Mạng nơ-ron nhân tạo

Ứng dụng mạng nơ-ron nhân tạo dự tính xói cục bộ ở hạ lưu cống thoát nước ngang đường giao thông

Dự tính chiều sâu xói lớn nhất ở hạ lưu cống có ý nghĩa quan trọng đối với thiết kế cống và gia cố chống xói đảm bảo sự ổn định của công trình, đặc biệt trong mùa mưa lũ. Bài báo giới thiệu kết quả nghiên cứu mô hình mạng nơ-ron nhân tạo sử dụng thuật toán lan truyền ngược để dự báo chiều sâu xói ở hạ lưu cống dựa trên các số liệu nghiên cứu từ mô hình vật lý của Hội Cầu đường Mỹ (FHWA). Mô hình mạng nơ-ron nghiên cứu bao gồm 4 vector số liệu đầu vào không thứ nguyên đặc trưng cho chiều sâu tương đối của dòng chảy, hệ số đồng đều của vật liệu đáy, kích thước tương đối của hạt và thông số Froude của dòng chảy. Biểu thức dự báo chiều sâu xói sau cống được xây dựng từ mô hình hồi quy tuyến tính 4 thông số không thứ nguyên nêu trên cũng được giới thiệu. Các kết quả nhận được từ mạng nơ-ron nhân tạo được so sánh với các kết quả thực nghiệm và biểu thức giới thiệu. Kết quả so sánh nhận được sai số bình phương trung bình R2 thay đổi trong phạm vi từ 0,9429 đến 0,9738 cho thấy được sự phù hợp

Diễn đàn khoa học

Một hướng phát triển giải thuật dẫn đường tránh chướng ngại vật cho robot tự hành

Bài báo trình bày quá trình dự đoán hệ số khí động của một mô hình cánh thiết bị bay từ dữ liệu bay thông qua mạng nơ-ron nhân tạo.

Diễn đàn khoa học

Ứng dụng mô hình mạng nơ-ron nhân tạo cho cấu kiện thép chữ Y

Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence) để xây dựng mô hình dự báo sức chịu tải tới hạn của cấu kiện thép chữ Y, được tạo thành từ việc hàn giữa thép góc đều cạnh và thép tấm. Mô hình được sử dụng là mô hình mạng nơ-ron nhân tạo lan truyền ngược (ANN) với thuật toán Levenberg Marquart. Kết quả cho thấy mô hình ANN dự báo rất tốt sức chịu tải tới hạn, với độ chính xác cao và sai số thấp.

Bạn đọc