INFLUENCE OF FINE SAND AND CRUSHED STONE FROM DIFFERENT ORIGINS ON THE STRENGTH CHARACTERISTICS OF CONCRETE USING MIXED SAND OF C40 GRADE APPLIED FOR BRIDGE CONSTRUCTION

Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (1.5 MB, 10 trang )

Trang 1<div class="page_container" data-page="1">

1ỄỄỄỄ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ

CỦA BÊ TÚNG SƯDỤNG CÁTMỊN PHỐI TRỘN CÁT NGHIỀN

Cát hạt thô dùng để chế tạo bê tông ngày càng trở nên khan hiếm, với sự phát triển nhanh chóng của ngành xây dựng nói chung và xây dựng cầu nói riêng cùng những vấn đề liên quan đến bảo vệ mơi trường dẫn đến việc tìm một nguồn vật liệu thay thế cát tự nhiên là rất cấp bách. Trong những năm gần đây việc sử dụng cát nghiền sản xuất bê tông đã được áp dụng cho nhiều cơng trình lớn trên thế giới cũng như tại Việt Nam như một sự thay thế tất yếu. Một số nơi đề giảm chi phí sản xuất cũng đã thực hiện trộn cát nghiền với cát tự nhiên hạt mịn tao thành cấp phối cát hỗn hợp... Cát nghiền với các đặc tính bề mặt nhiều góc cạnh do thiếu sự bào mòn xảy ra như đối với cát tự nhiên, trong cát nghiền lại chứa một lượng lớn các hạt có kích thước nhỏ hơn 0.075mm, độ rỗng cao., các tính chất này có ảnh hưởng lớn đến các đặc trưng cường độ của bê tơng. Nội dung bài báo này trình bày kết quả nghiên cứu ảnh hưởng của cát nghiền từ các loại đá gốc khác nhau đến tính chất cơ học của bê tông sử dụng cát hỗn hợp với cấp cường độ C40 áp dụng cho xây dựng cầu nhằm đưa ra các đề xuất phục vụ công tác thiết kế và thi công cầu với loại vật liệu đặc trưng này.

Từ khóa: cát mịn, cát nghiền/đá mi, đá Andesite, đá vôi, cường độ chịu nén, cường độ chịu kéo khi uốn, mô đun đàn hồi.

Coarse-grained sand used to make concrete is becoming increasingly scarce, with the rapid development of the construction industry in general and bridge construction in particular, and the problems related to environmental protection lead to the search for natural sand replacement material is very urgent. In recent years, the use of crushed sand for concrete production has been applied to many large projects in the world as well as in Vietnam as an inevitable replacement. To reduce production costs, some places have also mixed crushed sand with fine-grained natural sand to form mixed sand. Crushed sand with angular surface characteristics due to the lack of wear and tear that occurs with natural sand; crushed sand contains a large amount of particles less than 0.075mm in size; high porosity ... these properties have a great influence on the strength characteristics of concrete. The content of this paper presents the results of research on the influence of crushed sand from different rock types on the mechanical properties of concrete using mixed sand with concrete strength grade C40 applied to bridge construction to offer proposals for the design and construction of bridges with this specific material.

Keywords: fine sand, crushed sand, Andesite, limestone, compressive strength, flexural strength, elastic modulus.

1. DẠT VÁN ĐÈ

Do ngành Công nghiệp xây dựng phát triển nhanh chóng, nhu cầu về cát cũng tăng lên, gây ra sự thiếu hụt trầm trọng cát tự nhiên trên cả nước đặc biệt là vùng đồng bằng sơng Cửu Long, việc tìm nguồn cát nghiền thay thế là yêu cầu cấp bách. Một loạt các cơng

trình lớn trên cả nước đã sử dụng cát nghiền đẻ thay thế cát tự nhiên như thủy điện Sơn La, Lai Châu, Bản Chát, Đồng Nai 3, Đồng Nai 4, thủy lợi Nước Trong, Tân Mỹ (1)... Bộ xây dựng cũng đã ban hành Tiêu chuẩn TCVN 9205:2012 (2) về Cát nghiền cho bê tông và vữa. Để giảm chi phí sản xuất và tận dụng vật liệu địa phương một

số nơi đã trộn cát nghiền với cát sông, đặc biệt ở khu vực Trung Đông và Nam Mỹ (3) nơi có lượng cát sa mạc hạt mịn rồi dào cũng đã nghiên cứu phối trộn với cát nghiền để chế tạo bê tông.

Đồng bằng sông Cửu Long có nguồn cát mịn lại khá dồi dào, mơ đun độ lớn dao động từ 0.7 đến

</div>Trang 2<div class="page_container" data-page="2">

KHOA HỌC - CÔNG NGHỆ #####

2.24 (4) không đủ đáp ứng yêu cầu của tiêu chuẩn tối thiểu là 2.3, nhưng các chỉ tiêu khác như hàm lượng tạp chất hữu cơ, hàm lượng sét, hàm lượng hạt lọt qua sàng 0.075mm, độ bền Sulfate... đều thỏa mãn. Các tỉnh Đông Nam bộ như Bình Dương, Đồng Nai, Bà Rịa - Vũng tàu...là nơi tập trung nhiều mỏ đá có trữ lượng lớn, chất lượng đáp ứng yêu cầu xây dựng, đá gốc chủ yếu là đá Andesite (5). Cát nghiền/đá mi được sản xuất ở đây có thành phần hạt tương đối thô, mô đun độ lớn phổ biến từ 3.4 đến 4.2.

Trong những năm gần đây việc phối trộn cát nghiền thơ (hay cịn gọi là đá mi rử) với cát mịn để sản xuất bê tông đã được áp dụng trong hàng loạt dự án giao thông lớn ở khu vực đồng bằng sông Cửu Long (6) như cao tốc Bến -ức - Long Thành, cao tốc Trung .ương - Mỹ Thuận, cầu Bình Chánh, cầu Phước Khánh, cầu Thủ Thiêm 2...Tuy nhiên, những ighiên cứu chuyên sâu về vật liệu này còn hạn chế, việc nghiên cứu íinh hưởng của của các đặc tính như hàm lượng bột đá, đá gốc sản )uất cát nghiền, tỉ lệ phối trộn... (ến các tính chất cơ học của bê 15ng là hết sức cần thiết.

2. MỌT sú NGHIÊN ClHl TRẼN THẾ í lơi VÁ VIỆT NAM

hăm 2010 Michael L. Leming (7) đ ă chỉ ra độ rỗng của cát nghiền lớn hyn so với cát tự nhiên (41.1 với cát tự nhiên và 55.7 với cát nghiền lé n nhất), độ rỗng của các loại cnt nghiền của các mỏ khác nhau ciỉng thay đổi theo thành phần cỡ híit, thể tích lỗ rỗng trong các mẫu Cí t tăng lên khi cỡ hạt giảm nghĩa

nhau. Các loại cát nghiền khác nhau có độ sụt khác nhau. Tăng tỉ lệ nước/xi măng thì cường độ của cả cát tự nhiên và cát nghiền đều giảm. Cường độ bê tông cát tự nhiên cao hơn cường độ bê tông của cát nghiền. Cường độ bê tông trộn cát tự nhiên với cát nghiền có cường độ nhỏ nhất và cường độ này thay đổi theo tỉ lệ trộn hỗn hợp.

Năm 2001 Nam-Shik Ahn, Ph.D (8) đã nghiên cứu thực nghiệm và hướng dẫn sử dụng cốt liệu mịn với hàm lượng cao trong bê tông xi măng. Nghiên cứu được thực hiện với nhiều loại cát nghiền từ các loại đá gốc khác nhau, công nghệ nghiền và hàm lượng bột đá cũng khác nhau. Nghiên cứu này dựa trên thực trạng hàm lượng bụi trong đá xay thực tế là 10 đến 20%, trong khi tiêu chuẩn chỉ cho phép tối đa của ASTM là 7%. Nghiên cứu chỉ ra cỏ thể sử dụng đến 18% để làm giảm giá thành và giảm lượng phế thải ra môi trường. Đá vơi có hàm lượng hạt mịn cao nhất lên tới 30%, các loại đá khác hầu hết từ 5 đến 20%, đá thạch anh có hàm lượng bụi thấp nhất.

Năm 2013 (9) Wenyan Zhang, Mohamed Zakaria, Yukio Hama đã nghiên cứu ảnh hưởng của đặc tính cốt liệu đến co ngót khơ của vữa và bê tơng. Kết quả thí nghiệm cho thấy diện tích bề mặt của cốt liệu sản xuất từ các loại đá gốc khác nhau có sự khác nhau tương đối lớn. cốt liệu đá vơi có diện tích bề mặt nhỏ hơn so với cốt liệu andesit do đó diện tích lỗ rỗng cũng thấp hơn.

Năm 2010 Vũ Quốc Vương (10) nghiên cứu một số cấp phối và các tính chất chủ yếu của bê tơng tự đầm dùng cát nghiền. Kết quả cho thấy hàm lượng bột đá vôi chiếm từ 12 đến 18% khơng có lợi cho bê tơng thường nhưng có lợi cho bê tơng tự đầm vì có thể nâng cao tính dẻo của bê tơng. Kết quả cho thấy tỉ lệ bột đá pha trộn 18% cho

tính cơng tác và cường độ nén của bê tông tự đầm tốt nhất. Tỉ lệ bột đá 0%, 12% và 24% đều cho giá trị cường độ thấp hơn.

Các kết quả nghiên cứu đều cho rằng với một lượng vừa đủ hạt mịn có tác dụng tích cực cho bê tơng, hạt mịn lấp đầy các lỗ rỗng giữa các hạt cốt liệu và vữa xi măng làm cường độ của bê tông tăng lên. Hàm lượng hạt mịn từ 7 đến 10% thì cường độ nén và cường độ kéo uốn của bê tông tăng cao nhất và cao hơn bê tông cát tự nhiên (hàm lượng hạt mịn dưới 7 đến 10% cường độ bê tông cát nghiền tăng tỉ lệ thuận với hàm lượng hạt mịn). Tuy nhiên, nếu vượt q giá trị này thì cường độ có xu hướng giảm do các hạt rất nhỏ có khuynh hướng dính vào bề mặt của các hạt lớn hơn và ngăn cản sự liên kết thích hợp giữa bột xi măng và cốt liệu, hình thành một liên kết kết cốt liệu yếu dẫn đến việc nứt và làm yếu bê tông. Ngược lại nếu hàm lượng Tân Thành - tỉnh Bà Rịa Vũng Tàu

Mỏ đá Lô 3B - Núi ông cầu, xã Châu Pha, huyện Tân Thành, tỉnh Bà Rịa Vũng Tàu do Công ty TNHH đá Hóa An 1 khai thác. Hiện nay đang cung cấp cho gói thầu J1 dự án cao tốc Bến Lức - Long Thành. Giấy phép khai thác khoáng sản số 16/GP-UBND, ngày 20/6/2017 của ủy Ban Nhân Dân tỉnh Bà Rịa - Vũng Tàu. Trữ lượng khai thác: 1.353.114m3 (nguyên khối); công suất khai thác 120.000m3/năm (nguyên khối). Công suất sản xuất đá các loại khoảng 3.000.000m3/ năm, trong đó đá nghiền 0.15x4.75mm khoảng 270.000m3/ năm. Đá gốc là đá Andesite.

</div>Trang 3<div class="page_container" data-page="3">

ỄỄỄỄỄ KHOA HỌC - CÔNG NGHỆ

/-//n/7 2: Biểu đồ thành phần hạt cát nghiền từ mỏ 3B

Hình 4: Biểu đồ thành phần hạt cát nghiền mỏ Kiện Khê

Phân tích tính chất cơ lý của cát nghiền từ mỏ 3B cho thấy: mô đun cơ ngang màu số 1, độ bền Sulfate 1.54%... đều thỏa mãn yêu cầu theo Tiêu chuẩn AASHTO M6 (11).

3.2. Cát nghiền mỏ đá Kiện Khê - Hà Nam

Cát nghiền mỏ Kiện Khê có thành phần hạt không nằm trong giới hạn

cho phép theo tiêu chuẩn AASHTO M6 (11), mô đun độ lớn của hạt dao động từ 3.5 đến 4.2 lớn hơn so với tiêu chuẩn từ 2.3 đến 3.1. Các chỉ tiêu khác về hàm lượng bùn sét, hữu cơ, hàm lượng hạt mịn... đều thỏa mãn tiêu chuẩn. Cát được xay từ đá gốc là đá vơi.

3.3. Cát mịn mị Tân Châu:

Huyện Tân Châu thuộc tỉnh An Giang nằm sát biên giới Campuchia. Đây là vùng thượng nguồn sông Mê Kong chảy vào Việt Nam. Nơi đây, cát được cho là có chất lượng

tốt nhất hiện nay tại khu vực đồng bằng sông Cửu Long.

Năm 2017 UBND tỉnh An Giang đã phê duyệt điều chỉnh bổ sung quy hoạch thăm dò khai thác và sử dụng khoáng sản tỉnh đến năm 2020, định hướng đến năm 2030. Theo đó, điều chỉnh quy hoạch 24 khu vực với tồng diện tích hơn 5.335ha, trữ lượng khai thác 112,67 triệu m3. Giấy phép khai thác khoáng sản số 09/GP- UBND, ngày 5/3/2013 của ủy Ban Nhân Dân tỉnh An Giang. Diện tích

Sổ 8 năm 2021 I

</div>Trang 4<div class="page_container" data-page="4">

khu vực khai thác là 52.75ha, cao trình khai thác tối đa -15 (hệ cao độ quốc gia). Trữ lượng khai thác: 3.708.800m3; công suất khai thác 300.000m3/năm. Hiện đang cung cấp cát cho cơng trình xây dựng cầu Bình Khánh - dự án cao tốc

Dhân tích tính chất cơ lý của cát ighiền từ mỏ 3B cho thấy: mô chất hữu cơ ngang màu số 3, độ bền Sulfate 0.65%... đều thỏa mãn Ỉêu cầu theo Tiêu chuẩn AASHTO V ýi cát mịn Tân Châu và cát nghiền n ỏ Kiện Khê với cát Tân Châu với bé tơng, tiến hành thí nghiệm bê

Hình 9: Cơng tác thí nghiệm bê tơng xi măng

tơng cát hỗn hợp với hàm lượng không quá 5% theo yêu cầu của tiêu chuan AASHTO (11) và ASTM phối tối ưu theo lý thuyết cấp phối lý tưởng Fuller cho kết quả tỉ lệ trộn 60% cát nghiền + 40% cát mịn cho hỗn hợp cốt liệu gần với đường cong lý tưởng nhất

Kết quả tính ra khối lượng vật liệu cho 1m3 bê tông như sau:

</div>Trang 5<div class="page_container" data-page="5">

ỄỄỄỄỄ KHOA HỌC - CƠNG NGHỆ

4. THÍ NGHIỆM VÀ PHÁN TÍCH KÉT QUÀ

Tiến hành thí nghiệm với 15 tổ hợp mẫu như sau:

Cát nghiền từ đá Andesite: CPA-

Công tác đúc mẫu và thí nghiệm được thực hiện tại phịng thí nghiệm bộ mơn Vật liệu Xây dựng và Trung tâm KHCN GTVT Trường ĐH Giao thông Vận Tải.

Kết quả thí nghiệm cường độ chịu nén (Rn), cường độ kéo uốn (Ru), mô đun đàn hồi (E) của bê tông xi măng được tổng hợp trong các bảng 7, bảng 8, bảng 9 và bảng 10.

Bảng 8: Cường độ kéo chịu nén

</div>Trang 6<div class="page_container" data-page="6">

3 ngày 7 ngày 28 ngày

Hình 10: Biểu đồ cường độ chịu nén của các cấp

Hình 12: Biểu đồ so sánh Rn của đá Andesite và đà

vôi ở 28 ngày tuổi khi thay đổi tỉ lệ trộnvôi ở 28 ngày tuổi khi thay đổi tỉ lệ trộn

Hình 14: Biểu đồ so sánh Rn của đà Andesite và đá vơi khi thay đổi hàm lượng bột đá

Hình 15: Biểu đồ so sánh Ru của đá Andesite và đá vôi khi thay đổi hàm lượng bột đá

Từ kết quả thí nghiệm được thống kê trong các bảng vẽ biểu đồ so nén và cường độ chịu kéo khi uôn lớn nhất. Kết quả này phù hợp với kết (|uả tính tốn theo lý thuyết cấp phối tối ưu Fuller.

Cường độ chịu nén của các cấp phôi sử dụng đá Andesite đều cao hơn so cấp phối sử dụng đá vôi với cùng tỉ lệ phối trộn ĐX/CM từ 3.6 đến 3.77%, ở 3 ngày đầu cường độ chịu nén của 2 loại bê tông này xấp xỉ bằng nhau, nhưng sau 3 ngày tuổi tốc độ phát triển cường độ của bê tông sử dụng đá vôi chậm hơn so với đá Andesite. Các loại cát nghiền từ các đá gốc khác nhau hoặc các mỏ cát khác nhau thì lượng bột đá cũng khác nhau. Đối với bê tông sử dụng đá

vôi, khi hàm lượng bốt đá tăng cũng làm gia tăng cường độ chịu nén của bé tông, nhưng khi hàm lượng bột đá tăng đến 5% thì cường độ chịu kéo khi uốn lại có xu hướng giảm. Trong khi đó bê tông sử dụng đá Andesite giá trị cường độ kéo và nén đều lớn nhất khi

</div>Trang 7<div class="page_container" data-page="7">

1ỄỄỄỄ KHOA HỌC - CỒNG NGHỆ

học của dầm, loại tải trọng và vị trí tác dụng, điều kiện biên của dầm, sự phân bố của ứng suất dư và khiếm khuyết hình học ban đầu. Tuy nhiên, các phương pháp tiếp cận số hoặc các thí nghiệm trong phịng chỉ có thể áp dụng cho một số trường hợp hạn chế đồng thời phải dựa trên một số giả thiết tính tốn. Hơn nữa, chi phí dành cho việc thí nghiệm là cao và cần một khoảng thời gian đáng kể.

Trong những năm gần đây qua, phương pháp Trí tuệ nhân tạo (AI) với mục đích dự đốn kết quả từ các thí nghiệm đã được thực hiện nhận được rất nhiều sự chú ý của các nhà khoa học. Trong số các thuật toán AI, mạng nơ ron nhân tạo (ANN) đã được ứng dụng thành công trong nhiều lĩnh vực, cụ thẻ như một số lĩnh vực liên quan đến kỹ thuật kết cấu, khoa học vật liệu cũng như phân tích và thiết kế kết cấu [7], [8]. Mơ hình ANN có khả năng học hỏi và mơ hình hóa các mối quan hệ phi tuyến tính và phức tạp. Bên cạnh đó, một ưu điểm nổi bật của các thuật toán ANN là khả năng tự nghiên cứu và điều chỉnh các trọng số. Do đó, mục đích của nghiên cứu này là xây dựng một mơ hình ANN để dự đốn sức chịu tải tới hạn cùa dầm có khoét lỗ. Với mục đích đỏ, 150 kết quả xác định sức chịu tải tới hạn được thu thập để phát triển mơ hình. Hiệu suất đánh giá mơ hình đề xuất được thể hiện qua các tiêu chí thống kê, cụ thể là hệ số tương quan (R), căn của sai số toàn phương trung bình gốc (RMSE), sai số tuyệt đối trung bình (MAE), và phần trăm sai sổ trung bình tuyệt đối (MAPE)

2. cũ stì Dữ LIỆU DẦMCSB

Bộ cơ sở dữ liệu gồm 150 kết quả xác định sức chịu tải tới hạn của CSB được thu thập trong các công bố của Gholizadeh và cộng sự [9], Zaarour và Redwood [10] và sử dụng cho nghiên cứu này. Trong số đó, 140 mẫu được lấy từ kết quả mô phỏng phần tử hữu hạn, và 10 mẫu được lấy từ nghiên cứu thực nghiệm. Các kết quả lấy tính tốn bằng phương pháp phần tử

H/n/1 7. Kích thước hình học mặt cắt dầm thép có kht lỗ

Hình 2. Nghiên cứu tương quan tuyến tính giữa các biến đầu vào và đầu ra của bài tồn mơ phỏng sức chịu tải tới hạn dâm CSB.

hữu hạn đã được kiểm chứng tính đúng đắn trong nghiên cứu của Gholizadeh và cộng sự.

Bài tốn mơ phỏng sử dụng tổng cộng 9 tham số đầu vào cho mô hình ANN bao gồm: chiều cao của dầm, 1/2 chiều cao của lỗ khoét, chiều dày bản bụng, chiều rộng bản cánh, khoảng cách giữa 2 lỗ khoét, chiều dài hình chiếu ngang của cạnh xiên lỗ khoét, cường độ chảy của thép bản bụng, cường độ chảy của thép bàn cánh. Tham số đầu ra được xét đến là sức chịu tới

hạn của dầm khoét lỗ. Hình dạng và kích thước của dầm khoét lỗ được thể hiện trong hình 1, đồng thời nghiên cứu tương quan giữa các biến tham số đầu vào và đầu ra được thể hiện trong Hình 2. Ngồi ra, phạm vi biến thiên, giá trị trung bình của các tham số được trình bày trong Bảng 1. Hàm mục tiêu của nghiên cứu là sức chịu tải tới hạn của dầm CSB (ký hiệu là l10) được đánh giá là khơng có tương quan tuyến tính trực tiếp với bất kỳ tham số nào của bài toán.

</div>Trang 8<div class="page_container" data-page="8">

KHOA HỌC - CÔNG NGHỆ Ễ Ễ Ễ Ễ Ễ

Bảng 1. Thống kê các giá trị của các dữ liệu đầu vào và đầu ra được sử dụng cho bài tồn mơ phỏng ANN.

Tham số đầu vào và đầu ra Ký hiệu Đơn vị Min Mean Max

% chiều cao của lỗ khoét I2 mm 50.00 103.36 250.00

Khoảng cách giữa 2 lỗ khoét I6 mm 30.00 53.75 95.00

Chiều dài hình chiếu ngang của

Cường độ chảy của thép bản bụng I8 MPa 311.65 351.36 374.40

Cường độ chảy của thép bản cánh I9 MPa 307.52 350.98 383.54

Sức chịu tải tới hạn 110 kN 20.37 73.52 138.88

■ 'ập dữ liệu trong nghiên cửu này ( ược chia ngẫu nhiên thành hai tập dữ liệu con: Tập dữ liệu đầu t ên (bao gồm 70% dữ liệu) được sử dụng cho đào tạo mạng ANN, C ược gọi là tập dữ liệu huấn luyện. lập dữ liệu thứ hai (30% dữ liệu c bn lại) được sử dụng để xác minh rĩ ơ hình, được gọi là tập dữ liệu k ểm chứng. Với cách phân chia tr ìn, 105 mẫu thí nghiệm được sử d mg cho tập dữ liệu huấn luyện, 45 mẫu thí nghiệm cịn lại sử dụng cl o tập dữ liệu kiểm chứng để ươc tính hiệu suất dự đoán của m ạng ANN.

3. MẠNG Nd RON NHÂN TẠO ANN

Mang nơ ron nhân tạo ANN

hoat động tinh tế của bộ não, nhưng chúng cố gắng tái tạo các hoạt động logic của bộ não bằr g cách tập hợp nhiều dữ liệi đầu vào có dạng nơ ron thầ 1 kinh để thực hiện các quá trìn ì tính tốn hay nhận thức. Mục

đích của ANN là xác định mối quan hệ giữa các tham số đầu vào và các tham số đầu ra của mơ hình. Tuy nhiên, ANN chỉ sử dụng các tập dữ liệu mà không cần chỉ định trước các hàm toán xác định mối quan hệ giữa các tham số đầu vào và đầu ra của mơ hình. Đây là một phương pháp tính tốn mềm hiệu quả để giải quyết các vấn đề quá phức tạp so với toán học cổ điển và các phương pháp truyền thống. Cấu trúc của mạng nơ ron gòm ba lớp: lớp đầu vào, lớp đầu ra và lớp ẩn kết nối giữa lớp đầu vào với đầu ra. Một mạng nơ ron có thể dùng nhiều lớp ẩn. Để tạo ra một mơ hình đáng tin cậy, việc đào tạo thích hợp một mạng thần kinh là quan trọng nhất. Thuật toán lan truyền ngược (Backpropagation - BP) là một thuật toán thường được sử dụng để huấn luyện mạng nơ- ron [11], Thuật toán BP sử dụng một tập hợp các giá trị đầu vào và đầu ra để tìm ra mạng nơ ron thần kinh mong muốn. Một tập hợp đầu vào được đưa vào một hệ thống giả định trước nào đó để tính ra giá trị đầu ra o, sau đó giá trị đầu ra o này được so sánh với giá trị giá trị

thực đo Y. Nếu khơng có sự khác biệt nào, thì khơng cần thực hiện một quá trình kiểm tra nào, ngược lại các trọng số sẽ được thay đổi trong quá trinh lan truyền ngược trong mạng thần kinh để giảm sự khác biệt đó. Sau khi vượt qua lớp cuối cùng, giá trị đầu ra thực của mạng được so sánh với giá trị mong muốn (giá trị đo đạc). Mục tiêu là phải tối thiểu hoá sai số tổng của mạng cho tất cả các tập hợp theo thời gian của các giá trị đầu vào. Thuật toán BP cố gắng tối thiểu hoá sai số này bằng cách điều chỉnh các trọng số trong mỗi q trình tính tốn.

Để đánh giá hiệu suất của mơ hình ANN được xây dựng, ba tiêu chí thống kê được sử dụng trong nghiên cứu này, bao gồm: hệ số tương quan (R), căn của sai số tồn phương trung bình gốc (RMSE), sai số tuyệt đối trung bình (MAE), và phần tràm sai số trung bình tuyệt đối (MAPE). Các tiêu chí này là các tham số quan trọng trong phân tích hồi quy, nó diễn giải các mối quan hệ giữa đầu ra dự đoán và thực tế theo những cách khác nhau [12]. Giá trị R cao hơn cho thấy mối tương quan tốt, trong khi giá trị thấp hơn của RMSE, MAPE và MAE, cho thấy hiệu suất tốt hơn của mơ hình.

4. KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN

Trong phần này, việc xây dựng mơ hình ANN được thực hiện. Rất nhiều thử nghiệm đã được thực hiện với việc thay đổi số lớp ẩn từ 1 đến 2, kết hợp với số lượng nơ ron thần kinh trong mỗi lớp ẩn được thay đổi từ 1 đến 30. Bên cạnh đó, hàm kích hoạt cho lớp ẩn và cho lớp đầu ra của bài toán cũng được biến thiên và sử dụng ngẫu nhiên 15 hàm khác nhau. Hàm lỗi để tính tốn cũng được lựa chọn một cách ngẫu nhiên với 5 sự lựa chọn khác nhau. Đẻ xây dựng mạng có hiệu suất cao nhất hay sai số thấp nhất, tổng cộng

</div>Trang 9<div class="page_container" data-page="9">

ỄỄỄỄỄ KHOA HỌC - CƠNG NGHỆ

1000 mơ phỏng ANN đã được thực hiện. Kết quả đào tạo mạng được đánh giá bằng bốn tiêu chí thống kê đã được trình bày ở phần trên. Nhóm tác giả trình bày cấu trúc của 5 mơ hình ANN cho ra hiệu suất dự báo tối ưu nhất và trình bày trong Bảng 2. Chi tiết của từng lớp đầu vào, lớp ẩn giữa và lớp ẩn đầu ra đều được trình bày chi tiết, bao gồm cả số nơ ron “pl” là hàm biến đổi tuyến tính và chỉ lấy giá trị dương, về thuật toán đào tạo, BR là thuật toán tối ưu hóa Bayes, LM là thuật tốn Levenberg-Marquardt, và SCG là thuật toán gradient liên hợp. Đối với hàm lỗi, “mse” thể hiện sai số tồn phương trung bình, cịn “sse” thể hiện tổng bình phương của sai số.

Với 5 cấu trúc tối ưu của mơ hình ANN, nhóm tác giả trinh bày năng lực dự báo của các mơ hình này trong bảng 3. Có thể thấy rằng với bài toán này, tuy số lớp ẩn được thử nghiệm trong khoảng từ 1 đến 3 lớp ẩn nhưng những cấu trúc ANN tốt nhất lại chỉ gồm 1 lớp ẩn, với số nơ ron dao động trong khoảng từ 3 đến 17 nơ ron. Hệ số tương quan giữa kết quả của ANN và hàm mục tiêu đều rất tốt (R>0,95) và các sai số đều rất nhỏ.

Phần tiếp theo, nhóm tác giả trình bày kết quả dự báo của mơ hình tốt nhất trong 5 mơ hình ANN được lựa chọn. Mơ hình đó là mơ hình số 1 được trình bày trong bảng 2 và 3. Mơ hình này cho ra kết quả dự báo phần dữ liệu kiểm chứng là tốt nhất, chứng tỏ năng lực dự báo rất tốt của nó với những dữ liệu chưa hề được biết đến trong quá trình đào tạo.

Hình 3 thể hiện các biểu đồ sai số giữa hàm mục tiêu của bài toán và

Bảng 2. c/w f/ef cẩu trúc của 5 mơ hình ANN

cho ra kết quả dự bào tốt nhất.

Bảng 3. Hiệu suất dự báo của 5 mơ hình ANN tói ưu nhất thơng qua các tiêu chí RMSE, MAE, R và MAPE.

Dữ liệu huấn luyện Dữ liệu kiểm chứng

Hình 3. Biểu đồ sai số và phàn phói tích lũy theo hai bộ dữ liệu huấn luyện (a) và kiểm chứng (b) so sánh với kết quả đưa ra

bởi mơ hình ANN.

Hình 4. Kết quả tương quan giữa già trị mô phỏng và giá trị thi nghiệm cho (a) dữ liệu huấn luyện và (b) dữ liệu kiểm chứng.

Số 8 năm 2021 I

</div>Trang 10<div class="page_container" data-page="10">

KHOA HỌC - CÔNG NGHỆ ỄẩỄỄẩ

các giá trị sức chịu tải tới hạn do ANN dự báo. Với tập dữ liệu đào tạo, 80% sai số nằm trong khoảng từ -4 kN đến 2,5 kN, và một vài giá trị khác nằm ngoài khoảng này nhưng rất ít. Sai số lớn nhất của mô phỏng ANN chỉ khoảng 10 kN. Với tập dữ liệu kiểm chứng, có 5 giá trị sai số lớn (trên 10 kN) còn lại 85% sai số tập trung tại khoảng giá trị -8 kN đến 10 kN. Điều này cho thấy khả năng dự báo rất tốt của mơ hình ANN với bài toán dự báo sức chịu tải tới hạn của dầm có kht lỗ.

Cuối cùng, mơ hình hồi quy cho các dữ liệu huấn luyện và kiểm chửng được trình bày trong Hình 4a và 4b. Có thể thấy rằng khả lăng dự báo của mơ hình ANN là :ao. Giá trị tương quan thu được :ho dữ liệu huấn luyện là R=0,992 'à giá trị của dữ liệu kiểm chứng

là R= 0.977. Ngoài ra, các giá trị của RMSE, MAE, và MAPE của bộ dữ liệu đào tạo và kiểm chứng cho lần mô phỏng tốt nhất này đều đã được trình bày trong bảng 3. Có thể kết luận rằng việc áp dụng mơ hình ANN để dự đốn sức chịu tải tới hạn của dầm có khoét lỗ là có thể thực hiện được với độ chính xác cao và sai số thấp.

5. KỂT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ

Nghiên cứu này nhằm mục đích phát triển một mơ hình đơn giản nhưng hiệu quả dựa trên mạng nơ ron nhân tạo (ANN) để dự đoán khả năng chịu tải của dầm có khoét lỗ. Với mục đích này, 5 mơ hình ANN với cấu trúc khác nhau và được đào tạo bởi các thuật tốn: thuật tốn tối ưu hóa Bayes (BR), thuật toán Levenberg-Marquardt (LM), và thuật toán gradient liên

hợp (SCG) được đề xuất. Hiệu suất của 5 mơ hình được đánh giá bởi bốn tiêu chí thống kê là hệ số tương quan (R), căn của sai số toàn phương trung bình gốc (RMSE), sai số tuyệt đối trung bình (MAE), và phần trăm sai số trung bình tuyệt đối (MAPE). Trên cơ sở đó, mơ hình ANN với cấu trúc [9-7- 1] được đào tạo bởi thuật tốn BR là mơ hình tối ưu nhất với các giá trị của R, RMSE, MAE và MAPE tương ứng là 0,977; 6,693; 4,592 và 7,253 cho tập dữ liệu kiểm chứng. Kết quả của nghiên cứu này có thể giúp xây dựng một cơng cụ tính tốn mềm đáng tin cậy đẻ dự đốn chính xác và nhanh chóng khả năng chịu tải của dầm có khoét lỗ. Đồng thời, kết quả cũng nâng cao hiệu quả của mơ hình ANN trong các bài tốn thực tế khác nhau trong lĩnh vực xây dựng dân dụng.B

TÀI LIỆU THAM KHẢO

[1] s. G. Morkhade and L. M. Gupta, “Behaviour of castellated steel beams: state of the art review,"

Electron J struct Eng, vol. 19, no. 1, pp. 39-48, 2019.

[2] D. K. Shendge and D. B. Shinde, “Castellated Beam Optimization By Using Finite Element Analysis: A Review,” The International Journal Of Engineering And Science, vol. 4, pp. 12-14, 2015.

[3] L. Amayreh and M. p. Saka, “Failure load prediction of castellated beams using artificial neural networks,” 2005.

[4] w. MR, s. AV, and V. A. Auti, “Parametric study of castellated beam with varying depth of web opening,”

International journal of scientific and Research lublications, p. 287, 2012.

5] K. D. Tsavdaridis and c. D'Mello, “Web buckling ĩtudy of the behaviour and strength of perforated steel beams with different novel web opening

shapes,” Journal of constructional steel research,

ol. 67, no. 10, pp. 1605-1620, 2011.

[6] M. R. Soltani, A. Bouchair, and M. Mimoune, ■ Nonlinear FE analysis of the ultimate behavior of Ỉ teel castellated beams,” Journal of Constructional

Steel Research, vol. 70, pp. 101-114, 2012.

[7] H.-B. Ly et al., “Hybrid artificial intelligence c pproaches for predicting critical buckling load of structural members under compression considering

the influence of initial geometric imperfections,”

Applied Sciences, vol. 9, no. 11, p. 2258, 2019.

[8] H.-B. Ly, B. T. Pham, D. V. Dao, V. M. Le, L. M. Le, and T.-T. Le, “Improvement of ANFIS model for prediction of compressive strength of manufactured sand concrete,” Applied Sciences, vol. 9, no. 18, p. 3841, 2019.

[9] s. Gholizadeh, A. Pirmoz, and R. Attarnejad, “Assessment of load carrying capacity of castellated steel beams by neural networks,” Journal of

Constructional steel Research, vol. 67, no. 5, pp. 770-779, 2011.

[10] w. Zaarour and R. Redwood, “Web buckling in thin webbed castellated beams,” Journal of structural engineering, vol. 122, no. 8, pp. 860-866, 1996.

[11] s. Sapna, A. Tamilarasi, and M. p. Kumar, “Backpropagation learning algorithm based on Levenberg Marquardt Algorithm," Comp Sei Inform

Technol (CS and IT), vol. 2, pp. 393-398, 2012.

[12] H.-B. Ly etal., "Prediction and sensitivity analysis of bubble dissolution time in 3D selective laser sintering using ensemble decision trees,” Materials, vol. 12, no. 9, p. 1544, 2019.

Ố 8 năm 2021

</div>

INFLUENCE OF FINE SAND AND CRUSHED STONE FROM DIFFERENT ORIGINS ON THE STRENGTH CHARACTERISTICS OF CONCRETE USING MIXED SAND OF C40 GRADE APPLIED FOR BRIDGE CONSTRUCTION

<b>CỦA BÊ TÚNG SƯDỤNG CÁTMỊN PHỐI TRỘN CÁT NGHIỀN </b>

Tài liệu liên quan

Tài liệu bạn tìm kiếm đã sẵn sàng tải về