TCVN 9357:2012 về đánh giá chất lượng bê tông bằng vận tốc xung siêu âm hướng dẫn thiết lập mối quan hệ giữa cường độ chịu nén bê tông và UPV theo mô hình hồi quy một biến [13]. Tùy theo dữ liệu thực nghiệm từng trường hợp, mối quan hệ cường độ chịu nén với UPV sẽ có quan hệ tuyến tính đơn biến hoặc phi tuyến đơn biến.
Lương Xuân Chiểu đã xây dựng được biểu đồ tương quan giữa cường độ chịu nén bê tông theo hai thông số là trị số súng bật nảy và UPV [4]. Nghiên cứu thực hiện trên mẫu hình lập phương kích thước cạnh 15cm, chế tạo 24 mẫu với 3 mác bê tông có cường độ chịu nén là 45MPa, 50MPa và 55MPa. Hình 1.14 cho biểu đồ tương
quan vận tốc truyền sóng siêu âm-trị số súng bật nảy của 03 mác bê tông có cường độ chịu nén 45MPa, 50MPa và 55MPa. Dựa trên biểu đồ này, khi biết trị số súng bật nảy và vận tốc sóng siêu âm, có thể nhanh chóng dự đoán cường độ chịu nén bê tông với sai số 5MPa.
Hình 1.14. Biểu đồ tương quan vận tốc truyền sóng siêu âm-trị số súng bật nảy của 03 mác bê tông có cường độ chịu nén 45MPa, 50MPa và 55MPa [4].
Khá tương đồng với nghiên cứu [4], nhóm nghiên cứu của Nguyễn Hồng Đức nghiên cứu xây dựng phương trình hồi quy cường độ chịu nén theo hai trị số là súng bật nảy và UPV cho bê tông geopolymer [7]. Bê tông được đổ trong mẫu hình trụ kích thước 15x15x60cm. Sau khi đỗ khuôn, các mẫu được dưỡng hộ trong điều kiện tự nhiên 24 giờ trước khi dưỡng hộ nhiệt. Các mẫu được dưỡng hộ ở các mức nhiệt
là 600C, 800C và 1000C trong 2 giờ, 4 giờ, 6 giờ và 8 giờ. Ngoài ra, nghiên cứu còn
thay đổi nồng độ NaOH trong các cấp phối bê tông với 04 mức là 10M, 12M, 14M và 16M. Như vậy, mô hình nghiên cứu thực hiện thay đổi 03 tham số đầu vào là nhiệt
độ dưỡng hộ (600C, 800C và 1000C), thời gian dưỡng hộ (2 giờ, 4 giờ, 6 giờ và 8 giờ)
và nồng độ NaOH (10M, 12M, 14M và 16M). Với các mức thay đổi tham số như trên, áp dụng phương pháp qui hoạch thực nghiệm, nghiên cứu tính được số lượng cấp phối bê tông cần thiết là 24 cấp phối và mỗi cấp phối được chế tạo 01 mẫu.
42 47 52 57 62 4900 5000 5100 5200 5300 5400 Tr ị s ố s ú n g b ật n ảy
Vận tốc truyền sóng siêu âm (m/s)
Biểu đồ tương quan
Dựa trên các dữ liệu thí nghiệm, phương trình hồi quy tuyến tính bậc nhất được xây dựng để dự đoán cường độ chịu nén của bê tông geopolymer theo trị số súng bật nảy (n) và vận tốc xung siêu âm (UPV) như sau:
Cường độ = - 46,13 + 0,435.n + 0,01332.UPV
Các tham số đánh giá của phương trình là R2=74% và SSE=209,8. Điều này
cho thấy mô hình dự đoán có độ chính xác chưa cao.
Hoàng Nhật Đức nghiên cứu xây dựng mô hình hồi quy đa biến để tính toán cường độ chịu nén của bê tông tính năng cao [6]. Mô hình hồi quy đa biến trong nghiên cứu gồm sáu tham số đầu vào là xi măng, cát, cốt liệu thô loại nhỏ, cốt liệu thô loại to, nước và phụ gia hóa dẻo. Số lượng mẫu trong nghiên cứu là 98 mẫu hình trụ kích thước 15cm. Kết quả xây dựng được phương trình hồi quy dự đoán cường độ chịu nén bê tông ở tuổi 28 ngày dao động trong khoảng 28,78MPa đến 85,2MPa
với hệ số đánh giá mô hình R2 là 0,83. Kết quả dự đoán của mô hình được thể hiện ở
Hình 1.15.
Hình 1.15. Kết quả dự đoán của mô hình [6]
Tương tự với nghiên cứu [6], Nguyễn Thị Thu Ngà xây dựng được phương trình hồi quy đa biến dự đoán cường độ chịu nén của bê tông bọt theo 2 tham số tro bay trên xi măng và cát trên xi măng với độ chính xác cao [15]. Tuy nhiên, sự thay
đổi cường độ chịu nén khi thay đổi tỉ lệ tro bay trên xi măng và cát trên xi măng là tương đối nhỏ.
Gần đây, một số nghiên cứu trong nước đã sử dụng mô hình mạng nơ-ron nhân tạo để dự đoán cường độ chịu nén cho nhiều loại bê tông khác nhau. Nhóm nghiên cứu của Đào Văn Đông sử dụng mạng ANN để dự đoán cường độ chịu nén cho bê tông Geopolymer [30]. Nghiên cứu thực hiện chế tạo 210 mẫu hình trụ, đầu vào của
mạng ANN gồm 4 tham số là tro bay, hàm lượng Na2SiO3, hàm lượng NaOH và nước
(Hình 1.16). Kết quả hệ số đánh giá R2 của mô hình ANN là 0,851.
Hình 1.16. Cấu trúc mạng ANN [30]
Nhóm nghiên cứu của Lý Hải Bằng sử dụng mạng ANN để dự đoán cường độ chịu nén cho bê tông sử dụng cốt liệu tái chế RAC (Recycled Aggregate Concrete) và bê tông hiệu suất cao HPC (high-performance concrete) [1, 2]. Nghiên cứu không thực hiện thí nghiệm mà lấy dữ liệu thí nghiệm của các nghiên cứu trên thế giới đã công bố. Đối với bê tông RAC, lớp đầu vào của mạng ANN gồm 6 tham số là loại mẫu thí nghiệm, tỉ lệ nước trên xi măng, tỉ lệ cốt liệu trên xi măng, tỉ lệ phần trăm cốt liệu thay thế, kích cỡ cốt liệu tái chế lớn nhất danh định và kích cỡ cốt liệu lớn nhất
tự nhiên danh định. Đối với bê tông HPC, 8 tham số đầu vào của mạng ANN là xi măng, xỉ lò cao, tro bay, nước, phụ gia siêu dẻo, cốt liệu thô, cốt liệu mịn và tuổi HPC. Kết quả hệ số đánh giá R của cả hai mô hình ANN dự đoán cường độ chịu nén cho bê tông RAC và bê tông HPC đều ở mức xấp xỉ 0,9.
Tương tự với nghiên cứu của Lý Hải Bằng, nghiên cứu của Mai Thị Hải Vân vào năm 2021 sử dụng các kết quả thí nghiệm của nghiên cứu quốc tế làm đầu vào cho mạng ANN [60, 59]. Kết quả cho thấy mạng ANN dự đoán tốt cho cường độ chịu nén của bê tông sử dụng các phế phẩm như xỉ lò và tro bay.
1.2.3. Nhận xét
Nhiều nghiên cứu trong nước thực hiện xây dựng biểu đồ mối quan hệ cường độ chịu nén (R) theo hai tham số vận tốc xung siêu âm (UPV) và trị số súng bật nảy bê tông (n). Trong khi đó, cường độ chịu nén còn phụ thuộc vào nhiều yếu tố khác, do vậy các mô hình dự đoán này không chính xác so với mô hình đa biến với nhiều tham số đầu vào. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Hiện nay, có hai mô hình đa biến được sử dụng để dự đoán cường độ chịu nén là mô hình hồi quy đa biến (tuyến tính và phi tuyến) và mô hình mạng nơ-ron nhân tạo, và phân tích tổng quan cho thấy mạng nơ-ron nhân tạo có độ chính xác rất cao. Tuy nhiên khi sử dụng các mô hình này, việc chọn các tham số đầu vào cho mô hình là rất quan trọng và quyết định đến độ chính xác của kết quả dự đoán.
Bên cạnh đó, hiện nay trên thế giới và trong nước, chưa có nghiên cứu nào về dự đoán cường độ chịu nén bê tông sử dụng vật liệu phế phẩm là tro bay và bột đá. Vì vậy, việc sử dụng mô hình hồi quy đa biến và mạng nơ-ron nhân tạo rất phù hợp với yêu cầu nghiên cứu đặt ra. Vấn đề lựa chọn tham số đầu vào phù hợp cho các mô hình và cấu trúc mạng nơ-rôn phù hợp sẽ được trình bày kỹ ở Chương 3 của Luận án.