Dự đoán mức độ phá hoại cục bộ của tấm bê tông cốt sợi chịu tải trọng va đập sử dụng thuật toán máy học
Tóm tắt
Bài báo giới thiệu và ứng dụng thuật toán phân loại Support Vector Machine (SVM) và thuật toán tối ưu hóa Bayesian (Bayesian optimization - BO), những thuật toán máy học (Machine Learning - ML) mạnh để dự đoán mức độ phá hoại cục bộ của tấm bê tông cốt sợi chịu tải trọng va đập gây ra bởi đầu đạn. Bộ dữ liệu kết quả thu được từ 176 thí nghiệm tấm bê tông cốt sợi chịu tải trọng va đập của đầu đạn bao gồm 15 thông số đầu vào được sử dụng để huấn luyện các mô hình máy học nhằm đưa ra các kết quả dự đoán về mực độ phá hoại cục bộ của tấm. Do các dữ liệu thí nghiệm thu thập được có sự phân tán về các thông số đầu vào và mất cân bằng về các dạng phá hoại cục bộ, một kỹ thuật lấy thêm mẫu BorderlineSMOTE (Synthetic Minority Over-Sampling Technique - SMOTE) cũng được sử dụng nhằm mục đích tạo ra bộ dữ liệu phù hợp để mô hình huấn luyện (được gọi là BO-SVM) đạt kết quả dự đoán tốt. Kết quả thu được cho thấy mô hình đề xuất có thể ứng dụng để dự đoán mức độ phá hoại cục bộ của tấm bê tông cốt sợi chịu tải trọng va đập bởi đầu đạn với độ chính xác chấp nhận được và hiệu quả cao hơn các mô hình ML thông thường khác.
Tải xuống
Bản quyền (c) 2022 Trường Đại học Xây dựng Hà Nội

Tác phẩm này được cấp phép theo giấy phép Giấy phép Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Giấy phép Quốc tế .
1. Tác giả chuyển giao toàn bộ bản quyền bài báo cho Tạp chí Khoa học Công nghệ Xây dựng (TCKHCNXD) – Trường Đại học Xây dựng Hà Nội (ĐHXDHN), bao gồm quyền xuất bản, tái bản, truyền tải, bán và phân phối toàn bộ hoặc một phần bài báo trong các ấn bản điện tử và in của Tạp chí, trong tất cả các phương tiện truyền thông được biết đến hoặc phát triển sau này.
2. Bằng cách chuyển giao bản quyền này cho TCKHCNXD, việc sao chép, đăng, truyền tải, phân phối hoặc sử dụng toàn bộ hoặc một phần bài báo bằng bất kỳ phương tiện nào bởi Tác giả đều yêu cầu phải trích dẫn đến Tạp chí một cách phù hợp về hình thức và nội dung, bao gồm: tiêu đề của bài báo, tên các tác giả, tên tạp chí, tập, số, năm, chủ sở hữu bản quyền theo quy định của Tạp chí, số DOI. Khuyến khích đưa kèm đường dẫn (Link) của bài báo đăng trên trang web của Tạp chí.
3. Tác giả và công ty/cơ quan chủ quản đồng ý rằng tất cả các bản sao của bài báo cuối cùng được xuất bản hoặc bất kỳ phần nào được phân phối hoặc đăng bởi họ ở dạng in hoặc điện tử như cho phép ở đây sẽ bao gồm thông báo về bản quyền theo quy định trong Tạp chí và trích dẫn đầy đủ đến Tạp chí như được công bố trên trang web.