Nghiên cứu ứng dụng mô hình vec tơ máy hỗ trợ trong việc xác định khả năng hóa lỏng của đất dưới tải trọng địa chấn

Chỉ số đề mục

Lĩnh vực nghiên cứu

Kỹ thuật xây dựng

Dạng tài liệu

Tác giả

Phạm Tuấn Anh⁽¹⁾

Nhan đề

Nghiên cứu ứng dụng mô hình vec tơ máy hỗ trợ trong việc xác định khả năng hóa lỏng của đất dưới tải trọng địa chấn

Nhan đề tiếng anh

Application of support vector machine model in determining the liquefaction trigger of soil under seismic load

Nguồn trích

Tạp chí Xây dựng

Năm xuất bản

2022

Số

2

Trang

100-103

ISSN

2734-9888

Từ khóa

Hóa lỏng đất, Chỉ số CPT, Động đất, Véc tơ máy hỗ trợ

Từ khóa tiếng anh

Soil liquefaction, SPT value, Earthquake, sSupport machine vector

Tóm tắt

Bài báo trình bày kết quả ứng dụng phương pháp tiếp cận dựa trên trí tuệ nhân tạo trong việc xác khả năng hóa lỏng của đất. Trong nghiên cứu này, một mô hình trí tuệ nhân tạo tên là véc tơ máy hỗ trợ đã được phát triển để dự báo khả năng đất bị hóa lỏng dưới tác dụng của tải trọng địa chấn. Một cơ sở dữ liệu gồm 288 kết quả hóa lỏng đất quan sát từ trận động đất Chi-chi (1999) được sử dụng để đào tạo và kiểm tra khả năng dự báo của mô hình. Kết quả của nghiên cứu được so sánh với hai công thức thực nghiệm dựa trên chỉ số SPT của đất, cho thấy mô hình véc tơ máy hỗ trợ mang lại sự vượt trội trong việc xác định khả năng hóa lỏng của đất so với hai phương pháp còn lại. Nghiên cứu cho thấy mô hình vec tơ máy hỗ trợ là một mô hình có khả năng dự báo rất tốt khả năng hóa lỏng đất, đồng thời có tiềm năng lớn trong việc giải quyết các bài toán khác trong lĩnh vực xây dựng.

Tóm tắt tiếng anh

This study presents the results of applying the approach based on artificial intelligence in determining the liquefaction trigger of the soil under an earthquake. In this study, an artificial intelligence model called support machine vector was developed to predict the probability of soil liquefaction. A database of 288 observed soil liquefaction results from the Chi-chi (1999) earthquake was used to train and test the predictive ability of the model. The results of the study are compared with two experimental formulas based on the soil SPT value, showing that the support machine vector model provides superiority in determining the liquefaction trigger of the soil compared with the two methods. The study shows that the support machine vector model is a model capable of predicting very well the possibility of soil liquefaction, and has great potential in solving other problems in the field of construction.

Kí hiệu kho

TTKHCNQG, CVv 21

File toàn văn

Xem toàn văn

Tài liệu tham khảo

[1] Seed H.B. và Idriss I.M. (1971), Simplified procedure for evaluating soil liquefaction potential,Journal of the Soil Mechanics and Foundations division, 97(9), 1249-1273.
[2] Samui P. và Sitharam T.G. (2011), Machine learning modelling for predicting soil liquefaction susceptibility,Natural Hazards and Earth System Sciences, 11(1), 1-9.
[3] Robertson, P.K. và Fear, C.E. (1995), Liquefaction of sands and its evaluation.,In IS Tokyo ’95, Proceedings of the 1st International Conference on Earthquake Geotechnical Engineering Nov Edited by K Ishihara AA Balkema, Amsterdam.
[4] Petalas A. và Galavi V. (2013), Plaxis Liquefaction Model UBC3DPLM,Plaxis Report.
[5] Muduli1a P.K., Das S.K., và Sahoo1c R. (2015), Prediction of uplift capacity of suction caisson in clay using extreme learning machine. .,
[6] Galavi V., Petalas A., và Brinkgreve R.B.J. (2013), Finite element modelling of seismic liquefaction in soils,Geotechnical Engineering Journal of the SEAGS & AGSSEA, 44 (3), 2013.
[7] Das S.K. và Muduli P.K. (2011), Evaluation of liquefaction potential of soil using genetic programming.,Proceedings of the golden jubilee indian geotechnical conference, Kochi, India, 827–830.
[8] Chou J.-S., Yang K.-H., và Lin J.-Y (2016), Peak shear strength of discrete fiberreinforced soils computed by machine learning and metaensemble methods.,Journal of Computing in Civil Engineering, 30(6), 04016036.
[9] Choobbasti A.J., Vafaei A., và Kutanaei S.S (2015), Mechanical properties of sandy soil improved with cement and nanosilica,Open Engineering, 1(open-issue).
[10] Hwang J.-H. và Yang C.-W. (2001), Verification of critical cyclic strength curve by Taiwan Chi-Chi earthquake data,Soil Dynamics and Earthquake Engineering, 21(3), 237–257.
[11] Boulanger R.W. và Idriss I.M. (2016), CPT-Based Liquefaction Triggering Procedure.,J Geotech Geoenviron Eng, 142(2), 04015065
[12] Abbaszadeh Shahri A. và Maghsoudi Moud F. (2020), Liquefaction potential analysis using hybrid multi-objective intelligence model,Environ Earth Sci, 79(19), 441.
[13] Võ Phán - Nguyễn Đức Huy (2016), Đánh giá sức chịu tải của nền cát hóa lỏng dưới móng bè,Tạp chí Khoa học Trường Đại học Mở TP.HCM - số11 (1) 2016
[14] Nguyễn Hồng Nam, Nguyễn Chí Linh, và Nguyễn Sơn Mai (2016), Nghiên cứu hóa lỏng cát Mường Phăng, Điện Biên chịu tải trọng chu kỳ không thoát nước,Tạp chí Khoa học kỹ thuật và công nghệ, 24-27.
[15] Nguyễn Hồng Nam (2016), Nghiên cứu khả năng hóa lỏng của đê đập bằng vật liệu địa phương chịu tải trọng động đất và giải pháp ổn định công trình,Đề tài cấp nhà nước (Mã số 12592 - 2016). .
[16] Lương Thị Hằng - Trần Hồng Minh (2015), Tính toán sức chịu tải của cọc đơn có kể đến hóa lỏng của đất nền khi động đất,Tạp chí Giao thông Vận tải (6/2015)
[17] Dương Hồng Thẩm (2016), Đánh giá khả năng hóa lỏng cho nhà nhiều tầng tại TP.HCM và đề nghị một mô hình động học đất,Hội Cơ học đất và Địa kỹ thuật công trình đất Việt Nam, Hà Nội, tháng 3 năm 2016.