Nghiên cứu sử dụng mô hình học mạng thần kinh nhân tạo dự báo và nghiên cứu cường độ chịu nén của đất gia cố xi măng

Nghiên cứu này ứng dụng Mạng Thần Kinh Nhân Tạo (ANN) trong việc dự đoán cường độ chịu nén không hạn chế (UCS) của đất gia cố xi măng. UCS bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố như thành phần đất, hàm lượng xi măng và các điều kiện môi trường. Các phương pháp thực nghiệm truyền thống để xác định UCS thường tốn nhiều thời gian và chi phí, dẫn đến sự quan tâm ngày càng tăng đối với các phương pháp học máy. Trong nghiên cứu này, một mô hình ANN được phát triển dựa trên tập dữ liệu gồm 50 mẫu với 9 biến đầu vào: hàm lượng hữu cơ, hạt cát, hạt bụi, hạt sét, hạt cuội, giới hạn chảy, giới hạn dẻo, chỉ số dẻo và hàm lượng xi măng. Tập dữ liệu được chia thành 70% dùng để huấn luyện và 30% để kiểm chứng. Cấu trúc ANN tối ưu bao gồm hai lớp ẩn với lần lượt 4 và 3 nơ ron, đã dự đoán chính xác các giá trị UCS. Mô hình đạt độ chính xác cao với hệ số R² là 0.9545 đối với tập huấn luyện và 0.9212 đối với tập kiểm chứng. Phân tích SHAP đã chỉ ra rằng hàm lượng xi măng, giới hạn chảy và chỉ số dẻo là các biến có ảnh hưởng lớn nhất đến dự đoán UCS. Mô hình ANN này cung cấp một phương pháp hiệu quả và tiết kiệm chi phí trong việc dự đoán UCS cho đất gia cố xi măng, giúp tối ưu hóa các dự án hạ tầng liên quan đến gia cố đất yếu.

1. ĐẶT VẤN ĐỀ

2. MÔ TẢ CƠ SỞ DỮ LIỆU

3. THUẬT TOÁN HỌC MÁY MẠNG THẦN KINH NHÂN TẠO (ANN)

4. KẾT QUẢ DỰ ĐOÁN CƯỜNG ĐỘ CHỊU NÉN CỦA ĐẤT GIA CỐ BẰNG XI MĂNG

5. KẾT LUẬN

TÀI LIỆU THAM KHẢO

______________________________________________________________________

Chi tiết bài báo xem tại đây: Nghiên cứu sử dụng mô hình học mạng thần kinh nhân tạo dự báo và nghiên cứu cường độ chịu nén của đất gia cố xi măng

Nguyễn Hữu Năm
Viện Thuỷ điện và Năng lượng tái tạo
Nguyễn Quang Phú
Trường Đại học Thủy lợi
Nguyễn Tiếp Tân
Viện Khoa học Thủy lợi Việt Nam

TẠP CHÍ KH&CN THỦY LỢI