CSDL Bài trích Báo - Tạp chí
Sử dụng mô hình hồi quy mạng lưới nơ ron sâu để dự đoán cường độ chịu nén của bê tông tự lèn = Using deep neural network regression model to predict compressive strength of self-compacting concrete
Tác giả: Trần Thu Hiền, Phan Ngọc Trung, Hoàng Nhật Đức
Số trang:
Tr. 3-10
Số phát hành:
Số 03 (64)
Kiểu tài liệu:
Tạp chí trong nước
Nơi lưu trữ:
03 Quang Trung
Mã phân loại:
510
Ngôn ngữ:
Tiếng Việt
Từ khóa:
Mô hình hồi quy mạng lưới nơ ron sâu, cường độ chịu nén, bê tông tự lèn
Chủ đề:
Bê tông xây dựng
Tóm tắt:
Mô hình hồi quy mạng lưới nơ ron sâu (DNNR) đã được sử dụng để dự đoán cường độ chịu nén của bê tông tự lèn. Mô hình được đào tạo và kiểm tra trên tổng số 327 điểm dữ liệu. Các biến số đầu vào bao gồm 6 hàm lượng thành phần và tuổi của bê tông theo ngày. Mô hình DNNR đã cho thấy khả năng xác định được các ánh xạ phức tạp giữa biến đầu vào và đầu ra. Kết quả dự đoán cường độ chịu nén của bê tông tự lèn có độ chính xác cao so với kết quả thực nghiệm.
Tạp chí liên quan
- Nghiên cứu công nghệ bê tông siêu tính năng – UHPC, để áp dụng vào thực tế sản xuất tại Việt Nam
- Nghiên cứu ứng dụng bê tông tro bay cát mặn cho công trình hạ tầng ven biển hướng tới phát triển bền vững
- Nghiên cứu sử dụng kết hợp tro bay nhiệt điện với xỉ lò cao để chế tạo bê tông chất lượng cao hạt mịn không xi măng
- Nghiên cứu ảnh hưởng của cát nghiền từ các đá gốc khác nhau đến các đặc trưng cường độ của bê tông sử dụng cát mịn phối trộn cát nghiền trong xây dựng cầu
- Nghiên cứu ảnh hưởng của tro xỉ nhiệt điện đến khả năng chống thấm ion Clo của bê tông hạt nhỏ