BỘ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ
HỆ THỐNG THÔNG TIN QUỐC GIA VỀ KHOA HỌC, CÔNG NGHỆ VÀ ĐỔI MỚI SÁNG TẠO

Lọc theo danh mục
  • Năm xuất bản
    Xem thêm
  • Lĩnh vực
liên kết website
Lượt truy cập
 Lượt truy cập :  29,772,680
  • Công bố khoa học và công nghệ Việt Nam

Khoa học kỹ thuật và công nghệ

BB

Đổ Thị Thanh Diệu(1), Nguyễn Hoàng Yến

Phương pháp dựa trên thuật toán tăng cường độ dốc nhẹ cho dự đoán đáp ứng động lực học của tấm cơ tính biến thiên

A light gradient boosting machine-based method for predicting the dynamic response of functionally graded plates

Tạp chí Khoa học và Công nghệ - Đại học Nguyễn Tất Thành

2024

2

12

Mục tiêu chính của bài viết này là để dự đoán một cách hiệu quả đáp ứng động lực học của các tấm cơ tính biến thiên bằng cách sử dụng thuật toán tăng cường độ dốc nhẹ (LightGBM) mà không phụ thuộc vào bất kỳ công cụ phân tích nào. Để thu được mô hình LightGBM tối ưu, một tập dữ liệu bao gồm 1 000 cặp dữ liệu đầu vào và đầu ra được tạo ra thông qua các lần lặp bằng cách sử dụng kết hợp phân tích đẳng hình học (IGA) và lý thuyết tấm biến dạng cắt bậc ba (TSDT). Trong mô hình này, đầu vào là chỉ số mũ, nó chi phối sự phân bố vật liệu của tấm, và đầu ra bao gồm 200 giá trị minh họa chuyển vị theo thời gian. Để chứng minh tính hiệu quả của mô hình LightGBM về độ chính xác và thời gian tính toán, kết quả thu được từ mô hình đề xuất được so sánh với các kết quả đạt được bởi các mô hình tối ưu ANN, XGBoost và IGA.

The primary objective of this paper is to efficiently predict the dynamic response of functionally graded plates using LightGBM – a light gradient boosting machine, without reliance on supplementary analysis tools. To obtain the optimal LightGBM model, a dataset comprising 1,000 pairs of input and output is generated through iterations using a combination of isogeometric analysis (IGA) and third-order shear deformation plate theory (TSDT). In this model, the input is represented by a power index which governs the material distribution of the plate, and the output comprises 200 values illustrating deflection over time. To demonstrate the effectiveness of LightGBM in terms of accuracy and computational time, the results obtained by the proposed model are compared to those achieved with the optimal ANN, XGBoost models, and IGA.

Xem toàn văn