Kết hợp mạng thần kinh nhân tạo và mô phỏng Monte carlo đánh giá độ tin cậy bài toán sức chịu tải cọc khoan nhồi (Combining artificial neural network with monte carlo simulation to estimate the reliability of bearing capacity of bored piles)

Abstract

Bài báo này trình bày một phương pháp để ước tính độ tin cậy cho sức chịu tải của cọc khoan nhồi bằng cách kết hợp Mạng nơ ron nhân tạo (ANN) với Mô phỏng Monte Carlo (MCS). Dữ liệu mẫu được lấy từ kết quả mô phỏng kiểm tra sức chịu tải của cọc khoan nhồi tại Chi cục Thuế Quận Phú Nhuận bằng phần mềm thương mại Plaxis 2D-Axisymmetry. Dữ liệu mẫu được tối ưu hóa bằng cách sử dụng ma trận thiết kế Box-Behnken (BBD). Các biến số ngẫu nhiên của khảo sát bao gồm cường độ cắt của đất (c ', ϕ') và tải trọng ở chân cột, được giả định tuân theo phân phối chuẩn với hệ số biến thiên của đất là 20% và hệ số biến thiên của tải trọng tăng lên trong khoảng từ 5 ~ 25%. Chức năng Trạng thái giới hạn được thiết lập từ yêu cầu thiết kế của Trạng thái giới hạn cuối cùng (ULS). Kết quả chỉ ra rằng phương pháp ANN-MCS cho kết quả với độ tin cậy cao và chi phí tính toán thấp.