Thay các giá trị cường độ chịu nén, hệ số tối ưu 1 và 2 của các tổ mẫu vào hàm ứng xử LIT – GA, tăng dần đều giá trị biến dạng tương ứng đến biến dạng cuối cùng ta thu được dạng đường cong ứng xử với các tổ mẫu theo hình 5.8, 5.10, 5.12.
Dựa vào đường cong quan hệ ứng xử hình 5.8, 5.10, 5.12, nhận thấy đường cong dự đoán từ hàm LIT – GA đã bám sát đường ứng xử thực nghiệm hơn so với đường cong ứng xử đề xuất từ Wee & Mansur ban đầu, đặc biệt là hình dạng sau điểm đạt trạng thái cực đại. Dạng đường cong thu được, được đánh giá là phù hợp trên cả các giai đoạn gồm: từ giai đoạn ban đầu đến giai đoạn tuyến tính (vùng I) và tiếp đến giai đoạn phi tuyến (vùng II) cũng như giai đoạn sau khi đạt trạng thái cực hạn với sự xuất hiện các vết nứt dẫn đến vùng “hóa mềm” (vùng III) đối với bê tơng có cấp cường độ thường.
Ở tổ mẫu DC01 và DC02 có sự sai lệch tương đối giữa kết quả thí nghiệm ở các tập mẫu và đường cong dự đốn nằm giữa khoảng trung bình của các tập mẫu
67
trên. Với tập mẫu TR03, kết quả dự đoán đem lại độ tin cậy cao khi đường cong dự đoán trùng với dạng đường cong từ các tập mẫu thí nghiệm. Vì vậy, việc xây dựng hàm mục tiêu và tìm kiếm các thơng số tối ưu bằng giải thuật di truyền dự đoán ra được đường cong ứng xử với độ chính xác cao.
Xem kết quả tính tốn ứng suất – biến dạng của mơ hình đề xuất LIT kết hợp giải thuật di truyền GA và mơ hình giải tích theo Wee & Mansur tại phụ lục 6.
Chương 6
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 6.1. Kết luận
Nghiên cứu này nhằm mục đích dự đốn giá trị cường độ chịu nén cũng như làm rõ hơn về các mối quan hệ ứng suất – biến dạng trong bê tơng có cấp cường độ thường, việc ứng dụng mạng nơ – ron nhân tạo ANN và giải thuật tiến hóa di truyền GA đem lại được tính dự đốn với độ tin cậy cao. Các kết luận trong nghiên cứu của luận văn gồm các ý chính sau:
Việc ứng dụng mạng nơ – ron nhân tạo ANN xây dựng bộ dữ liệu thể hiện mối quan hệ giữa các thành phần cấp phối và giá trị cường độ chịu nén cho kết quả sau dự đốn có độ sai số nhỏ so với kết quả nén mẫu thực nghiệm. Như vậy, với mỗi cấp phối bất kỳ người dùng có thể dự đốn ra cường độ chịu nén của bê tơng.
Với mơ hình ứng xử LIT được đề xuất, việc ứng dụng giải thuật tiến hóa di truyền GA nhằm tìm kiếm hàm ứng xử tối ưu bằng cách đặt vào mơ hình ứng xử này các hệ số tối ưu và đánh giá sai số toàn miền tìm kiếm. Kết quả thu được là đáng tin cậy, thể hiện ở dạng đường cong sau tối ưu đã bám sát đường cong ứng xử thực nghiệm qua 3 mẫu kiểm chứng.
Luận văn đã áp dụng cơng nghệ tính tốn mềm và quy luật tiến hóa sinh học vào tối ưu hàm ứng xử, mang lại độ tin cậy cao trong việc dự đoán giá trị cường độ của vật liệu bê tông. Từ kết quả ghi nhận, với 1 cấp phối bê tơng bất kỳ ta có thể dự đốn ra được giá trị cường độ, biến dạng lớn nhất, mô đun đàn hồi, dạng đường cong ứng xử với sai số nhỏ nhất và độ chính xác cao.
Việc ứng dụng mơ hình ứng xử dự đốn giúp cho người dùng khơng cần phải nén nhiều mẫu bê tông với cấp phối liên quan, đem lại nhiều lợi ích về kinh tế và mơi trường trong quá trình đánh giá, kiểm định.
69