Phương pháp dựa trên thuật toán tăng cường độ dốc nhẹ cho dự đoán đáp ứng động lực học của tấm cơ tính biến thiên=A light gradient boosting machine-based method for predicting the dynamic response of functionally graded plates

0 Người đánh giá. Xếp hạng trung bình 0

Tác giả: Thị Thanh Diệu Đổ, Hoàng Yến Đổ Thị Thanh Diệu Nguyễn

Ngôn ngữ: vie

Ký hiệu phân loại:

Thông tin xuất bản: Tạp chí Khoa học và Công nghệ - Đại học Nguyễn Tất Thành, 2024

Mô tả vật lý: tr.12

Bộ sưu tập: Metadata

ID: 480458

Thêm vào giỏ

Mục tiêu chính của bài viết này là để dự đoán một cách hiệu quả đáp ứng động lực học của các tấm cơ tính biến thiên bằng cách sử dụng thuật toán tăng cường độ dốc nhẹ (LightGBM) mà không phụ thuộc vào bất kỳ công cụ phân tích nào. Để thu được mô hình LightGBM tối ưu, một tập dữ liệu bao gồm 1 000 cặp dữ liệu đầu vào và đầu ra được tạo ra thông qua các lần lặp bằng cách sử dụng kết hợp phân tích đẳng hình học (IGA) và lý thuyết tấm biến dạng cắt bậc ba (TSDT). Trong mô hình này, đầu vào là chỉ số mũ, nó chi phối sự phân bố vật liệu của tấm, và đầu ra bao gồm 200 giá trị minh họa chuyển vị theo thời gian. Để chứng minh tính hiệu quả của mô hình LightGBM về độ chính xác và thời gian tính toán, kết quả thu được từ mô hình đề xuất được so sánh với các kết quả đạt được bởi các mô hình tối ưu ANN, XGBoost và IGA.The primary objective of this paper is to efficiently predict the dynamic response of functionally graded plates using LightGBM – a light gradient boosting machine, without reliance on supplementary analysis tools. To obtain the optimal LightGBM model, a dataset comprising 1,000 pairs of input and output is generated through iterations using a combination of isogeometric analysis (IGA) and third-order shear deformation plate theory (TSDT). In this model, the input is represented by a power index which governs the material distribution of the plate, and the output comprises 200 values illustrating deflection over time. To demonstrate the effectiveness of LightGBM in terms of accuracy and computational time, the results obtained by the proposed model are compared to those achieved with the optimal ANN, XGBoost models, and IGA.

1. Đọc trực tuyến

1. Đọc trực tuyến

Tạo bộ sưu tập với mã QR