TRA CỨU
Dòng Nội dung
1
Dự báo độ ổn định Marshall của SMA bằng môn hình Rừng cây ngẫu nhiên có sử dụng kỹ thuật tối ưu hóa các siêu tham số // Xây dựng : tạp chí xây dựng Việt nam - Bản quyền thuộc bộ xây dựng tr.


SMA là vật liệu được sử dụng phổ biến trong xây dựng đường. đặc biệt là với đường ôn tôn có lưu lượng xe lớn và tải trọng trục nặng. Để thiết kế thành phần và đánh giá chất lượng hỗn hợp SMA cần dựa vào nhiều chỉ tiêu cơ lý, trong đó độ ổn định Marshall (MS) là một chỉ tiêu quan trọng. Bộ dữ liệu sử dụng trang nghiên cứu được thu thập từ thí nghiệm, gồm 144 dữ liệu với 9 biến đầu vào và I tham số đầu ra. Sau quá trình huấn luyện, kiểm tra và tối ưu hóa các siêu tham số, một môn hình Rừng cây ngẫu nhiên tối ưu đã được lựa chọn để dự báo MS của SMA. Mô hình RF đề xuất có khả năng dự báo rất chính xác MS (R2 kiểm tra = 0,9128). Ngoài ra, biểu đồ SHAP cũng được xây dựng để dự báo mức độ ảnh hưởng của các biến đầu vào đối với MS.
 Đầu mục:0 (Lượt lưu thông:0) Tài liệu số:1 (Lượt truy cập:3)
2
Nghiên cứu đánh giá ảnh hưởng của cốt sợi đến độ bền bê tông nhựa dùng cho mặt đường // Xây dựng : tạp chí xây dựng Việt nam - Bản quyền thuộc bộ xây dựng tr.


Với nhiều ưu điểm, bê tông nhựa (BTN) là vật liệu composite tốt nhất được sử dụng cho lớp mặt đường xe chạy. Trung điều kiện khai thác khắc nghiệt như ở Việt Nam, mặt đường BTN dễ bị nứt và hư hởng dưới tác đụng của lặp đi lặp lại của xe tải nặng, nhiệt độ cao, hoặc xói mòn do mưa. Mức độ hư hại dần dần tăng lên theo thời gian và làm giảm đáng kể tuổi thọ của mặt đường. Bài báo này nhằm đánh giá ảnh hưởng sợi gia cường (dưới dạng phụ gia) lên các tính chất cơ học và độ bền của hỗn hợp BTN làm mặt đường. Phương pháp Marshall được sử dụng để chế tạo mẫu và thiết kế hỗn hợp, thí nghiêm SCB được sử dụng để đánh giá khả năng chống nứt và độ bền của các hỗn hợp BTN. Kết quả thí nghiệm cho thấy việc thâm sợi giúp cải thiện các thuộc tính cơ học của hỗn hợp BTN với hàm lượng sợi tối ưu là 0.1%. Thí nghiêm SCB cũng cho thấy việc thêm sợi giúp cải thiện khả năng chống nứt của hỗn hợp nhựa đường.
 Đầu mục:0 (Lượt lưu thông:0) Tài liệu số:1 (Lượt truy cập:5)
3
Tối ưu hóa siêu tham số của mô hình học máy bằng phương pháp tìm kiếm ngẫu nhiên để dự báo đôi dẻo marshall cho hỗn hợp sma gia đường sợi gellulose // Cầu đường Việt Nam tr.


Stone Mastic Asphalt (SMA) gia cường sợi Cellulose là một loại bê tông nhựa nóng với cấp phối gián đoạn, trong đó sợi Cellulose đóng vai trò là chất ổn định. Với cấu trúc khung đá cứng, SMA có khả năng kháng nứt và cường độ cao nên được sử dụng phổ biến cho kết cấu mặt đường ô tô cao cấp. Tuy nhiên, trong quá trình thiết kế hỗn hợp SMA, việc kiểm soát độ dẻo Marshall (MF) đóng vai trò quan trọng, giúp đảm bảo tỷ lệ bột khoáng/ nhựa đường, tỷ lệ chất ổn định cellulose... nhờ đó đảm bảo độ bền, độ dẻo và khả năng kháng lún vệt bánh xe của hỗn hợp SMA. Để dự báo MF của SMA, nghiên cứu đã sử dụng phương pháp mô hình máy học. Dựa trên cơ sở dữ liệu gồm 144 dữ liệu thu được từ kết quả thí nghiệm do nhóm tác giả thực hiện, nghiên cứu tập trung so sánh hiệu suất dự báo của hai mô hình học máy: Tăng cường độ dốc cực đại (XGBM) và Cây quyết định (DTM). Hai mô hình này được tối ưu hóa các siêu tham số bằng phương pháp tìm kiếm ngẫu nhiên (Random Search). Kết quả tìm ra được hai mô hình XGBM và DTM tối ưu với bộ siêu tham số đã được tinh chỉnh. So sánh hiệu suất dự báo của hai mô hình tối ưu, cho thấy mô hình XGBM có khả năng dự báo với vượt trội hơn so với DTM. Cụ thể là XGBM có thể dự báo MF rất chính xác với hệ số xác định R2 = 0.9877 ở giai đoạn đào tạo, và R2 = 0.9724 ở giai đoạn kiểm tra. Bên cạnh đó, dựa trên mô hình XGBM đề xuất, biểu đồ phụ thuộc một phần (Partial Dependence Plot - PDP) đã được thực hiện để giải thích cơ chế của mô hình và phân tích sự biến thiên của MF dưới tác động của từng biến đầu vào.
 Đầu mục:0 (Lượt lưu thông:0) Tài liệu số:1 (Lượt truy cập:0)