Dự đoán cường độ liên kết giữa cốt thép bị ăn mòn và bê tông bằng mô hình học máy: Mô phỏng Monte Carlo và phân tích Shap

Abstract

Nghiên cứu này tập trung vào việc dự đoán cường độ liên kết giữa cốt thép bị ăn mòn và bê tông bằng cách sử dụng các mô hình học máy mới như XGBoost, CatBoost và Gradien Boosting. Kỹ thuật mô phỏng Monte Carlo và xác thực chéo được sử dụng để đánh giá tính ổn định của các siêu tham số được lựa chọn cho các mô hình. Kết quả cho thấy, mô hình CAT có khả năng dự đoán tốt nhất và ổn định nhất trên tập dữ liệu kiểm chứng. Nghiên cứu cũng đã phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến cường độ liên kết của cốt thép bị ăn mòn trong bê tông bằng kỹ thuật SHAP. Kết quả cho thấy, mức độ ăn mòn của cốt thép, hàm lượng cốt đai và đường kính cốt thép là những yếu tố quan trọng nhất ảnh hưởng đến cường độ liên kết tương đối.