Thông tin chung

  English

  Đề tài NC khoa học
  Bài báo, báo cáo khoa học
  Hướng dẫn Sau đại học
  Sách và giáo trình
  Các học phần và môn giảng dạy
  Giải thưởng khoa học, Phát minh, sáng chế
  Khen thưởng
  Thông tin khác

  Tài liệu tham khảo

  Hiệu chỉnh

 
Số người truy cập: 74,902,446

 Dự đoán cường độ nén bê tông dựa trên vận tốc xung siêu âm sử dụng phương pháp quy hoạch thực nghiệm và mạng nơ-rôn nhân tạo cho vật liệu địa phương
Tác giả hoặc Nhóm tác giả: Vương Lê Thắng, Lê Cung, Nguyễn Đình Sơn
Nơi đăng: Tạp chí Xây dựng; Số: 4.2020;Từ->đến trang: Trang 163-168;Năm: 2020
Lĩnh vực: Kỹ thuật; Loại: Bài báo khoa học; Thể loại: Trong nước
TÓM TẮT
Bài báo nhằm nghiên cứu dự đoán cường độ nén của bê tông dựa trên vận tốc xung siêu âm (UPV) ở tần số 54kHz. Phương pháp quy hoạch thực nghiệm được sử dụng để thiết kế số lượng thí nghiệm cần thiết (72 cấp phối). Bê tông chế tạo mẫu thử sử dụng các vật liệu tại miền Trung đạt cường độ nén từ 200 daN/cm2 đến 500 daN/cm2. Hai phương pháp được sử dụng trong dự đoán cường độ nén là hồi quy tuyến tính, phi tuyến và mạng nơ-rôn nhân tạo (ANN). Việc so sánh độ chính xác dự đoán của hai phương pháp nói trên được thực hiện nhằm chỉ rõ độ chính xác dự đoán cao của mạng nơ-rôn nhân tạo. Bài báo cũng so sánh kết quả dự đoán bằng các phương pháp nói trên với phương pháp dự đoán cường độ nén của bê tông được cung cấp trong tiêu chuẩn Việt Nam (TCVN). T khóa: cường độ nén, bê tông, vận tốc xung siêu âm, hồi quy tuyến tính và phi tuyến, mạng nơ-rôn nhân tạo.
ABSTRACT
This paper deals with the prediction of concrete compressive strength based on ultrasonic impulse velocity (UPV) at frequency of 54kHz. The design of experiment method (DOE) is used to choose the appropriate number of required test specimens (72 concrete mixtures). The concrete specimens, manufactured by materials in the Central of Vietnam, achieved compressive strength from 200 daN/cm2 to 500daN/cm2. The two methods used in predicting compressive strength are linear and nonlinear regressive and artificial neural network (ANN). The comparison of the two previous methods aimed to demonstrate the high accuracy of artificial neural network. The paper also compares the predicted results by the above methods with the formula for predicting compressive strength of concrete provided in Vietnamese standard (TCVN). Keywords: compressive strength, concrete, ultrasonic pulse velocity, design of experiment, linear and nonlinear regression, artificial neural network.
© Đại học Đà Nẵng
 
 
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn