Nghiên cứu ứng dụng mạng nơ-ron nhân tạo để dự đoán ứng xử bê tông trong thí nghiệm nén một trục

Tóm tắt

TÓM TẮT
Việc phân tích, đánh giá và dự đoán các ứng xử nén của bê tông bằng phương pháp giải tích, mô phỏng số là một trong những điều cần thiết và quan trọng trong việc giảm thiểu nén thực nghiệm lên bê tông, giảm chi phí thí nghiệm và lượng bê tông thải ra môi trường. Từ các nghiên cứu của nhiều tác giả qua các năm đã đề xuất các mô hình ứng xử như Hognestad, CEB-FIP, Wee & Mansur, Almusallam…Tuy nhiên, các mô hình ứng xử theo phương pháp giải tích trên cho đường cong ứng xử quan hệ ứng suất – biến dạng chưa thực sự bám sát đường ứng xử thực nghiệm. Bài báo đề xuất sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) để dự đoán cường độ chịu nén của bê tông từ các thành phần cấp phối khác nhau thông qua bộ dữ liệu nén mẫu thực nghiệm. Giá trị cường độ ghi nhận sau quá trình xấp xỉ sẽ làm thông số đầu vào cho hàm mục tiêu LIT được bài báo đề xuất. Giải thuật tiến hóa di truyền (GA) được ứng dụng để tìm kiếm các hệ số tối ưu nhằm tối ưu hóa hàm ứng xử LIT, để đưa ra mô hình ứng xử cuối cùng. Nhằm đảm bảo đường cong dự đoán sau quá trình tối ưu là tin cậy, bài báo tiến hành đối chiếu kết quả dự đoán với 3 tổ mẫu thí nghiệm cho ra quan hệ ứng suất và biến dạng. Từ kết quả ghi nhận, đường cong ứng xử sau tối ưu đã bám sát đường ứng xử thử nghiệm với sai số thấp. Từ đó, hàm ứng xử được đề xuất đạt độ tin cậy cao.

Từ khóa: Thí nghiệm nén mẫu bê tông, mô hình ứng xử, giải thuật di truyền, mạng nơ-ron nhân tạo, tối ưu hóa mô hình ứng xử.