Ứng dụng phương pháp học máy tính toán chiều dài nước nhảy trong kênh lăng trụ mặt cắt hình chữ nhật

20/02/2025

Chiều dài nước nhảy là một đặc trưng quan trọng cần được tính toán chính xác vì nó ảnh hưởng trực tiếp đến chiều dài bể tiêu năng. Vì vậy, mục đích của nghiên cứu này là phát triển và đánh giá sáu mô hình học máy, gồm có: Cây quyết định (Decision Tree – DT), Rừng cây ngẫu nhiên (Random Forest - RT), Tăng cường thích ứng (Adaptive Boosting – Ada), Tăng cường độ dốc (Gradient Boosting - GB), Cây bổ sung (Extra Trees - ET) và Máy Vector hỗ trợ (Support Vector Machine – SVM). Nghiên cứu này đã sử dụng Định lý π-Buckingham để tìm năm tham số không thứ nguyên phục vụ cho các mô hình học máy và ứng dụng các mô hình này để đánh giá mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập đến biến mục tiêu. Phương pháp học máy cho thấy hiệu quả vượt trội so với phương pháp công thức kinh nghiệm. Các mô hình học máy có xét đến ảnh hưởng của độ nhám và chiều rộng lòng dẫn, tính nhớt của chất lỏng, có sai số dự báo nhỏ hơn so với các công thức kinh nghiệm. Mô hình ET cho kết quả tốt nhất với hệ số Nash đạt 0.99, sau đó là Ada, RF, GB, DT, SVR, theo thứ tự giảm dần. Kết quả nghiên cứu cho thấy mô hình ET có thể thay thế các công thức kinh nghiệm trong việc tính toán chiều dài nước nhảy trong kênh lăng trụ đáy bằng có mặt cắt chữ nhật.

1. GIỚI THIỆU CHUNG

2. CÁC DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

2.1. Các dữ liệu cho mô hình toán

2.2. Áp dụng Định lý π-Buckingham

2.3. Các công thức kinh nghiệm

2.4. Các thuật toán ML

2.5. Phương pháp đánh giá sai số

3. LỰA CHỌN THAM SỐ MÔ HÌNH VÀ ĐÁNH GIÁ ẢNH HƯỞNG CỦA CÁC BIẾN

3.1. Lựa chọn các siêu tham số của mô hình ML

3.2. Đánh giá mức độ quan trọng của các biến độc lập

3. Kết quả kiểm định mô hình

4. KẾT LUẬN