Bài báo khoa học

Xác định mô hình phá hủy và dự đoán cường độ cắt là những vấn đề quan trọng trong thiết kế kết cấu bê tông cốt thép (RC). Tuy nhiên, hướng dẫn cụ thể để xác định mô hình phá hủy và để dự đoán chính xác cường độ cắt của cột RC rỗng hình chữ nhật thì không được cung cấp trong thiết kế. Nghiên cứu này phát triển các mô hình máy học (ML) một cách chính xác xác định các chế độ phá hủy và dự đoán chính xác cường độ cắt của RC rỗng hình cột chữ nhật. Với mục đích này, 121 kết quả thí nghiệm của các cột như vậy được thu thập. Tám mô hình ML được sử dụng rộng rãi được sử dụng để xác định các chế độ lỗi và dự đoán cường độ cắt của cột. Thuật toán tối ưu hóa (MFO) và xác nhận chéo năm lần được sử dụng để tinh chỉnh các siêu tham số của các mô hình ML. Ngoài ra, bảy công thức thực nghiệm được áp dụng để đánh giá hiệu suất của các mô hình ML hồi quy trong việc dự đoán độ bền cắt. Kết quả cho thấy mô hình tăng cường độ dốc cực cao MFO (XGB) vượt trội hơn những người khác trong cả việc phân loại các chế độ phá hủy (độ chính xác 93%) và dự đoán cường độ cắt (R = 0,996) của các cột RC rỗng.Ngoài ra, kết quả chỉ ra rằng mô hình MFO-XGB chính xác hơn các mô hình thực nghiệm để dự đoán cường độ cắt. Hơn nữa, ảnh hưởng các thông số đầu vào trên các chế độ hư hỏng và cường độ cắt được điều tra bằng Shapley Phương pháp exPlanations. Cuối cùng, một ứng dụng web hiệu quả được phát triển cho những người dùng muốn để sử dụng kết quả của nghiên cứu này hoặc cập nhật tập dữ liệu mới.