Nghiên cứu ứng dụng mô hình rừng cây ngẫu nhiên để dự đoán Mr của vật liệu làm lớp móng trong kết cấu mặt đường ô tô

Tác giả: TS. MAI THỊ HẢI VÂN - Trường Đại học Công nghệ Giao thông vận tải

Ma trận tương quan giữa các biến đầu vào và biến đầu ra

Kết cấu áo đường bao gồm tầng móng và tầng mặt, trong đó tầng móng thường được làm bằng các loại vật liệu như cấp phối đá dăm, đá dăm tiêu chuẩn, cấp phối đá dăm gia cố xi măng... Tác dụng chính của tầng móng là phân bố và giảm ứng suất thẳng đứng do tải trọng xe từ phía trên mặt đường truyền xuống để khi truyền đến nền đất thì ứng suất sẽ giảm làm cho đất nền đường có thể chịu lực được mà không tạo nên biến dạng quá lớn. Ngoài ra, do ảnh hưởng của biến đổi khí hậu, nhiều cơ sở hạ tầng giao thông bị ảnh hưởng tiêu cực, đặc biệt lớp vật liệu tầng móng đường sẽ phải chịu tác động của chu kỳ khô ướt. Để đảm bảo điều đó, tầng móng mặt đường phải làm bằng các vật liệu có đủ cường độ để chịu được tải trọng xe và sự thay đổi của khí hậu. Đặc trưng cho cường độ của tầng móng mặt đường là mô-đun đàn hồi. Do đó, việc xác định Mr của các lớp vật liệu nói chung và Mr của vật liệu làm lớp móng kết cấu mặt đường nói riêng là rất cần thiết trong việc tính toán, thiết kế kết cấu mặt đường ô tô.

Phương pháp truyền thống để xác định mô-đun đàn hồi (Mr) của vật liệu là thực hiện đo trong phòng thí nghiệm. Ảnh hưởng của điều kiện môi trường đến Mr của vật liệu tầng móng mặt đường đã được nghiên cứu bằng thí nghiệm bởi nhiều tác giả [1]. Tuy nhiên, việc tiến hành các thí nghiệm có chi phí cao và thời gian dài, đặc biệt với thí nghiệm nén 3 trục theo Tiêu chuẩn AASHTO T307. Do đó, việc sử dụng một phương pháp khác để dự đoán Mr của vật liệu tầng móng mặt đường có ý nghĩa trong việc giảm chi phí và tiết kiệm thời gian.

Khoury [2] và Khoury và Zaman [3] đề xuất một mô hình hồi quy để dự đoán Mr của vật liệu dựa trên số chu kỳ (W-D), tỷ lệ giữa hàm lượng vôi tự do CaO so với tổng hàm lượng SiO2, Al2O3 và Fe2O3 trong vật liệu kết dính (CSAFR), DMR là tỷ lệ giữa mật độ khô tối đa (kN/m3) so với độ ẩm tối ưu (%) và các ứng suất của thí nghiệm nén ba trục gồm ứng suất giới hạn (σ3),kPa và ứng suất lệch (σd), kPa. Mô hình này được mô tả là Mr = f(W-D, CSAFR, DMR, σ3, σd). Tuy nhiên, mô hình hồi quy có độ chính xác chưa cao khi có số lượng biến đầu vào lớn. Để khắc phục những tồn tại trên, trong những năm gần đây, các mô hình học máy (ML) đã phát triển và dần trở nên phổ biến. Trong đó, rừng ngẫu nhiên (RF) là một trong những thuật toán mạnh mẽ nhất của ML được áp dụng thành công trong nhiều lĩnh vực như xây dựng dân dụng [4], vật liệu xây dựng [5].

Trong bài báo này, RF sẽ được ứng dụng để dự đoán Mr của vật liệu làm lớp móng kết cấu mặt đường với 5 biến đầu vào là: W-D, CSAFR, DMR, σ3 (kPa), σd, (kPa). Để đánh giá độ chính xác khả năng dự báo của mô hình, ba chỉ tiêu thống kê là hệ số xác định (R2), sai số căn quân phương (RMSE), sai số tuyệt đối trung bình (MAE) đã được sử dụng.

Mời độc giả xem nội dung đầy đủ bài khoa học tại đây