Nghiên cứu xây dựng mô hình dự báo độ võng dầm bê tông cốt thép dưới tác động của từ biến dựa trên mô hình học máy

Chỉ số đề mục

67

Lĩnh vực nghiên cứu

Kỹ thuật xây dựng

Dạng tài liệu

BB

Tác giả

Thái Minh Quân⁽¹⁾, Hồ Xuân Nam, Phan Chí Cường

Nhan đề

Nghiên cứu xây dựng mô hình dự báo độ võng dầm bê tông cốt thép dưới tác động của từ biến dựa trên mô hình học máy

Nhan đề tiếng anh

An xgboost model for predicting deflection of reinforced concrete beams due to concrete creep

Nguồn trích

Tạp chí Giao thông vận tải

Năm xuất bản

2024

Số

12

Trang

54-57

ISSN

2354-0818

Từ khóa

Phương pháp học máy, Mô hình Xgboost, Độ võng, Dầm bê tông cốt thép, Từ biến, Ban Quản lý dự án Đầu tư xây dựng các công trình giao thông tỉnh Vĩnh Long.

Từ khóa tiếng anh

Machine learning, Xgboost model, Deflection, Reinforced-concrete beam, Creep.

Tóm tắt

Bài báo trình bày phương pháp học máy để dự báo độ võng dài hạn do từ biến của dầm bê tông cốt thép (BTCT). Bộ dữ liệu dùng trong nghiên cứu này bao gồm dữ liệu thực tế đo đạc được về thí nghiệm từ biến của bê tông và dữ liệu về độ võng dài hạn của dầm cầu BTCT. Phương pháp học máy với mô hình Xgboost được áp dụng để xử lý số liệu và dự báo độ võng với độ chính xác cao.

Tóm tắt tiếng anh

This paper presents a machinelearning method to predict long-term deflection due to creep of reinforced concrete beams. The dataset used in this study includes data on concrete creep tests and data on the long-term deflection of reinforced concrete bridge girders. The machine learning method with the xgboost model is applied to process the data and accurately predict deflection.

Kí hiệu kho

TTKHCNQG, CVb 12

File toàn văn

Xem toàn văn