Phương pháp tiếp cận trí tuệ nhân tạo để dự đoán cường độ chịu nén của bê tông bọt

Abstract

Gần đây, bê tông bọt đang được sử dụng rộng rãi trong lĩnh vực xây dựng, giao thông vì những ưu điểm như tính lưu động, độ sụt cao, trọng lượng bản thân thấp và độ dẫn nhiệt thấp. Tuy nhiên, việc thiết kế bê tông bọt đòi hỏi một số lượng lớn các thí nghiệm nhằm tìm ra cường độ nén thích hợp với mục đích sử dụng. Việc sử dụng các thuật toán học máy để tận dụng cơ sở dữ liệu thí nghiệm đang là xu thế mạnh mẽ trên thế giới. Nghiên cứu này tập trung vào việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence) để xây dựng mô hình dự báo cường độ nén của bê tông bọt 28 ngày tuổi. Mô hình được sử dụng là mô hình mạng nơ ron nhân tạo lan truyền ngược (ANN) với thuật toán Levenberg-Marquardt. Kết quả cho thấy mô hình ANN dự báo rất tốt cường độ chịu nén, với độ chính xác cao và sai số thấp.