bê tông có cốt bằng sợi thép

 0 Người đánh giá. Xếp hạng trung bình 0

Tác giả: Nhật Đức Hoàng

Ngôn ngữ: vie

Ký hiệu phân loại: 004 Data processing || Computer science

Thông tin xuất bản: Tạp chí khoa học và công nghệ Đại Học Duy Tân, 2022

Mô tả vật lý: 18-22

Bộ sưu tập: Metadata

ID: 447020

Ước tính khả năng chịu cắt chọc thủng (PSC) của tấm bê tông cốt sợi thép (SFRCS) là một nhiệm vụ quan trọng trong thiết kế kết cấu. Nghiên cứu này khảo sát các mô hình mạng nơ-ron nhân tạo được huấn luyện bởi thuật toán Adam trong tính toán PSC của SFRCS. Để hạn chế vấn đề quá khớp trong quá trình huấn luyện, phương pháp AdamW và AdamL2 đã được sử dụng. Một tập dữ liệu bao gồm 140 mẫu đã được sử dụng để đào tạo và kiểm chứng các phương pháp học máy. Xét về chỉ số RMSE, kết quả thí nghiệm bao gồm 20 lần chạy độc lập chỉ ra rằng khả năng dự đoán của mô hình AdamW (RMSE = 30,60) và AdamL2 (RMSE = 31,74) tốt hơn so với Adam (RMSE = 36,62). Tuy nhiên, độ chính xác một mô hình kết hợp giữa AdamW và AdamL2 (RMSE = 32,31) lại kém hơn các mô hình AdamW và AdamL2.
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