Nghiên cứu "Dự đoán cường độ liên kết giữa cốt thép bị ăn mòn và lớp bê tông xung quanh bằng phương pháp XGBoost" sử dụng một mô hình học máy XGBoost để dự đoán độ bền liên kết của cốt thép bị ăn mòn và lớp bê tông xung quanh. Một bộ dữ liệu bao gồm 218 mẫu thí nghiệm đã được thu thập từ các tài liệu hiện có để xây dựng mô hình và kiểm nghiệm phương pháp đề xuất. | 8 Nguyễn Trung Hiếu Trần Xuân Linh Tạp chí Khoa học và Công nghệ Đại học Duy Tân 6 49 2021 8-15 6 49 2021 8-15 Dự đoán cường độ liên kết giữa cốt thép bị ăn mòn và lớp bê tông xung quanh bằng phương pháp XGBoost Prediction of ultimate bond strength of corroded reinforcement and surrounding concrete using XGBoost Nguyễn Trung Hiếua b Trần Xuân Linha c Nguyen Trung Hieua b Tran Xuan Linha c Viện Nghiên cứu và Phát triển Công nghệ Cao Trường Đại học Duy Tân Đà Nẵng a a Institute of Research and Development Duy Tan University Da Nang 550000 Vietnam b Khoa Môi trường và Khoa học Tự nhiên Trường Đại học Duy Tân Đà Nẵng Việt Nam b Department of Environment and Natural Science Duy Tan University Da Nang 550000 Vietnam c Khoa Xây dựng Trường Đại học Duy Tân Đà Nẵng c Faculty of Civil Engineering Duy Tan University Da Nang 550000 Vietnam Ngày nhận bài 20 7 2021 ngày phản biện xong 22 8 2021 ngày chấp nhận đăng 22 11 2021 Tóm tắt Nghiên cứu này sử dụng một mô hình học máy XGBoost để dự đoán độ bền liên kết của cốt thép bị ăn mòn và lớp bê tông xung quanh. Một bộ dữ liệu bao gồm 218 mẫu thí nghiệm đã được thu thập từ các tài liệu hiện có để xây dựng mô hình và kiểm nghiệm phương pháp đề xuất. Sáu biến bao gồm cường độ nén 1 độ dày lớp bê tông bao quanh 2 loại cốt thép 3 đường kính của cốt thép 4 chiều dài đoạn liên kết 5 và mức độ ăn mòn 6 đã được chọn làm các yếu tố đầu vào để xác định cường độ liên kết giữa cốt thép bị ăn mòn và bê tông xung quanh. Kết quả tính toán chỉ ra rằng mô hình XGBoost có thể đạt được hiệu suất dự đoán tốt với sai số bình phương trung bình là sai số phần trăm tuyệt đối trung bình là và hệ số xác định là . Các chỉ số này cũng tỏ ra vượt trội so với các mô hình khác như DFP-LSSVR. Do đó mô hình được đề xuất có thể là một công cụ đầy hứa hẹn để hỗ trợ các kỹ sư trong việc dự báo cường độ liên kết của cốt thép bị ăn mòn và lớp bê tông xung quanh. Từ khóa Cường độ liên kết cốt thép bị ăn mòn Học máy Mô hình XGBoost Trí tuệ nhân tạo .
