THÔNG TIN TÀI LIỆU
Tạp chí Vật liệu & Xây dựng Tập 12 Số 04 năm 2022 Phân tích sức chịu tải nhổ Qeo sét không đồng không đẳng hướng mơ hình 1*,$'3 Lại Văn Q
, Nguyễn Đăng Khoa, Dương Nhật Tân, Đặng Hoàng Long, Nguyễn Việt Anh Khoa Khoa Kỹ Thuật Xây Dựng, Trường Đại Học %iFK.KRD73+&0 ĐạL+ọF4Xớc Gia TP.Hồ Chí Minh. Khoa Xây dựng, Trường Đại học Mở Thành Phố Hồ Chí Minh. TỪ KHĨA Tấm neo Móng ngồi khơi 1ền sét khơng đồng khơng đẳng hướng 0{KuQKQJLDGS TĨM TẮT %jLEiRSKân tích sức chịu tải nhổ tấmneo trịn sét không đồng nhất, không đẳng hướng mơ hình vật liệu đất NGI$'30{KuQKSKkQWtFKđược thực phần mềm phần tử hữu hạn Plaxis 2D V2020 Các thông số ảnh hưởng đến sức chịu tải nhổ tầm neo sét khônJđồng nhất, không đẳng hướng gồm chiểu sâuđặt neo (+), thơng số thể tính không đồng $11 sét (P), thông số thể tính khơng đẳng hướng sét (UH) đưa vào phân tích Sức chịu tải nhổ neoWUzQđược phân tích thơng qua hệ số sức chịu tải Kết phân tích cho thấy hệ số sức chịu tải tăng tỷ số không thứ nguyên chiều sâu đặt neo đường kính neo tăng +'), giảm hệ số thể tính khơng đẳng hướng sét giảm (UHgiảm) Hệ số sức chịucũng giảm hệ số thể tính khơng đồng sét tăng (P), nhiên giá trị sức chịu tảinhổ tăng theo tăng hệ số PBằng việc áp dụng mơ hình ANN (Artificial neurons network) dựa kết phân tích mơ hình phần tử hữu hạn, báo đề xuất mô hình ANN với cấu trúc 1 cho kết đầu tương đồng với kết phân tích mơ hình phần tử hữu hạn (@ UDEEHQKRIW Yj F{QJsự [12], Grimstad công [15] Hiện có mơ hình phân tích ứng xử sét không đẳng hướng AUS, NGI$'3 Tuy nhiên việc áp dụng phân tích sức chịu tải nhổ neo tròn Hiện neo hình trịn sử dụng phổ biến với công nghệ lắp đặt ngày đơn giản, Hình 4c. sét khơng đồng chưa có nhiều nghiên cứu Do đó, báo tiến hành phân tích sức chịu tải nhổ neo trịn sét khơng đồng nhất, khơng đẳng hướng sử dụng mơ hình vật liệu NGIADP trợ giúp phần mềm Plaxis 2D V2020 Sức chịu tải nhổ neo phân tích thơng qua hệ số sức chịu tải Cụ thể hơn, thông số thể không đồng đất sét (cụ thể sức chống cắt tăng dần theo độ sâu) thông số thể không đẳng hướng đất sét (cụ thể sức chống cắt thay đổi theo phương chịu lực) đưa vào kiểm tra ảnh hưởng đến sức chịu tải nhổ neo tròn , sức chông cắt +uQK Kết cấu neo chịu nhổ cho móng ngồi khơi [16@ z, độ sâu +uQKSức chống cắt tăng theo độ sâu sét không đồng D E +uQKSự thay đổi sức chống cắt theo phương chịu lực khác F sức chống cắt. tốn sét khơng đẳng hướng sức chịu tải. Tấm neo thường sử dụng bờ ngồi khơi để làm móng cho cấu trúc yêu cầu khả chống nâng (hoặc thẳng đứng nghiêng) Chúng bao gồm giàn khoan khơi, đường ống chôn lấp, tháp truyền động tường cọc ván Hình thể ví dụ sử dụng neo cho kết cấu móng điện gió khơi Các mỏ neo khơi bờ khác hình dạng, kích thước, phương thức hoạt động, lắp đặt sử dụng Hơn nữa, giải pháp neo thường dùng cho sở dầu khí, JLjQ NKRDQ hay móng điện gió biển chúng phương pháp hiệu để chống lại thành phần tải trọng thẳng đứng để neo vùng nước sâu Một số cấu tạo mỏ neo thực tế thể Hình +uQKCác loại neo thực tế (a) neo hình vng, (b)neo hình xoắn, (c) neo hình trịn>@ Giới thiệu neo trịn –kết cấu móng ngồi khơi Mơ hình vật liệu đất NGIADP cho sét không đồng nhất, không đẳng hướng Như trình bày sơ sét không đồng không đẳng hướng phần giới thiệu, phần này, nhóm tác giả khơng vào giải thích sét khơng đồng mà tập trung mơ tả mơ hình vật liệu NGIADP sử dụng báo đểmô sét không đồng nhất, không đẳng hướng 0{KuQK1*,ADP Grimstad công [15] lần đề xuất vào năm 2012 Trong mơ hình này, việc nhập thông số sức kháng cắt SX khác từ thí nghiệm cắt trực tiếp, thí nghiệm ba trục nén kéo, xác định ứng xử khơng đẳng hướng JOMC 23 Tạp chí Vật liệu & Xây dựng Tập 12 Số 04 năm 2022 sét Hiện nay, mơ hình NGIADP áp dụng nhiều nghiên cứu [18@ Trong chương trình phần tử hữu hạn Plaxis 2D V2020 cập nhật mơ hình vật liệu NGI$'3WURQJSKkQWtFKFiF tốn địa kỹ thuậtYj giới thiệu chi tiết thơng số Trong đó, thông số m{ KuQK1*,ADP thể Hình 5, HuQK Tỷ lệ độ bền cắt trực tiếp độ bền cắt chủ động 𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷 𝐺𝐺 𝑟𝑟 /𝑆𝑆 tỷ lệ mô đun cắt gia tải dỡ tải với sức chống cắt khơng nước dạng chủ động Tỷ lệ độ cứng cắt gia tải/ dỡ tải tỷ số lực cắt chủ động biến dạng phẳng.Nếu cường độ cắt tăng theo chiều sâu tỷ số 𝐺𝐺 𝑟𝑟 /𝑆𝑆 cho sức chống cắt tăng tuyến tính Đối với loại đất sét cố kết thường, 𝑃𝑃 cường độ thụ động thường giá trị thấp nhất, cường độ cắt trực tiếp lấy giá trị trung gian Từ kết phịng thí nghiệm, người ta thường thấy 𝑃𝑃 Cụ thể, Mơ hình NGIADP u cầu thông số sau: / khoảng 0.3 – Yj / 𝐷𝐷𝑆𝑆𝑆𝑆 cường độ cắt đơn giản trực tiếp khơng có 𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷 / = 1+(𝑠𝑠𝑢𝑢 𝑃𝑃 /𝑠𝑠𝑢𝑢 𝐴𝐴) Huy động lực cắt ban đầu (𝜏𝜏 / khoảng 0.3 –0.8 Nếu 𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷 ước tính ) Mức huy động ban đầu tính từ hệ số áp suất đất trạng thái nghỉ 𝐾𝐾 theo phương ′ − 1−𝐾𝐾0 𝜎𝜎𝑦𝑦𝑦𝑦0 ′ , 𝜎𝜎𝑦𝑦𝑦𝑦 là ứng suất tác dụng ban đầu theo chiều sâu ( NK{QJđồng nhất) WUuQK 𝜏𝜏 / 𝛾𝛾𝑓𝑓 𝐶𝐶 (%) xác định biến dạng cắt mà phá hủy đạt không tỷ lệ Poisson từ 0.3 đến 0.4 Khi tùy chọn thoát nước Undrained (C) 𝛾𝛾𝑓𝑓 𝐶𝐶 Biến dạng cắt bị phá hoại nén ba trục Tham số thoát nước tác dụng tải trọng chế độ nén ba trục ,tức 𝜀𝜀𝐶𝐶1 từ thí nghiệm ba trục. 𝛾𝛾𝑓𝑓 𝐶𝐶 𝛾𝛾𝑓𝑓 𝐸𝐸 biến dạng cắt bị phá hoại phần mở rộng ba trục Tham số 𝛾𝛾𝑓𝑓 𝐸𝐸 (%) xác định biến dạng cắt mà phá hủy đạt = 𝑠𝑠𝑢𝑢 𝐴𝐴 theo phương thẳng đứng Giá trị mặc định 𝜏𝜏 / Hệ số 3RLVVRQ ν) Tương tự mơ hình Mohr&RXORPE sử dụng, hệ số Poisson gần đến 0.5 nên nhập 0.495 làm mặc định. không thoát nước chế độ tải mở rộng ba trục, tức 𝛾𝛾𝑓𝑓 𝐸𝐸 𝛾𝛾𝑓𝑓 𝜀𝜀𝐸𝐸1 𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷 𝛾𝛾𝑓𝑓 𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷 là biến dạng cắt phá hoại cắt trực tiếp Tham số (%) xác định biến dạng cắt mà phá hủy đạt khơng thoát nước chế độ cắt trực tiếp (thiết bị DSS) Đối với đất sét cố kết thường, biến dạng tải nén 𝛾𝛾𝑓𝑓 𝐶𝐶 thấp biến dạng tải phần mở rộng 𝛾𝛾𝑓𝑓 𝐸𝐸 cao Biến dạng tải trọng cắt trực tiếp lấy giá trị trung gian, tức 𝛾𝛾𝑓𝑓 𝐶𝐶 𝛾𝛾𝑓𝑓 𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷 𝛾𝛾𝑓𝑓 𝐸𝐸 Từ kết xét nghiệm phòng thí nghiệm thực tế, người ta thấy 𝛾𝛾𝑓𝑓 𝐸𝐸 thường nằm khoảng 𝛾𝛾𝑓𝑓 𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷 WURQJNhoảng 2Yj𝛾𝛾𝑓𝑓 𝐶𝐶 khoảng 0.5 Tham chiếu độ bền cắt chủ động 𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟 Độ bền cắt hoạt động tham chiếu độ bền cắt thu (biến dạng phẳng) đường dẫn ứng suất chủ động khơng nước cho độ sâu tham chiếu 𝛾𝛾𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟 , biểu thị đơn vị ứng suất. Tỷ lệ độ bền cắt nén ba trục lực cắt chủ động 𝐶𝐶,𝑇𝑇𝑇𝑇 / +uQKThông số đầu vào mơ hình NGI$'3 Tỷ lệ xác định độ bền cắt chế độ nén ba trục khơng nước tải trọng liên quan đến cường độ cắt chế độ chủ động khơng nước biến dạng phẳng xác định trước mức 0.99, thực tế cường độ điều kiện biến dạng ba trục biến dạng phẳng. Độ sâu tham chiếu 𝛾𝛾𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟 Ở độ sâu tham chiếu 𝛾𝛾𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟 cường độ cắt hoạt động tham chiếu 𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟 xác định Dưới độ sâu này, sức chống cắt độ cứng tăng tuyến tính theo chiều sâu Trên độ sâu tham chiếu, độ bền cắt 𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟 Độ tăng tăng cường độ cắt theo độ sâu 𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 Tham số xác định mức tăng giảm sức chống cắt khơng nước chủ động theo độ sâu, biểu thị đơn vị ứng suất đơn vị chiều sâu Trên độ sâu tham chiếu, độ bền cắt 𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟 tham chiếu độ bền cắt xác định công thức số 1 𝑦𝑦 = ,𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟 + (𝑦𝑦𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟 − 𝑦𝑦) ,𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 , độ sâu Tỷ lệ độ bền cắt bị động so với độ bền cắt chủ động 𝑃𝑃 / +uQKThơng số đầu vào mơ hình NGIADP (tiếp theo) JOMC 24 Tạp chí Vật liệu & Xây dựng Tập 12 Số 04 năm 2022 tham khảo phân tích neo sét Mơ hình Plaxis kết phân tích khơng đồng KDWUL Yj XPDU >@ Hơn Các trường hợp phân tích trường hợp P đại diện cho điều kiện địa chất thực tế Trong báo này, toán neo sét khơng đồng Phân tích ảnh hưởng hệ số không thứ QJX\rQđộ sâu chôn nhất, khơng đẳng hướng để thể Hình Trong đó, thơng số neo đường kính neo đến khả chịu lực đất sét khơng đồng nhất, đường kính neo 'và độ chôn neo neo thông qua thay đổi hệ số +' Các hệ số m sử +được hiện chi tiết dụng để phân tích gồm +'= 1, 2, 3, 4, 5, Các hệ số tham khảo phân tích neo nềQ VpW NK{QJ đồng KDWULYj.XPDU>@ 0{KuQK3OD[LV Các phân tích thực phương pháp phần tử hữu hạn với hỗ trợ phần mềm Plaxis 2D phiên 2020 Mơ hình phân tích phần tử hữu hạn bao gồm hai phận neo Do tính đối xứng trục hình học tải trọng, mơ hình phân tích mơ theo tốn đối xứng tâm, thể Hình Một tải +uQKThơng số tốn phân tích sức tải neo sét không đồng nhất, không đẳng hướng. Khả chịu lực neo phân tích thơng qua phương pháp chuẩn hóa thơng số không thứ nguyên đề xuất %XWWHUILHOG Trong đó, khả chịu lực móng vành khăn trọng thẳng đứng hướng lên phân bố tác dụng lên tâm neo Móng tải trọng tác dụng đặt theo độ sâu +, với tỷ lệ +'trong khoảng từ 16 mô tả phần 4.1 Chi tiếtvề diều kiện biên mơ hình thể Hình Kích thước mơ hình lựa chọn để bỏ qua ảnh hưởng điều kiện biên đến kết phân tích đất không đồng nhất, không đẳng hướng đánh giá qua giá trị hệ số sức chịu tải không thứ nguyên 1, thể công thức bên Hệ số đề cập phân tích nghiên cứu KDWUL Yj XPDU >@ cho trường hợp sét không đồng đẳng hướng 𝑁𝑁 = 𝑄𝑄 𝑆𝑆𝑢𝑢0 +𝐻𝐻 𝐻𝐻 = 𝑓𝑓 ( , 𝑚𝑚 = 𝐷𝐷 𝜌𝜌𝜌𝜌 𝑆𝑆𝑢𝑢0 , 𝑟𝑟𝑒𝑒 = 𝑆𝑆𝑢𝑢𝑃𝑃 𝑆𝑆𝑢𝑢𝐴𝐴 ) Với 4là tải trọng tập trung thẳng đứng tác dụng lên neo , 4 có giá trị phụ thuộc vào áp lực thẳng đứng đơn vị q, thông số UH WK{QJ số thể không đẳng hướng sức kháng cắt), P(thông số thể không đồng sức khác cắt theo độ sâu, hay tên gọi khác thông số tăng dần sức kháng cắt theo độ sâu) +' (tỉ số độ sâu chơn neo đường kính neo) Để đánh giá ảnh hưởng thông số khảo sát đến hệ số sức chịu tải N, học viên thay đổi thơng sốUHP+'và cụ thể hóa phân tích đây: Phân tích ảnh hưởng đồng đẳng hướng sét đến khả chịu lực neo thông qua thay đổi hệ số UH Các hệ số UHđược sử dụng để phân tích gồm UH 0.8, Các hệ số tham khảo phân tích đất sét khơng đẳng hướng sử dụng mơ hình NGIADP từ nghiên cứu trước [21, 22] +uQKMơ hình phân tích neo sét không đồng không đẳng hướng phần mềm Plaxis 2D, V2020 Kêt phân tích Các kết phân tích 144 trường hợp thể Bảng Để kiểm tra tính phù hợp kết phân tích Kết SKkQWtFK Phân tích ảnh hưởng sét khơng đồng đến khả so sánh với trường hợp phân tích neo đất sét m sử dụng để phân tích gồm P so sánh kết phân tích thể hình số Với kết thể chịu lực neo thông qua thay đổi hệ số P Các hệ số , 0.4, 1, Các hệ số không đồng đẳng hướng (UH = 1) KDWULYj.XPDU>@Việc hình 9, ta thấy kết phân tích hệ số sức chịu tải 1bằng JOMC 25 Tạp chí Vật liệu & Xây dựng Tập 12 Số 04 năm 2022 P{KuQK1*,ADP cho neo sét không đồng đẳng hướng (UH = 1) tương đồng với kết của.KDWULYj.XPDU>@Sự Bảng 1.Kết phân tích trường hợp UH tương đồng giải thích mơ hình NGIADP chuyển thành P P{ KuQK 7UHFD – mơ hình sử dụng tốn phân tích KDWULYj.XPDU>@ứng với trường hợp UH= Điều cho thấy, kết phân tích phù hợp với nghiên cứu trước mở rộng phân tích cho trường hợp neo sét không đẳng hướng Lưu mơ hình NGIADP chưa thực trước đây, nên tác giả so sánh cho trường hợp không đẳng hướng ứng với UH – 0.8 Bên cạnh cho thấy tối ưu mơ hình NGI$'3 cho sét khơng đẳng hướng Ở Hình 10, 11, 12, tác giả tiến hành phân tích ảnh hưởng thơng số UHP+'đến hệ số sức chịu tải1 Cụ thể hơn, Hình 10 sức chịu tải 1cho trường hợp P Yj UH 1 Kết cho thấy là, tỷ số +'càng tăng, hệ số N tăng ứng với trường hợp P= 0, 0.4, 1, tất trường hợp UH – Kết tăng giải thích chiều sâu chơn neo lớn lực huy động từ đất bên lớn phân tích ảnh hưởng thông số không thứ nguyên +'đến hệ số bên cạnh việc phân tích cho sét đẳng hướng cịn phân tích ý rằng, việc phân tích cho neo sét không đẳng hướng +' +uQK So sánh với nghiên cứu trước phân tích sức chịu tải neo đất sét khơng đồng nhất, đẳng hướng. Ở Hình 11 thể ảnh hưởng thông số P(độ tăng sức chống cắt theo độ sâu) đến sức chịu tải neo Kết cho thấy P FjQJ lớn, hệ số sức chịu tải có xu hướng giảm Lý hệ số m nằm mẫu cơng thức số (1), nên m tăng hệ số sức chịu tải giảm Tuy nhiên, lưu ý rằnng giá trị sức chịu tải từ kết mơ hình tăng Kết phân tích ảnh hưởng hệ số UH (thể không đẳng hướng đất sét) đến hệ số sức chịu tải 1được thể Hình 12 Kết cho thấy hệ số 1có xu hướng tăng với tăng gia tăng hệ số UH Hay nói cách khác, hệ số 1có xu hướng giảm ứng với gia tăng tính khơng đẳng hướng đất sét UH giảm, tính khơng đẳng hướng tăng) Tính khơng đẳng hướng +uQKẢnh hưởng thông số H/D đến hệ số sức chịu tải N tăng, sức kháng đất giảm, dẫn đến hệ số sức chịu tải giảm theo JOMC 26 Tạp chí Vật liệu & Xây dựng Tập 12 Số 04 năm 2022 Các kết nối gọi “Edges” Các NNs cáF“Edges” thường có trọng lượng “Weight” điều chỉnh trình học tập diễn Trọng lượng làm tăng giảm cường độ tín hiệu kết nối Tế bào thần kinh có ngưỡng cho tín hiệu gửi tín hiệu tổng hợp vượt qua ngưỡng Thông thường, tế bào thần kinh tập hợp thành lớp Các lớp khác thực phép biến đổi khác đầu vào chúng Tín hiệu từ lớp (input layer), đến lớp cuối (output layer), sau NKLđi qua nhiều lớp khác (Hidden layer) [23] Cấu trúc mơ hình ANN thể Hình 13 Chi tiết mơ hình ANN tham khảo [24@ Hidden layer Output layer H11 H21 Hm1 H12 H22 Hm2 I1 +uQKẢnh hưởng thông số m đến hệ số sức chịu tải N I2 O1 O2 I3 I4 H1n H2n Hmn +uQKCấu trúc m{KuQK$11 Mơ hình ANN sử dụng nghiên cứu lĩnh vực địa kỹ thuật [2428] Trong báo này, 144 kết phân tích hệ số sức chịu tải 1 neo sét không đồng không đẳng hướng tương ứng với 144 thông số đầu vào (UH P +') thể Bảng sử dụng liệu phục vụ cho mơ hình ANN Cấut trúc mơ hình ANN tương ứng sử dụng nghiên cứu 31 (tương ứng NNs input layer, 10 NNs hidden +uQK Ảnh hưởng thông số rHđến hệ số sức chịu tải Đề xuất công thức xác định hệ số sức chịu tải chương trình máy học dựa mơ hình trí tuệ nhân tạo (Artificial neurons QHWZRUN–$11 Trong phần này, báo sử dụng chương trình máy học sử dụng thuật tốn trí tuệ nhân tạo (Artificial neurons network –ANN), để tìm hàm tương quan thơng số đầu vào phân tích (UHP +') thông số đầu (hệ số sức chịu tải) Mơ hình ANN dựa tập hợp nút kết nối gọi tế bào thần kinh nhân tạo ($UWLILFLDOQHXURQV–NNs) tương tự mơ hình hóa tế bào thần kinh não sinh học Mỗi kết nối, giống khớp thần kinh não sinh học, truyền tín hiệu đến tế bào thần kinh khác Một tế bào thần kinh nhân tạo nhận tín hiệu sau xử lý phát tín hiệu cho tế bào thần kinh kết nối với "Tín hiệu" kết nối số thực đầu nơ ron tính số hàm phi tuyến tính tổng đầu vào layer NN output layer) NNs input layer tương đương với thông số đầu vào (UH P +') NN output layer tương ứng với thông số đầu Trong q trình mơ hình ANN, dựa nghiên cứu trước vê sử dụng mơ hình ANN [2428] 144 thơng số đầu vào chia thành 70% cho “Training data”, 15% cho “Validation data”, 15% cho “Testing data” thuật toán dùng để áp dụng Wrong mơ hình ANN đề xuất Levenberg0DUTXDUGW Kết phân tích mơ hình ANN thể Hình 14 %ảng Trong đó, Hình 14 thể tương quan kết dự đoán mong muốn Bảng thể trọng lượng “Weight” “Bias” QHXURQsau trình phân tích Từ Hình 14, thấy rằng, mơ hình ANN đề xuất cho kết khả quan với hệ số R 70% liệu “Training”, 15% liệu Validation, 15% liệu “Testing” 100% liệu 99,979%; 99,824%; 99, 627%; 99,899% Điều có ý nghĩa mơ hình ANN đề suất để dự đốn thơng số đầu cho kết sát với kết tính tốn từ mơ hình Plaxis Do đó, hồn tồn sử dụng mơ hình dự đốn sức chịu tải nhổ neo sét không đồng không đẳng với với khoảng thay đổi thông số tốn phân tích Plaxis đề cập trước JOMC 27 Tạp chí Vật liệu & Xây dựng Tập 12 Số 04 năm 2022 Kết luận Bài báo phân tích sức chịu tải nhổ neo sét không đồng nhất, không đẳng hướng mơ hình NGIADP với trợ giúp phần mềm Plaxis 2D V2020 Bên cạnh đó, việc áp dụng mơ hình ANN dự đốn kết sức chịu tải dựa liệu đầu vào đầu kết phân tích Plaxis thực Một số kết luận rút sau: • Hệ số sức chịu tảicủa neo sét không đồng nhất, không đẳng hướng tăng chiều sâu đặt neo tăng (+' tăng) giảm hệ số thể tính khơng đẳng hướng sét giảm (UH giảm) Hệ số sức chịu tảicũng giảm hệ số thể tính khơng đồng sét tăng (P), nhiên giá trị sức chịu tải nhổ tăng theo tăng hệ số P • Bằng việc thể hình vẽ dạng sơ đồ, bảng biểu, kết xác định sức chịu tải neo sét không đồng nhất, khơng đẳng hướng thực nhanh chóng +uQKKết phân tích liệu mơ hình ANN dùng nghiên cứu này Với giá trị “Weight” “Bias” neuron, xác • Bằng việc áp dụng mơ hình ANN với cấu trúc 3QHXURQV cho kết dự đoán sức chịu tải neo sét không đồng nhất, không đẳng hướng cách nhanh chóng mà khơng cần phải mơ hình tính tốn lại • Các kết từ mơ hình ANN cho kết dự đoán sức chịu tải lập cơng thức tính tốn giá trị sức chịu tải 1 neo neo sét khơng đồng nhất, khơng đẳng hướng tương Hình 15 Chi tiết việc thực cơng thức tính tốn Hình 15 có sét khơng đồng khơng đẳng hướng dựa mơ hình cơng thức thể tham thêm tài liệu [28, 29] đồng với kết từ mô Plaxis Lời cảm ơn Bảng 2.Weight Bias neuron Nghiên cứu tài trợ trường Đại học Bách Khoa – ĐHQGHCM khuôn khổ đề tài nghiên cứu sinh viên thuộc chương trình Kỹ Sư Tài Năng Tài liệu tham khảo >@ 0HULILHOG566ORDQ6:@ KDWUL91.XPDU- 9HUWLFDOXSOLIWUHVLVWDQFHRIFLUFXODUSODWHDQFKRUVLQ >@ Output layer p1 3x1 p1 1,1 W 10 x 10 x W b1 1x1 >@ + 1x1 + 10 x 1 >@ 2,1 x 10 b >@ 1x1 10 x 1,1 a1=tansig(W p1+b ) a2=purelin(W2,1a1+b2) +uQKThuật toán dự đoán đầu từ Weight Bias neuron. FOD\VXQGHUXQGUDLQHGFRQGLWLRQ&RPSXW*HRWHFK – 3DQGH\ $ &KDXKDQ 9 % (YDOXDWLRQ RI SXOORXW FDSDFLW\ RI KHOLFDO DQFKRUV LQ FOD\ XVLQJ ILQLWH HOHPHQW DQDO\VLV ,Q *HR&RQJUHVV 0RGHOLQJ*HRPDWHULDOV DQG 6LWH &KDUDFWHUL]DWLRQ SS 5HVWRQ 9$ Hidden layer FOD\*HRWHFKQLTXH – >@ $PHULFDQ6RFLHW\RI&LYLO(QJLQHHUV /DL
Ngày đăng: 24/02/2023, 22:24
Xem thêm: