Ứng dụng mô hình mạng nơ-ron nhân tạo cho cấu kiện thép chữ Y
Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence) để xây dựng mô hình dự báo sức chịu tải tới hạn của cấu kiện thép chữ Y, được tạo thành từ việc hàn giữa thép góc đều cạnh và thép tấm. Mô hình được sử dụng là mô hình mạng nơ-ron nhân tạo lan truyền ngược (ANN) với thuật toán Levenberg Marquart. Kết quả cho thấy mô hình ANN dự báo rất tốt sức chịu tải tới hạn, với độ chính xác cao và sai số thấp.
TS. LÝ HẢI BẰNG
TS. NGUYỄN THÙY ANH
Trường Đại học Công nghệ Giao thông vận tải
TÓM TẮT: Cấu kiện thép chữ Y đang ngày càng được sử dụng rộng rãi trong các công trình cơ sở hạ tầng, giao thông. Tuy nhiên, đối với cấu kiện chịu nén như vậy, sự mất ổn định là nguyên nhân quan trọng nhất dẫn tới hư hỏng của cấu kiện và toàn bộ kết cấu. Việc dự đoán cũng như đánh giá sự mất ổn định của cấu kiện phức tạp bởi nhiều yếu tố như khiếm khuyết hình học, cơ tính của vật liệu, quá trình thi công lắp ráp, lực tác dụng và liên kết. Nghiên cứu này tập trung vào việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence) để xây dựng mô hình dự báo sức chịu tải tới hạn của cấu kiện thép chữ Y, được tạo thành từ việc hàn giữa thép góc đều cạnh và thép tấm. Mô hình được sử dụng là mô hình mạng nơ-ron nhân tạo lan truyền ngược (ANN) với thuật toán Levenberg Marquart. Kết quả cho thấy mô hình ANN dự báo rất tốt sức chịu tải tới hạn, với độ chính xác cao và sai số thấp.
TỪ KHÓA: Trí tuệ nhân tạo (AI), mạng nơ-ron nhân tạo, cấu kiện thép chữ Y, sức chịu tải tới hạn.
ABSTRACT: The use of Y-sention steel column has gained many attention and widely used in civil engineering. However, instability is the most important cause of deterioration of structural elements under compression. The prediction as well as the evaluation of instability for such type of structural member is a complex problem because of various reasons such as the defects in the section, mechanical or material properties, manufacturing process, boundary conditions and applied force. The objective of this research consists in the modeling and predicting the instability of structural elements under compression using Artificial Neural Network (ANN) with the Levenberg Marquart algorithm. The considered Y-section columns are made by welding steel of equal angles and a steel plate. The results show that the ANN model has a strong capability to model the critical buckling load of Y-section steel columns, with a high correlation coefficient and low error.
KEYWORDS: Artificial Intelligence (AI), Artificial Neural Network, Y-section steel column, critical buckling load.
Nội dung bài khoa học tại đây
