Ước lượng khả năng chịu nén đúng tâm của cột ống thép nhồi bê tông bằng thuật toán máy học

Tóm tắt

Cấu kiện cột ống thép nhồi bê tông (Concrete-Filled Steel Tube-CFST) với nhiều ưu điểm được quan tâm nghiên cứu và ứng dụng rộng rãi trong các công trình xây dựng khoảng 3 thập kỷ qua. Bên cạnh đó, sự phát triển mạnh mẽ cùa kỹ thuật máy tính đã mở ra nhiều cơ hội ứng dụng các kỹ thuật trí tuệ nhân tạo (AI) vào trong thiết kế công trình. Bài báo giới thiệu và ứng dụng XGBoost, một trong những kỹ thuật trí tuệ nhân tạo mới nhất và mạnh mẽ nhất để ước lượng khả năng chịu nén dọc trục của cột ống thép nhồi bê tông (CFST) tiết diện tròn. Kết quả từ 1017 thí nghiệm về loại cấu kiện này được sử dụng làm dữ liệu để huấn luyện mô hình. Các thông số bao gồm đường kính ngoài của tiết diện (D), chiều dày của ống thép (t), cường độ chảy của thép (f_y), cường độ chịu nén của bê tông (f'_c) và chiều dài cột (L) được sử dụng như những thông số đầu vào, trong khi đó khả năng chịu lực nén đúng tâm dọc trục (N) là thông số đầu ra. Kết quả huấn luyện từ mô hình cho thấy thuật toán XGBoost có thể ứng dụng hiệu quả trong việc ước lượng khả năng chịu nén dọc trục của cột CFST tiết diện tròn với độ chính xác cao với thời gian ngắn.