Ứng dụng mạng nơron nhân tạo để xây dựng mô hình phân bố nhiệt trong mặt đường bê tông nhựa từ dữ liệu quan trắc thực tế và đề xuất áp dụng cho thí nghiệm xác định độ võng đàn hồi bằng cần Benkelman

Việc dự đoán phân bố nhiệt độ trong mặt đường bê tông nhựa (BTN) có ý nghĩa rất lớn cho công tác xác định cường độ và tuổi thọ của mặt đường BTN trong điều kiện thực tế. Bài báo trình bày kết quả quan trắc nhiệt độ BTN từ mô hình thực nghiệm kết cấu mặt đường mềm có lớp bê tông nhựa dày 13cm. Nhiệt độ quan trắc được sử dụng để xây dựng mô hình dự đoán phân bố nhiệt độ BTN theo phương pháp mạng nơron nhân tạo (ANN). Sau đó dữ liệu nhiệt độ tại độ sâu 4cm của BTN được ước tính từ mô hình ANN sẽ được sử dụng để phát triển mô hình hồi quy dự đoán nhiệt độ BTN tại độ sâu 4cm, phục vụ cho thí nghiệm đo độ võng đàn hồi bằng cần Benkelman. Kết quả nghiên cứu cho thấy, mô hình mạng nơron nhân tạo cho kết quả dự đoán phân bố nhiệt độ trong lớp BTN có độ chính xác rất cao với R2=0,996 và RMSE=0,582oC. Các mô hình hồi quy dự đoán nhiệt độ BTN tại độ sâu 4cm cũng cho kết quả rất khả quan, sai số RMSE giữa các mô hình hồi quy và phân tích ANN có giá trị từ 0,847 oC đến 1,367 oC tùy thuộc số lượng biến số đầu vào mà mô hình yêu cầu