TRÌNH ĐƠN TRA CỨU
Tất cả
Skip Navigation Links.
  • Bài trích
  • Nhan đề: Phát triển mô hình dự báo sức chịu tải cọc dựa trên dữ liệu thí nghiệm O-cell bằng phương pháp học máy ANN
Tác giả CN Võ Nguyễn Phú Huân
Nhan đề Phát triển mô hình dự báo sức chịu tải cọc dựa trên dữ liệu thí nghiệm O-cell bằng phương pháp học máy ANN
Tóm tắt Dự đoán chính xác sức chịu tải của cọc là một thách thức quan trọng trang ngành địa kỹ thuật, đặc biệt khi xét đến sự tương tác phức tạp giữa nền đất và cọc. Nghiên cứu này nhằm phát triển một mô hình dự báo dựa trên phương pháp học máy để xác định sức chịu tải của cọc từ dữ liệu thực nghiệm thu thập qua các thí nghiệm tải trạng O-cell. Bộ dữ liệu bao gồm thông tin chi tiết về hình học cọc, đặc tính vật liệu, đặc điểm nền đất và sức chịu tải đo được. Kỹ thuật học máy tiên tiến, cụ thể là mạng thần kinh nhân tạo (ANN), đã được áp dụng để mô phỏng các mối quan hệ phi tuyến giữa các tham số đầu vào và sức chịu tải của cọc. Kết quả nghiên cứu khẳng định tiềm năng của các mô hình học máy trong việc nâng cao độ tin cậy và hiệu quả của quá trình thiết kế cọc. Nghiên cứu này không chỉ cung cấp một công cụ dự báo mạnh mẽ mà còn đóng góp vào việc thúc đẩy ứng dụng các phương pháp tiếp cận dựa trên dữ liệu trong thực hành địa kỹ thuật.
Từ khóa tự do Sức chịu tải cọc
Từ khóa tự do nén tĩnh cọc
Từ khóa tự do phương pháp máy học
Từ khóa tự do thí nghiệm o-cell
Tác giả(bs) CN Phạm Đinh Trung Nghĩa
Nguồn trích Xây dựng : tạp chí xây dựng Việt nam - Bản quyền thuộc bộ xây dựng2025-4-1tr. Số: 03 Tập: 2025
00000000nab#a2200000ui#4500
00157091
0026
004A09A38CB-0C9B-4E5B-89D2-FF40B6448EEF
005202504261539
008081223s VN| vie
0091 0
039|y20250426153943|zcuonglv
040 |aTV EAUT
041 |avie
044 |avm
10010|aVõ Nguyễn Phú Huân
245 |aPhát triển mô hình dự báo sức chịu tải cọc dựa trên dữ liệu thí nghiệm O-cell bằng phương pháp học máy ANN
520 |aDự đoán chính xác sức chịu tải của cọc là một thách thức quan trọng trang ngành địa kỹ thuật, đặc biệt khi xét đến sự tương tác phức tạp giữa nền đất và cọc. Nghiên cứu này nhằm phát triển một mô hình dự báo dựa trên phương pháp học máy để xác định sức chịu tải của cọc từ dữ liệu thực nghiệm thu thập qua các thí nghiệm tải trạng O-cell. Bộ dữ liệu bao gồm thông tin chi tiết về hình học cọc, đặc tính vật liệu, đặc điểm nền đất và sức chịu tải đo được. Kỹ thuật học máy tiên tiến, cụ thể là mạng thần kinh nhân tạo (ANN), đã được áp dụng để mô phỏng các mối quan hệ phi tuyến giữa các tham số đầu vào và sức chịu tải của cọc. Kết quả nghiên cứu khẳng định tiềm năng của các mô hình học máy trong việc nâng cao độ tin cậy và hiệu quả của quá trình thiết kế cọc. Nghiên cứu này không chỉ cung cấp một công cụ dự báo mạnh mẽ mà còn đóng góp vào việc thúc đẩy ứng dụng các phương pháp tiếp cận dựa trên dữ liệu trong thực hành địa kỹ thuật.
653 |aSức chịu tải cọc
653 |anén tĩnh cọc
653 |aphương pháp máy học
653 |athí nghiệm o-cell
700 |aPhạm Đinh Trung Nghĩa
7730 |tXây dựng : tạp chí xây dựng Việt nam - Bản quyền thuộc bộ xây dựng|d2025-4-1|gtr.|v2025|i03
890|a0|b0|c1|d0
Không tìm thấy biểu ghi nào