CSDL Bài trích Báo - Tạp chí
Phát triển mô hình dự báo sức chịu tải cọc dựa trên dữ liệu thí nghiệm O-cell bằng phương pháp học máy ANN
Tác giả: Võ Nguyễn Phú Huân, Phạm Đinh Trung Nghĩa
Số trang:
Tr. 169-171
Số phát hành:
Tháng 03
Kiểu tài liệu:
Tạp chí trong nước
Nơi lưu trữ:
03 Quang Trung
Mã phân loại:
690
Ngôn ngữ:
Tiếng Việt
Từ khóa:
Sức chịu tải cọc, thí nghiệm O-cell, phương pháp máy học, nén tĩnh cọc
Chủ đề:
Kỹ thuật Xây dựng
&
Sức chịu tải cọc
Tóm tắt:
Bằng cách kết hợp các tham số như hình học cọc, đặc tính vật liệu và tính chất đất, nghiên cứu này nhằm tạo ra một công cụ dự đoán chính xác và thực tế cho các kỹ sư. Nghiên cứu cũng đánh giá hiệu suất của mô hình ANN so với các phương pháp dự đoán truyền thống, làm nổi bật những ưu điểm của nó về độ chính xác và khả năng thích ứng.
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