Dự báo cường độ chịu nén của bê tông tự lèn bằng phương pháp phân tích hồi quy sử dụng máy vector hỗ trợ bình phương tối thiểu

Bài viết giới thiệu một mô hình học máy nhằm dự đoán cường độ chịu nén của bê tông tự lèn. Một tập dữ liệu gồm 366 kết quả thực nghiệm về bê tông tự lèn được thu thập. Bảy biến số đầu vào được sử dụng để đánh giá cường độ chịu nén. Mô hình phân tích hồi quy máy vector bình phương tối thiểu cho phép dự đoán khá chính xác cường độ nén của bê tông tự lèn, với hệ số R2 trên 0.95.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Dự báo cường độ chịu nén của bê tông tự lèn bằng phương pháp phân tích hồi quy sử dụng máy vector hỗ trợ bình phương tối thiểu T. Thu Hiền, P. Ngọc Trung, H. Nhật Đức / Tạp chí Khoa học & Công nghệ Đại học Duy Tân 02(63) (2024) 3-9 3DTU Journal of Science & Technology 02(63) (2024) 3-9 Dự báo cường độ chịu nén của bê tông tự lèn bằng phương pháp phân tích hồi quy sử dụng máy vector hỗ trợ bình phương tối thiểu Predicting the compressive strength of self-compacting concrete by regression analysis using least squares support vector machine Trần Thu Hiềna*, Phan Ngọc Trungb, Hoàng Nhật Đứcc Tran Thu Hiena*, Phan Ngoc Trungb, Hoang Nhat Ducc a Khoa Xây dựng, Trường Công nghệ, Đại học Duy Tân, Đà Nẵng, Việt Nam a Faculty of Civil Engineering, The School of Engineering and Technology, Duy Tan University, Danang, 550000, Vietnam b UBND phường Thuận Phước, Quận Hải Châu, Đà Nẵng b Peoples Committee of Thuan Phuoc Ward, Hai Chau District, Danang, 550000, Vietnam c Viện Nghiên cứu và Phát triển Công nghệ cao, Đại học Duy Tân, Đà Nẵng, Việt Nam c Institute of Research and Development, Duy Tan University, Danang, 550000, Vietnam (Ngày nhận bài: 16/03/2024, ngày phản biện xong: 22/03/2024, ngày chấp nhận đăng: 29/03/2024)Tóm tắtBài báo này giới thiệu một mô hình học máy nhằm dự đoán cường độ chịu nén của bê tông tự lèn. Một tập dữ liệu gồm366 kết quả thực nghiệm về bê tông tự lèn được thu thập. Bảy biến số đầu vào được sử dụng để đánh giá cường độ chịunén. Mô hình phân tích hồi quy máy vector bình phương tối thiểu cho phép dự đoán khá chính xác cường độ nén của bêtông tự lèn, với hệ số R2 trên 0.95.Từ khóa: cường độ chịu nén; bê tông tự lèn; phân tích hồi quy máy vector bình phương tối thiểu.AbstractThis article introduces a machine learning model to predict the compressive strength of self-compacting concrete. A dataset of 366 experimental results on self-compacting concrete was collected. Seven input variables are used to evaluate thecompressive strength. The least squares support vector machine allows quite accurate prediction of the compressivestrength of self-compacting concrete, with an R2 coefficient of over 0.95.Keywords: compressive strength; self-compacting concrete; least squares support vector machine.1. Mở đầu phát từ thực tế thiếu nhân công lao động. Loại bê tông này có các đặc tính đặc biệt sau: khả năng Bê tông tự lèn (SCC), còn được gọi là bê tông lấp đầy, khả năng vượt qua chướng ngại vật, khảtự đầm, là một trong những loại bê tông được sử năng chống phân tầng cao (gồm cả phân tầngdụng rộng rãi hiện nay. Bê tông này bắt đầu được tĩnh và động). Khác với các loại bê tông khác,phát triển tại Nhật Bản từ những năm 1980, xuất* Tác giả liên hệ: Trần Thu HiềnEmail: tranthuhien197@gmail.com4 T. Thu Hiền, P. Ngọc Trung, H. Nhật Đức / Tạp chí Khoa học & Công nghệ Đại học Duy Tân 02(63) (2024) 3-9SCC không yêu cầu đầm bằng ngoại lực từ các cường độ yêu cầu vẫn là một nhiệm vụ tháchthiết bị cơ khí như đầm rung, đầm dùi... Ngoài thức trong xây dựng dân dụng.những tính chất ưu việt về thi công như vậy, bê Trong những năm gần đây, cộng đồng nghiêntông tự lèn còn duy trì tất cả các đặc tính cơ học cứu đã quan sát thấy xu hướng áp dụng mô hìnhvà độ bền chung của bê tông [5]. máy học (machine learning ML) trong việc mô Từ những đặc điểm về thành phần và tính chất hình hóa CS của nhiều loại bê tông khác nhau,ở trạng thái tươi, bê tông tự lèn có những ưu bao gồm cả SCC [1, 6]. Những mô hình này linhđiểm như sau: hiệu quả kinh tế cao do giảm thời hoạt hơn so với các mô hình thực nghiệm thônggian thi công cũng như thiết bị và nhân công lao thường. Tuy nhiên, việc tạo ra các mô hình chínhđộng, thân thiện với môi trường do sử dụng một xác để ước tính CS của SCC không phải là mộtlượng lớn các sản phẩm phụ công nghiệp (tro nhiệm vụ dễ dàng. Nguyên nhân là do mối quanbay, muội silic...), giảm tiếng ồn xây dựng và các hệ giữa CS và các thành phần vật liệu của nó l ...