Bài báo khoa học

Cường độ nén là yếu tố cơ bản của bê tông. Đặc tính bê tông bị ảnh hưởng nghiêm trọng bởi nhiệt độ, có thể làm giảm đặc tính cường độ của bê tông. Vì vậy, việc dự đoán chính xác cường độ chịu nén của bê tông ở nhiệt độ tăng cao là một thách thức. Nghiên cứu này nhằm mục đích phát triển một mô hình SCA-XGB lai mạnh mẽ tích hợp tín hiệu sin thuật toán cosine và mô hình tăng cường độ dốc cực cao để dự đoán chính xác cường độ nén của bê tông ở độ cao nhiệt độ. Đầu tiên, cơ sở dữ liệu về cường độ bê tông ở các nhiệt độ khác nhau được thu thập từ tài liệu. Sau đó, lai Các mô hình SCA-XGB được phát triển với sự hỗ trợ của thuật toán SCA để điều chỉnh các siêu tham số của XGB mô hình dự đoán cường độ nén ở nhiệt độ cao. Kết quả là một số mẫu SCA-XGB lai được được tạo bằng cách thay đổi tỷ lệ huấn luyện-kiểm tra của cơ sở dữ liệu và quy mô dân số của thuật toán SCA. Sự lai tạo tốt nhất Mô hình SCA-XGB được chọn bằng cách đánh giá các số liệu thống kê. Hiệu suất của mô hình SCA -XGB tốt nhất được so sánh với các mô hình học máy (ML) khác. Mô hình SCA-XGB đạt được kết quả đáng tin cậy với (0,995, 0,982) R2, (0,925 và 0,810) của A10, (1,774 MPa và 3,676 MPa) của RMSE và (1,317 MPa và 2,706 MPa) của MAE. Nó được tìm thấy rằng mô hình SCA-XGB không chỉ dự đoán chính xác cường độ nén của bê tông ở nhiệt độ cao mà còn cũng vượt trội so với các mô hình khác. Đáng chú ý, hộp đen đằng sau mẫu SCA-XGB được khám phá bằng Phụ gia SHApley phương pháp exPlanation (SHAP) thông qua các giải thích toàn cục và cục bộ. Cuối cùng, một ứng dụng web được xây dựng dựa trên SCA-XGB mô hình cho người dùng có thể dự đoán nhanh cường độ nén của bê tông ở nhiệt độ cao.