Bài viết trình bày cách thức xây dựng mạng nơron nhân tạo để dự báo tốc độ ăn mòn khí quyển thép CT3 trong điều kiện khí hậu nhiệt đới Việt Nam. Mạng được xây dựng dựa trên tập số liệu thu thập được tại 26 điểm thí nghiệm trên cả nước. | Nghiên cứu khoa học công nghệ ỨNG DỤNG MẠNG NƠRON NHÂN TẠO ĐỂ DỰ BÁO TỐC ĐỘ ĂN MÒN THÉP CT3 TRONG KHÍ QUYỂN 1 1 2 NGUYỄN MẠNH THẢO TRẦN THU HẰNG PHẠM VĂN NGUYÊN 1. ĐẶT VẤN ĐỀ Ăn mòn là một hiện tượng rất phổ biến của kim loại trong môi trường khí quyển. Vấn đề ăn mòn xuất hiện trong tất cả các thiết bị máy móc kết cấu làm từ kim loại và gây ra những hậu quả nghiêm trọng nếu ta không dự báo được tốc độ ăn mòn của chúng. Chính vì thế dự báo tốc độ ăn mòn kim loại là vấn đề đang được nhiều quốc gia quan tâm bởi đây là một vấn đề có ý nghĩa thực tiễn. Tuy nhiên đây là một bài toán khó bởi ảnh hưởng của từng yếu tố riêng rẽ đến tốc độ ăn mòn sự tương tác giữa các yếu tố với nhau cũng như kết quả tác động của từng yếu tố khi đã bị tương tác bởi yếu tố khác đến tốc độ ăn mòn kim loại là một quá trình phi tuyến. Nhìn chung sẽ tương đối khó khăn nếu muốn sử dụng phương trình toán học để mô tả một cách chính xác mối quan hệ giữa các yếu tố môi trường và tốc độ ăn mòn kim loại nhất là trong điều kiện các yếu tố này có sự biến đổi liên tục. Ngày nay việc ứng dụng mạng nơron nhân tạo để giải quyết những bài toán điều khiển nhận dạng phân loại dự báo đã trở nên phổ biến nhờ tính ưu việt của nó trong việc lượng hóa gần đúng các mối tương quan phi tuyến giữa các yếu tố khác nhau. Đã có một số công trình dự báo tốc độ ăn mòn kim loại trên cơ sở ứng dụng mô hình hồi quy tuyến tính 2 hoặc ứng dụng mạng nơron nhân tạo 5 6 . Để xây dựng mô hình mạng nơron nhân tạo các tác giả đã sử dụng các phần mềm STATISTICA ENERTAV. Trong bài báo này chúng tôi trình bày cách thức xây dựng mạng nơron nhân tạo để dự báo tốc độ ăn mòn khí quyển thép CT3 trong điều kiện khí hậu nhiệt đới Việt Nam. Mạng được xây dựng dựa trên tập số liệu thu thập được tại 26 điểm thí nghiệm trên cả nước. Sử dụng số liệu thu thập được tại 03 điểm khác để đánh giá khả năng dự báo của mạng. Kết quả được so sánh với phương pháp dự báo bằng mô hình hồi qui tuyến tính. 2. NỘI DUNG PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU . Ứng dụng mạng .
