Vui lòng dùng định danh này để trích dẫn hoặc liên kết đến tài liệu này: https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/109828
Nhan đề: Dự đoán sức kháng lửa của cột bê tông cốt thép chịu nén sử dụng phương pháp mạng nơ ron nhân tạo = Estimating the fire resistance of reinforced concrete column subjected to compression using an artificial neural network
Tác giả: Trịnh, Minh Quang
Nguyễn, Duy Hưng
Nguyễn, Lưu Uy
Nguyễn, Duy Liêm
Trần, Ngọc Thanh
Từ khoá: Cột bê tông cốt thép
Chịu nén
Sức kháng cháy
Mạng nơ ron nhân tạo
Phân tích độ nhạy
Năm xuất bản: 2024
Tùng thư/Số báo cáo: Tạp chí Xây dựng;Số 679 .- Tr.58-61
Tóm tắt: Nghiên cứu này đã phát triển môn hình mạng nơi ron nhân tạo (ANN) để dự đoán sức không lửa của cột bê tông cốt thép chịu nên, láng cộng 374 kết quả thí nghiệm được thu thập với 12 thông số đều vào khác nhau bao gồm: Cường độ chịu nên, lớp bê tông bảo vệ chiều dài cột, bề rộng tiết diện cột chiều cao tiết diện cột, điều kiện biên, tải trọng tác dụng, độ lệch tâm của tải trọng, hàm lượng cốt thép, số cốt thép, đường kính cốt thép và cường độ chảy của thép. Thêm nữa, một phần mềm được xây dựng để dự đoán sức kháng lửa của cột bê tông cốt thép chịu nén bằng cách tích hợp dữ liệu dự đoán của mô hình. Kết quả nghiên cứu cho thấy, mô hình ANN có khả năng dự đoán tốt sức kháng lửa trong giai đoạn huấn luyện với giá trị hệ số K là 1.54 và giá trị RMSE là 23 phút. Trong giai đoạn kiểm tra mô hình ANN dự đoán tương đối tốt với giá trị hệ số R khoảng 0.78 và giá trị RNSE khoảng 55 phút. Kết quả phân tích độ nhạy cho thấy chiều cao tiết diện cột có tác động đáng kể nhất đến sức kháng lửa của cột bê tông cốt thép chịu nén. Bên cạnh đó phần mềm dự đoán sức kháng lửa của cột bê tông cốt thép chịu nén được phát triển có giao diện đơn giản dễ sử dụng và thao tác nhanh.
Định danh: https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/109828
ISSN: 2734-9888
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
498.31 kBAdobe PDF
Your IP: 13.59.116.142


Khi sử dụng các tài liệu trong Thư viện số phải tuân thủ Luật bản quyền.