Vui lòng dùng định danh này để trích dẫn hoặc liên kết đến tài liệu này:
https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/106768
Toàn bộ biểu ghi siêu dữ liệu
Trường DC | Giá trị | Ngôn ngữ |
---|---|---|
dc.contributor.author | Lê, Minh Thanh | - |
dc.contributor.author | Trương, Đình Nhật | - |
dc.contributor.author | Lê, Thị Thùy Linh | - |
dc.contributor.author | Trần, Nguyễn Thanh Tâm | - |
dc.date.accessioned | 2024-09-17T12:21:45Z | - |
dc.date.available | 2024-09-17T12:21:45Z | - |
dc.date.issued | 2023 | - |
dc.identifier.issn | 2734-9888 | - |
dc.identifier.uri | https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/106768 | - |
dc.description.abstract | Việc sử dụng tấm polyme cốt sợi (FRP) lên mặt ngoài của kết cấu bê tông cốt thép là một trong những phương pháp phổ biến và hiệu quả nhất để gia cường kết cấu bê tông. Bài báo tập trung nghiên cứu vào xây dựng và so sánh các mô hình học máy khác nhau để dự báo lực bám dính giữa vật liệu bê tông cốt thép và vật liệu FRP gia cường. Các mô hình đơn (single model) và mô hình kết hợp (ensemble model) được sử dụng để giải quyết vấn đề này. Kết quả phân tích cho thấy rằng mô hình kết hợp đóng gói cây phân loại hồi quy - mô hình bagging (CART) cho hiệu suất cao nhất trong tất cả các mô hình đơn và mô hình kết hợp được sử dụng trong nghiên cứu này. | vi_VN |
dc.language.iso | vi | vi_VN |
dc.relation.ispartofseries | Tạp chí Xây dựng;Số 665 .- Tr.60-65 | - |
dc.subject | Lực bám dính giữa FRP | vi_VN |
dc.subject | Bê tông cốt thép | vi_VN |
dc.subject | Vật liệu FRP | vi_VN |
dc.subject | Mô hình máy học | vi_VN |
dc.title | Xây dựng mô hình máy học để dự báo lực bám dính giữa bê tông cốt thép và vật liệu FRP gia cường = Building a machine learning model to predict adhesion force between reinforced concrete and FRP material | vi_VN |
dc.type | Article | vi_VN |
Bộ sưu tập: | Xây dựng |
Các tập tin trong tài liệu này:
Tập tin | Mô tả | Kích thước | Định dạng | |
---|---|---|---|---|
_file_ Giới hạn truy cập | 4.02 MB | Adobe PDF | ||
Your IP: 216.73.216.36 |
Khi sử dụng các tài liệu trong Thư viện số phải tuân thủ Luật bản quyền.