Mô hình hóa khớp dẻo trong đánh giá phá hoại địa chấn của cột bê tông cốt thép dựa trên mạng nơron nhân tạo

  • Phan Hoàng Nam Khoa Xây dựng Cầu đường, Trường Đại học Bách khoa, Đại học Đà Nẵng, 54 Nguyễn Lương Bằng, quận Liên Chiểu, Đà Nẵng, Việt Nam
  • Hồ Mạnh Hùng Khoa Xây dựng Cầu đường, Trường Đại học Bách khoa, Đại học Đà Nẵng, 54 Nguyễn Lương Bằng, quận Liên Chiểu, Đà Nẵng, Việt Nam
  • Nguyễn Minh Hải Khoa Xây dựng Cầu đường, Trường Đại học Bách khoa, Đại học Đà Nẵng, 54 Nguyễn Lương Bằng, quận Liên Chiểu, Đà Nẵng, Việt Nam
  • Hoàng Phương Hoa Khoa Xây dựng Cầu đường, Trường Đại học Bách khoa, Đại học Đà Nẵng, 54 Nguyễn Lương Bằng, quận Liên Chiểu, Đà Nẵng, Việt Nam
Từ khóa: cột BTCT, mạng nơron nhân tạo, thí nghiệm gia tải lặp đảo chiều, mô hình khớp dẻo, ứng xử địa chấn

Tóm tắt

Bài báo trình bày khả năng áp dụng mạng nơron nhân tạo (Artificial neural network - ANN) trong xây dựng mô hình khớp dẻo của cột bê tông cốt thép (BTCT) chịu động đất nhằm phục vụ cho mô hình hóa số, phân tích ứng xử và đánh giá phá hoại địa chấn của loại kết cấu này. Phương pháp dựa trên bộ dữ liệu thí nghiệm gia tải lặp đảo chiều của cột BTCT tiết diện chữ nhật. Cụ thể, mối quan hệ giữa các tham số đầu vào và các tham số tới hạn của cột trước hết được thiết lập dựa trên mô hình ANN. Trong đó, cơ sở dữ liệu thí nghiệm của 800 mẫu được chia thành các tập huấn luyện, tập kiểm thử và tập xác thực cho cho mô hình. Phân tích mạng tối ưu trước hết được thực hiện. Kết quả cho thấy kiến trúc ANN 2 lớp ẩn và 24 nơron trong 1 lớp ẩn có khả năng ước lượng tốt nhất. Tính hiệu quả của mô hình trong việc ước lượng các tham số tới hạn của cột với các cơ chế phá hoại khác nhau được xác thực với các kết quả thực nghiệm đã được công bố. Nghiên cứu chỉ ra rằng mô hình đề xuất có thể áp dụng để phân tích ứng xử địa chấn cũng như đánh giá được trạng thái sụp đổ của cột BTCT tiết diện chữ nhật với độ chính xác cao.

Tải xuống

Dữ liệu tải xuống chưa có sẵn.
Xuất bản
22-11-2021
Chuyên mục
Bài báo khoa học