Dự đoán cường độ liên kết giữa cốt thép bị ăn mòn và lớp bê tông xung quanh bằng phương pháp XGBoost
Tác giả: Nguyễn Trung Hiếu, Trần Xuân Linh
Số trang:
Tr. 8-15
Tên tạp chí:
Khoa học & Công nghệ Đại học Duy Tân
Số phát hành:
Số 6(49)
Kiểu tài liệu:
Tạp chí trong nước
Nơi lưu trữ:
03 Quang Trung
Mã phân loại:
624
Ngôn ngữ:
Tiếng Việt
Từ khóa:
Bê tông cốt thép, phương pháp XGBoost, mô hình học máy
Tóm tắt:
Nghiên cứu này sử dụng một mô hình máy học XGBoost để dự đoán độ bền liên kết của cốt thép bị ăn mòn và lớp bê tông xung quanh. Một bộ dữ liệu bao gồm 218 mẫu thí nghiệm đã được thu thập từ các tài liệu hiện có để xây dựng mô hình và kiểm nghiệm phương pháp đề xuất. Kết quả tính toán chỉ ra rằng mô hình XGBoost có thể đạt hiệu suất dự đoán tốt. Do đó mô hình được đề xuất là một công cụ đầy hứa hẹn để hỗ trợ các kỹ sư trong việc dự báo cường độ liên kết của cốt thép bị ăn mòn và lớp bê tông xung quanh.
Tạp chí liên quan
- Training artificial neural network regression based on the generalized delta rule : a case study in modeling the compressive strength of concrete = Huấn luyện mạng nơ-ron thần kinh nhân tạo dùng cho phân tích hồi quy dựa trên quy tắc delta khái quát: ứng
- XGBoost regression for estimating bearing capacity of concrete piles = Sử dụng hồi quy XGBoost để đánh giá sức chịu tải của cọc bê tông
- Training deep neural network for regression analysis with the generalized delta rule : a case study in modeling the shear strength of soil = Huấn luyện mạng nơ-ron thần kinh nhân tạo sâu dùng cho phân tích hồi quy dựa trên quy tắc delta khái quát: ứng dụn
- Linear regression models for predicting the compressive strength of rice husk ash-blended concrete = Ứng dụng các mô hình hồi quy tuyến tính cho việc dự báo cường độ chịu nén của bê tông có chứa tro trấu
- 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





