Xây dựng mô hình máy học lai nhân trọng số để dự báo lực bám dính giữa BTCT và FRP
Tác giả: Lê Minh Thanh, Trương Đình Nhật, Cao Thành Nhân, Lê Thị Thùy Linh
Số trang:
Tr. 98-103
Số phát hành:
Tháng 1
Kiểu tài liệu:
Tạp chí trong nước
Nơi lưu trữ:
03 Quang Trung
Mã phân loại:
690
Ngôn ngữ:
Tiếng Việt
Từ khóa:
Bê tông cốt thép, vật liệu FRP, mô hình máy học, tối ưu hóa, lực bám
Tóm tắt:
Nghiên cứu tập trung vào xây dựng một mô hình học máy có trọng số để dự báo lực bám dính giữa vật liệu bê tông cốt thép và vật liệu FRP gia cường. Mô hình lai JS-WFSS (Jellyfish search optimized - weighted featune stacking system) được xây dựng dựa trên hệ thống xếp chồng có trọng số tối ưu hóa bằng tìm kiếm sứa.
Tạp chí liên quan
- Nghiên cứu móng bè kết hợp cọc để đưa ra giải pháp móng hiệu quả cho nhà cao tầng xây dựng trong đô thị ở Việt Nam
- Ảnh hưởng một số tham số của neo đến hệ số ổn định tổng thể mái dốc
- Giảm thiểu phát thải và chỉ số tiêu thụ năng lượng của bê tông nhiều tro bay ở Việt Nam
- Giải pháp thiết kế thông hơi hiệu quả trong nhà cao tầng
- Độ lún của móng cọc có xét ảnh hưởng của các móng lân cận