5.1. Xác định bê dày vật liệu trong phép do thực nghiệm dựa trên đường chuẩn tuyến tinh từ dir liệu mô phỏng
5.1.1. Đường chuẩn tuyến tinh từ dữ liệu mô phỏng
Sau khi tiến hành xử lý các dit liệu mô phỏng của nhôm, sắt và PMMA, chúng tôi xác định được tỉ số RY” cho các bề dày khác nhau của mỗi vật liệu. Sau đó chúng tôi sử dụng công thức (1.14) dé xây dựng đường chuẩn InRTM theo bè dày. Phụ lục 1, 2, 3 trình bày lần lượt tỉ số RY” và sai số RTM? của nhôm, sắt và PMMA với các bề
dày khác nhau.
Sau khi tinh tỉ số RTM”, chúng tôi tính In(R*?) và sai số In(RTM”) của ba vật liệu theo công thức (3.11), kết quả được trình bày ở Phụ lục 4, 5, 6.
Ti số In(RTM? ) và bề day của các vật liệu được làm khớp bang hàm tuyến tính
bậc | va thu được kết quả khả quan với hệ số tương quan R? từ 0.9999 trở lên. Bang 5.1 trình bày dữ liệu làm khớp hàm tuyến tính đôi với mô phỏng.
Bảng 5.1. Dữ liệu làm khớp hàm tuyến tính đối với mô phỏng
Các Nhôm PMMA
0,00004 | -0,05516 | 0,00001 -0,00936 | 0,00001
0,00198 | -0,18919 | 0,00274 -0,18756 | 0,00115
R? 0.99991 0,99992 0,99993
Sắt
tham so Giá trịa
Slope -0,01928
Intercept | -0,00519
36
r*a+b*x
TÍ sẽ Irft
| thatrumast (ô1/e*Z) 1 00619 2 0.00168
[COTE + 409E-5
| 475121814 OTHE
Ose
030001
0 20 40 60 80 100 120 Độ dày (mm)
Hình 5.1. Đường chuẩn của nhôm
° InR
Đường làm khớp của sắt
V/eôght lsstruneor9al (1/672)
~0.18819 + 0.00274
Ì~0 09516 + 1.01362£
E853 27206
~0.99036
0 20 40 60 80 100 120
Độ dày (mm)
Hình 5.2. Đường chuẫn của sắt
37
y~.e*t1x
Tí số tết
bestumertal |ô14et^2)
~0 16T6$ + 0 031165
~9 03216 + 1.67661E-6 392. 56521
~0 83507
93204) 9 œ1)
0 20 40 60 80 100 120 Độ day (mm)
Hình 5.3. Đường chuẩn của PMMA
5.1.2. Kết quả xác định bê day vật liệu trong phép đo thực nghiệm
Sau khi xử lý phô gamma truyền qua tir thực nghiệm chúng tôi tiền hành tính
toán RT, sai số RT, In(RTM) và sai số In(RTM). Kết quả được trình bày ở Phụ lục 7,
8.
Tw két qua trên, bé dày của mỗi vật liệu thực nghiệm được nội suy ra từ đường chuẩn tương ứng cho mỗi vật liệu. Kết quả trình bày ở Bảng 5.2.
Bảng 5.2. Kết quả thực nghiệm dựa trên đường chuan
l Độ lệch
Bê dày tham
Vật liệu tương đối RD l
khảo (mm) đôi (mm)
Sai số tương
Nhôm 20,33 3,93 1,16
25.07
30.17
35,22
40.11
16,34
Sat 20.27 18,20 10,19 0.43
30,15 28.40 5,79 1.13
39,78 40,24 1,15 2,55 PMMA
50,21 54,57 8,70 2,66
Từ bang 5.2, ta có thé thay độ sai lệch tương đối khi nội suy từ ti số In(RTM) so với giá trị tham khảo cho ra kết quả: 6/10 mẫu có độ lệch dưới 5%, 2/10 mau độ
lệch nằm trong khoảng 5-10%, riêng 2/10 mẫu còn lại có độ lệch trên 10%. Qua đó, ta thay rằng phương pháp gamma truyền qua có thé được áp dụng dé xác định bề
day vật liệu.
5.2. Dự đoán bề dày vật liệu của mô hình ANN đã tối ưu
Sau khi huấn luyện với dit liệu mô phóng. Chúng tôi đã đánh giá mô hình dựa vào số liệu của các chỉ số trong Hình 4.3, 4.4, 4.5, 4.6 . Tiếp theo sử dung mô hình này dé dự đoán bề dày từ dữ liệu thực nghiệm dé đánh giá chính xác của mô hình.
Mô hình ANN chúng tôi sử dụng được xây dựng theo cấu trúc hai lớp đầu vào, một lớp ân và một lớp đầu ra. Cụ thê được trình bày ở Bảng 5.3:
39
Bang 5.3. Cấu trúc mạng nơ-ron nhân tạo dùng để dự đoán bề day vật liệu Thông số mạng nơ-ron
Số nơ-ron ở lớp đầu vào
Số lớp ân
Số nơ-ron ở lớp an
£ * 1# x
SO nơ-ron ở lớp dau ra
đựa trên dir liệu thực nghiệm. Kết quả được trình bày ở bảng 5.4.
Bảng 5.4. Kết qua bề day vật liệu mô hình ANN dự đoán dựa trên dữ liệu thực
nghiệm
Bề dày tham khảo | BỀ dày dự đoán | Độ lệch tương
Vật liệu F
20,33 20,56 1,15
30,17 31,04 2,86
Bảng cho thấy được kết quả dự đoán be day vat nhu sau:
¢ 7/10 bè dày của vật liệu nhôm, sắt va PMMA được mô hình ANN dự đoán với
độ lệch tương đối nhỏ dưới khoảng 3%
© 1/10 mẫu có bẻ day 50,21mm được dự đoán với độ lệch 8.39%
e 2/10 mẫu của sắt có bè day 16,34mm và 20,27mm được dự đoán có độ lệch
lớn hơn 10%
Qua đó ta thay được mô hình ANN có thé sử dụng để dự đoán bé day của vật liệu.
5.3. So sánh kết quả xác định bề dày vật liệu từ phương pháp đường chuẩn và
mô hình ANN
Hình 5.4, 5.5, 5.6 trình bày kết quả so sánh kết quả be day của ba loại vật liệu được dùng trong khóa luận từ phương pháp đường chuẩn và mô hình ANN. Ta thấy rằng:
e Mẫu vật liệu nhôm: khi so sánh với bẻ đày tham khảo, mô hình ANN sẽ cho ra kết qua dự đoán chính xác hơn so với phương pháp đường chuẩn.
e Mẫu vật liệu sắt: khi so sánh với bề day tham khảo, 1/3 mẫu được mô hình ANN dự đoán chính xác hơn so với phương pháp đường chuẩn, 2/3 mẫu còn lại thì mô hình ANN dự đoán chưa chính xác bằng phương pháp pháp đường
chuẩn, tuy nhiên độ sai lệch tương đối nhỏ.
e Mẫu vật liệu PMMA: khi so với bê dày tham khảo, mô hình ANN sẽ cho ra
kết qua dir đoán chính xác hơn so với phương pháp đường chuẩn.
mẫu 1 mẫu 2 mẫu 3 mẫu 4 mẫu 5
Mẫu vật liệu nhôm B--—...
Bề cây xác dinh từ mS hình ANN
Hình 5.4. Đồ thị kết quả bề dày của nhôm được xác định từ phương pháp đường chuẩn và mô hình ANN
mẫu 1 mẫu 2 mẫu 3
4 Đề day thorn khéo:
Mau vật liệu sắt Si mane aia ie
Bt 49v xác Gem từ m9 hin ANN
Hình 5.5. Đồ thị kết qua bề day của sắt được xác định từ phương pháp đường chuẩn và mô hình ANN
42
8 õ ủọ 848
Bè dày (mm) a 3 3 8
- a CC
o
ĐÀ day tham thảo
Hình 5.6. Đồ thị kết quả bề day của PMMA được xác định từ phương pháp đường chuẩn và mô hình ANN
43
KET LUẬN VÀ KIEN NGHỊ
Từ các kết quả được trình bày trong khóa luận, chúng tôi đã đạt được mục tiêu ban dau dé ra là ứng dụng mô hình học máy và phương pháp Monte carlo dé xác định bé day của một số loại vật liệu dựa trên kỳ thuật đo gamma truyền qua:
e Xây dựng đường từ dit liệu mô phỏng bằng phương pháp gamma truyền qua
sử dụng trong mô phỏng MCNP có kết quả tương đối tốt
e - Về thực nghiệm, kết quả tinh toán từ đường chuẩn bằng đo đạc bề day từ thực nghiệm với cấu hình gamma truyền qua tương đối tốt mẫu nhôm, còn sắt và
PMMA thì chưa tốt
ô Vẻ ứng dụng mụ hỡnh ANN dự đoỏn được bẻ dày của vật liệu đỗi với những
phép đo ôn định thì cho kết quả tốt hơn phương pháp đường chuẩn.
Với kết quả dự đoán bề dày vật liệu dựa trên kỹ thuật đo gamma truyền qua của mô hình ANN có độ chính xác hơn so với phương pháp đường chuẩn. Ta thấy mô hình ANN có thể ứng dụng trong xác định bề dày vật liệu Điểm hạn chế ở vật liệu sắt, ta thấy có độ lệch tương đối lớn hơn so với nhôm và PMMA. lý do dẫn đến sự sai lệch này có thê là do phương pháp cắt tâm vật liệu, thao tác đo chưa đúng, hoặc do đầu dò không có sự ôn định nhiệt độ. Vì vậy dé cải thiện kết quả, ta cần chuân hóa thao tác chuẩn bị vật liệu và thao tác đo hoặc dùng nguồn có hoạt độ cao hơn. Hơn hết chúng tôi sẽ tiến hành mở rộng ứng dụng mô hình ANN với những mau vật liệu
khác
44