Ứng dụng thuật toán CNN-1D để dự đoán cường độ chịu nén của bê tông sử dụng cho các công trình biển

Abstract

Cường độ chịu nén của bê tông là một chỉ tiêu quan trọng, đóng vai trò then chốt trong việc xác định khả năng chịu tải và độ bền của công trình. Đối với bê tông thường, cường độ nén có thể dự đoán thông qua các công thức thực nghiệm đã được xây dựng có sẵn. Với bê tông ứng dụng cho công trình biển, việc dự đoán được cường độ chịu nén khó khăn hơn do tổ hợp các thành phần vật liệu phức tạp và không có các công thức thực nghiệm có sẵn cho loại bê tông này. Bài báo đề cập đến việc sử dụng các mô hình học máy với thuật toán CNN-1D để dự đoán cường độ chịu nén của bê tông có sử dụng các loại phụ gia ứng dụng cho công trình biển. Bộ dữ liệu chạy mô hình gồm 1093 mẫu chia thành 2 phần theo tỷ lệ train:test là 70:30, ngoài ra sử dụng 42 mẫu để kiểm định độ chính xác của mô hình. Kết quả chạy thử cho thấy độ chính xác của mô hình xây dựng được tương đối tốt. Kết quả mô hình có thể giúp cho các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực chuyên ngành sử dụng như một công cụ hỗ trợ quá trình tính toán xác định thành phần bê tông, giảm thời gian và nâng cao chất lượng thực nghiệm. Từ khóa: Học máy, thuật toán, dự đoán, cường độ nén của bê tông, công trình biển