Bài báo này trình bày phương pháp sử dụng mạng nơ ron nhân tạo (ANN) để dự báo ảnh hưởng của các yếu tố công nghệ thi công đến tính công tác của hỗn hợp bê tông tự lèn. Nghiên cứu được thực hiện trên các mẫu hỗn hợp bê tông có độ chảy lan khác nhau (SF1 = 650, SF2 = 710, SF3 = 795) ở 04 điều kiện khí hậu tự nhiên (ĐK1 là nồm ẩm, ĐK2 là khô hanh, ĐK3 là nóng ẩm, ĐK4 là nắng nóng). Mời các bạn tham khảo! | Tạp chí Khoa học Công nghệ Xây dựng NUCE 2020. 14 5V 118 128 ỨNG DỤNG MẠNG NƠ RON NHÂN TẠO DỰ BÁO ẢNH HƯỞNG CỦA CÁC YẾU TỐ CÔNG NGHỆ THI CÔNG ĐẾN TÍNH CÔNG TÁC HỖN HỢP BÊ TÔNG TỰ LÈN Nguyễn Hùng Cườnga Trần Hoài Linhb Phạm Tiến Tớia Phạm Nguyễn Vân Phươnga a Khoa Xây dựng Dân dụng và Công nghiệp Trường Đại học Xây dựng số 55 đường Giải Phóng quận Hai Bà Trưng Hà Nội Việt Nam b Viện Điện Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội số 1 Đại Cồ Việt quận Hai Bà Trưng Hà Nội Việt Nam Nhận ngày 14 10 2020 Sửa xong 23 10 2020 Chấp nhận đăng 26 10 2020 Tóm tắt Bài báo này trình bày phương pháp sử dụng mạng nơ ron nhân tạo ANN để dự báo ảnh hưởng của các yếu tố công nghệ thi công đến tính công tác của hỗn hợp bê tông tự lèn. Nghiên cứu được thực hiện trên các mẫu hỗn hợp bê tông có độ chảy lan khác nhau SF1 650 SF2 710 SF3 795 ở 04 điều kiện khí hậu tự nhiên ĐK1 là nồm ẩm ĐK2 là khô hanh ĐK3 là nóng ẩm ĐK4 là nắng nóng . Các thông số tính công tác của bê tông tự lèn được đo tại thời điểm sau khi trộn và sau mỗi 30 phút lưu giữ. Thời gian khảo sát các thông số bê tông tự lèn thực hiện trong 120 phút kể từ sau khi hỗn hợp bê tông trộn xong. Sử dụng mạng truyền thẳng đa lớp MLP được huấn luyện bởi thuật toán cổ điển Levenberg Marquardt để xây dựng mô hình dự báo trên cơ sở các thông số được thí nghiệm. Kết quả thực hiện cho thấy sử dụng mạng MLP một lớp ẩn với 5 nơ ron trên lớp ẩn và 3 thông số đầu vào nhiệt độ môi trường nhiệt độ bê tông thời gian lưu giữ có thể dự báo 6 thông số tính công tác của hỗn hợp BTTL SF T500 Jring Lbox Vfunnel R28 với độ chính xác cao hệ số tương quan từ 0 96 0 99. Từ khoá bê tông tự lèn ước lượng phi tuyến tính mạng truyền thẳng đa lớp khả năng lấp đầy khả năng chảy xuyên vượt qua khả năng chống phân tầng. THE APPLICATION OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORK TO PREDICT THE EFFECT OF CONSTRUC- TION TECHNOLOGY ELEMENTS ON THE WORKABILITY OF SELF-COMPACTING CONCRETE MIX- TURE Abstract This article presents the use of Artificial Neural Network ANN method to predict the
