Phương pháp tiếp cận trí tuệ nhân tạo dự đoán các tính chất khác nhau của bê tông dựa trên cơ sở dữ liệu các kết quả thí nghiệm đã được thực hiện là một lĩnh vực được nghiên cứu liên tục trong những năm gần đây. Dựa trên cơ sở dữ liệu gồm 104 kết quả thí nghiệm về bê tông xỉ lò cao được thu thập từ tạp chí uy tín, trong nghiên cứu này, một mô hình mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) được phát triển để dự đoán cường độ nén của bê tông xỉ lò cao. Cấu trúc mô hình ANN tối ưu được xác định dựa trên thuật toán tìm kiếm ngẫu nhiên. Việc đánh giá hiệu suất mô hình được thực hiện và so sánh trên tập dữ liệu đào tạo (70% dữ liệu) và tập dữ liệu thử nghiệm (30% dữ liệu còn lại), sử dụng các tiêu chí đánh giá sai số điển hình. Kết quả cho thấy, mô hình ANN đề xuất có hiệu suất dự đoán rất tốt với hệ số xác định (R2) là 0,996, căn của sai số toàn phương trung bình (RMSE) là 3,747 và sai số tuyệt đối trung bình (MAE) là 0,599. Những kết quả này đã khẳng định tính khả thi của mô hình ANN là một thuật toán mạ
Diễn đàn khoa họcNghiên cứu ứng dụng phương pháp rừng ngẫu nhiên để dự đoán cường độ nén của bê tông tro bay
Ứng dụngMạng lưới thần kinh nhân tạo gần đây đã được sử dụng rộng rãi để mô phỏng nhiều bài toán trong lĩnh vực kỹ thuật xây dựng.
Khoa học - Công nghệKết quả nghiên cứu thực nghiệm về ảnh hưởng của tro bay Phả Lại đến cường độ chịu nén của bê tông bọt.
Bạn đọcKết quả thí nghiệm cho thấy cường độ nén, cường độ ép chẻ của cấp phối đá dăm gia cố xi măng tăng nhiều tùy thuộc phương pháp bảo dưỡng.
Khoa học - Công nghệBài báo trình bày kết quả thí nghiệm xác định cường độ nén và cường độ ép chẻ của các hỗn hợp cấp phối đá dăm (CPĐD) gia cố (3 - 4)% xi măng (XM) kết hợp với tro bay thải Nhà máy Nhiệt điện Nông Sơn - Quảng Nam.