Với sự phát triển của khoa học máy tính hiện nay, việc sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo được sử dụng phổ biến trong nhiều lĩnh vực và mang lại nhiều kết quả ứng dụng trong thực tế. Vì vậy, nhiều nghiên cứu đã sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo này để dự đoán cường độ chịu nén của bê tông.
21
Łukasz Sadowski nghiên cứu sử dụng mạng ANN để dự đoán cường độ chịu nén cho bê tông sử dụng phế phẩm bụi khoáng thay thế một phần cho xi măng [73]. Bốn tham số đầu vào của mô hình là lượng xi măng (PC), hai loại bụi khoáng (Q và
F) thay thế một phần xi măng và vận tốc xung siêu âm (UPV). Thông số dự đoán của mô hình là cường độ chịu nén (fc) của bê tông ở tuổi 28 ngày. Cấu trúc mạng ANN với các lớp đầu vào, lớp ẩn có 9 nơ-ron và lớp đầu ra được thể hiện như Hình 1.12. Tổng số dữ liệu đầu vào của mô hình ANN là 156 dữ liệu. Kết quả hệ số đánh giá bội R của mô hình ở quá trình huấn luyện là 0,93 và quá trình kiểm tra là 0,91. Điều này cho thấy mô hình mạng nơ-ron nhân tạo cho kết quả dự đoán là khá chính xác.
Hình 1.12. Cấu trúc mạng ANN [73]
Atici nghiên cứu sử dụng mô hình ANN để dự đoán cường độ chịu nén cho bê tông (từ 10MPa đến 40MPa) sử dụng các phế phẩm tro bay và xỉ lò [24]. Cấu trúc mạng ANN được thể hiện như Hình 1.13. Đầu vào của mô hình là ba tham số lượng tro bay, tuổi bê tông và UPV. Đầu ra của mô hình là cường độ chịu nén bê tông. Sáu
mô hình mạng ANN được sử dụng nhằm dự đoán cường độ nén CS của bê tông, với cấu trúc và đầu ra tương ứng như sau: 3-5-1 (PC, BFS, Tuổi), 4-6-1 (BFS, Tuổi, UPV, RN), 4-6-1 (FA, Tuổi, RN, UPV), 3-5-1 (FA, Tuổi, UPV), 5-6-1 (PC, BFS, Tuổi, UPV, RN), 2-4-1 (UPV, RN), trong đó: PC: xi măng, BFS: xỉ lò cao, RN: trị số súng bật nảy, FA: tro bay. Kết quả dự đoán bằng mô hình ANN là khá chính xác với hệ số đánh giá bội của mô hình là R=0,951.
Hình 1.13. Cấu trúc mạng ANN [24]
Tương tự như nghiên cứu của Yadollahi và Atici, nhiều nghiên cứu khác đã sử dụng mạng ANN với đầu vào mô hình khác nhau, nhiều loại bê tông khác nhau và kết quả dự đoán bằng ANN cho độ chính xác rất cao [24, 29, 43, 46, 56, 82, 90, 89].