BỘ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ
HỆ THỐNG THÔNG TIN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ

Lọc theo danh mục
  • Năm xuất bản
    Xem thêm
  • Lĩnh vực
liên kết website
Lượt truy cập
 Lượt truy cập :  14,924,776

Kỹ thuật giao thông vận tải

Đào Văn Đông; Phạm Thái Bình; Trịnh Hoàng Sơn; Phạm Thái Bình(1); 

Nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong dự báo cường độ vật liệu xây dựng giao thông ở Việt Nam

Investigation into Al application in prediction of the strength of transport construction materials in Viet Nam

Giao thông vận tải

2022

3

33-36

2354-0818

Cường độ vật liệu; Trí tuệ nhân tạo; Học máy

Strength of material; Artificial intelligence; Machine learning; Viet Nam

Một trong những yêu cầu kỹ thuật quan trọng của vật liệu xây dựng công trình giao thông là cường độ. Vật liệu trước khi sử dụng cho các công trình giao thông cần phải được kiểm tra đánh giá và xác định cường độ. Các tiêu chuẩn hiện hành thường quy định việc xác định hay dự báo cường độ của vật liệu thông qua các phương pháp thí nghiệm phá hủy, không phá hủy hoặc thông qua các quan hệ lý thuyết được xác lập bằng thực nghiệm. Những phương pháp này thường tổn kinh phí và thời gian nhưng lại có độ chính xác không cao do số lượng thí nghiệm bị hạn chế hoặc khó xác lập được đầy đủ các yếu tố ảnh hưởng đến cường độ của vật liệu. Trí tuệ nhân tạo (AI) là một giải pháp mới với trọng tâm là các thuật toán học máy (ML) có thể thiết lập được các mô hình dự báo các tính chất của vật liệu xây dựng, trong đó có cường độ, với độ chính xác cao, nhanh chóng và không tốn kinh phí. Bài báo giới thiệu những phương pháp học máy đang được sử dụng có hiệu quả cùng nguyên lý sử dụng những phương pháp đó để dự báo cường độ vật liệu xây dựng. Các kiến nghị về giải pháp ứng dụng hiệu quả phương pháp ML cũng được đề cập để trí tuệ nhân tạo trở thành phương pháp dự báo cường độ vật liệu xây dựng có hiệu quả ở Việt Nam.

One of the important technical requirements of construction materials is strength. Construction materials before being used need to be tested and evaluated for strength. Current standards generally prescribe the determination or prediction of the strength of materials through destructive, non-destructive testing methods or Ihrough experimentally established theoretical relationships. These methods are often costly and time consuming, but often have low accuracy due to 1he limited number of experiments or the difficulty of fully establishing the factors affecting the strength of the material. Artificial intelligence (Al) is a new solution with a focus on machine learning (ML) algorithms that can build predictive models of the properties of building materials, including strength, with high accuracy, fast and cost saving. This paper introduces the machine learning methods being used effectively and the principles of using those methods to predict the strength of construction materials. Recommendations on solutions for effective application of the ML methods are also mentioned so that artificial intelligence becomes an effective method of predicting the strength of construction materials in Vietnam.

TTKHCNQG, CVb 12

Xem toàn văn