1.2. Tổng quan nghiên cứu dự đốn cường độ chịu nén bê tơng dựa trên
1.2.1.3. Mơ hình mạng nơ-ron nhân tạo
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.
Łukasz Sadowski nghiên cứu sử dụng mạng ANN để dự đốn cường độ chịu nén cho bê tơng sử dụng phế phẩm bụi khoáng thay thế một phần cho xi măng [73]. Bốn tham số đầu vào của mơ hình là lượng xi măng (PC), hai loại bụi khống (Q và F) thay thế một phần xi măng và vận tốc xung siêu âm (UPV). Thông số dự đốn của mơ 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 mơ hình ANN là 156 dữ liệu. Kết quả hệ số đánh giá bội R của mơ hình ở q trình huấn luyện là 0,93 và quá trình kiểm tra là 0,91. Điều này cho thấy mơ hình mạng nơ-ron nhân tạo cho kết quả dự đốn là khá chính xác.
Hình 1.12. Cấu trúc mạng ANN [73]
Atici nghiên cứu sử dụng mơ hình ANN để dự đốn 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 mơ hình là ba tham số lượng tro bay, tuổi bê tơng và UPV. Đầu ra của mơ hình là cường độ chịu nén bê tơng. Sáu
mơ hình mạng ANN được sử dụng nhằm dự đốn 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 lị cao, RN: trị số súng
bật nảy, FA: tro bay. Kết quả dự đốn bằng mơ hình ANN là khá chính xác với hệ số đánh giá bội của mơ 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 mơ hình khác nhau, nhiều loại bê tơng khác nhau và kết quả dự đốn bằng ANN cho độ chính xác rất cao [24, 29, 43, 46, 56, 82, 90, 89].