CSDL Bài trích Báo - Tạp chí
Phương pháp tiếp cận trí tuệ nhân tạo để dự đoán cường độ chịu nén của bê tông bọt
Tác giả: TS. Lý Hải Bằng, TS. Nguyễn Thùy Anh
Số trang:
Tr. 20-25
Tên tạp chí:
Cầu đường Việt Nam
Số phát hành:
Số 05
Kiểu tài liệu:
Tạp chí trong nước
Nơi lưu trữ:
03 Quang Trung
Mã phân loại:
624
Ngôn ngữ:
Tiếng Việt
Từ khóa:
Trí tuệ nhân tạo (Al), mạng nơron nhân tạo, bê tông bọt, cường độ nén
Chủ đề:
Kỹ thuật xây dựng--Bê tông
&
Cường độ kháng nén
Tóm tắt:
Tập trung vào việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo để xây dựng mô hình dự báo cường độ nén của bê tông bọt 28 ngày tuổi. Mô hình được sử dụng là mô hình mạng nơron nhân tạo lan truyền ngược (ANN) với thuật toán Levenberg Marquardt. Kết quả cho thấy mô hình ANN dự báo rất tốt cường độ chịu nén, với độ chính xác cao và sai số thấp.
Tạp chí liên quan
- Applications of Google OR-Tools in solving construction management linear optimization problems = Ứng dụng công cụ Google OR-Tools trong giải các bài toán tối ưu hóa tuyến tính trong quản lý dự án xây dựng
- Experimental study on influence of rice husk ash on mortar compressive strength at different temperatures = Nghiên cứu thực nghiệm ảnh hưởng của tro trấu tới cường độ của vữa ở các nhiệt độ khác nhau
- Artificial neural network with adaptive moment estimation training approaches for prediction of punching shear capacity of steel fibre reinforced concrete slabs = Sử dụng mạng nơ-ron thần kinh nhân tạo với phương pháp huấn luyện ước tính mô men tự thích n
- Influence of rice husk ash on mortar compressive strength at different temperatures : machine learning based modelling = Ảnh hưởng của tro trấu tới cường độ của vữa ở các nhiệt độ khác nhau : mô hình hóa bằng máy học
- Image processing-based automatic gradation of stone aggregates = Tự động hóa việc xác định cấp phối hạt của cốt liệu đá sử dụng kỹ thuật xử lý ảnh