Nghiên cứu ứng dụng mô hình trí tuệ nhân tạo dự báo cường độ nén của bê tông sử dụng cốt liệu tái chế

Bài viết này trình bày mô hình mạng nơ ron nhân tạo với thuật toán Conjugate gradient được đề xuất để dự đoán cường độ nén của RAC. Cơ sở dữ liệu RAC trong nghiên cứu này gồm 650 kết quả thí nghiệm được tổng hợp từ 69 nghiên cứu thử nghiệm. Hiệu suất của mô hình ANN được đánh giá bằng cách sử dụng các tiêu chí thống kê, cụ thể là hệ số tương quan (R), sai số toàn phương trung bình (RMSE), sai số tuyệt đối trung bình (MAE) và sai số phần trăm tuyệt đối trung bình (MAPE). Kết quả cho thấy mô hình ANN đề xuất là một công cụ dự đoán hợp lý và hữu ích cho các kỹ sư, giúp tiết kiệm thời gian, giảm thiểu các thí nghiệm tốn kém.

Từ khóa: Cường độ nén, Bê tông cốt liệu tái chế, Mạng nơ ron nhân tạo, Thuật toán Conjugate gradient, Cốt liệu tái chế, Cường độ nén của bê tông