Luận án Nghiên cứu tối ưu tiết diện khung thép sử dụng phân tích trực tiếp kết hợp kỹ thuật học máy

Tên luận án:

NGHIÊN CỨU TỐI ƯU TIẾT DIỆN KHUNG THÉP SỬ DỤNG PHÂN TÍCH TRỰC TIẾP KẾT HỢP KỸ THUẬT HỌC MÁY

Ngành:

Cơ học vật rắn

Tóm tắt nội dung tài liệu:

Luận án này tập trung vào việc phát triển một chương trình tối ưu hiệu quả cho tiết diện khung thép, sử dụng phân tích trực tiếp kết hợp kỹ thuật học máy. Xuất phát từ thực tế sử dụng rộng rãi của kết cấu khung thép và những hạn chế của các phương pháp thiết kế truyền thống trong việc mô tả ứng xử phi tuyến và mất ổn định tổng thể, đề tài nhấn mạnh sự cần thiết của các phương pháp phân tích trực tiếp và tối ưu hóa để giảm thiểu chi phí xây dựng, tiết kiệm vật liệu.

Mục tiêu chính của luận án là xây dựng một chương trình tối ưu tiết diện kết cấu khung thép hiệu quả, có xét đến ứng xử phi tuyến, thông qua việc kết hợp thuật toán meta-heuristic và kỹ thuật học máy nhằm rút ngắn thời gian tối ưu. Đối tượng nghiên cứu bao gồm khung thép, tiết diện phần tử khung thép, các thuật toán tối ưu và kỹ thuật học máy, với phạm vi giới hạn ở tối ưu tiết diện khung thép chịu tải trọng không đổi, nút dầm cột liên kết cứng và tiết diện dạng chữ I cánh rộng.

Các đóng góp mới của luận án bao gồm: đề xuất một thuật toán tối ưu meta-heuristic mới là thuật toán tiến hóa vi phân tự thích ứng (AEpDE) cho bài toán tối ưu khung thép sử dụng phân tích trực tiếp; đưa ra quy trình xây dựng mô hình ước lượng ứng xử của khung thép sử dụng phân tích trực tiếp và các thuật toán học máy; và phát triển một chương trình tối ưu AEpDE-LightGBM. Chương trình này kết hợp thuật toán AEpDE với mô hình học máy LightGBM, đã được chứng minh là hiệu quả trong việc tìm kiếm nghiệm tối ưu và giảm đáng kể thời gian tính toán (khoảng 70-90%) so với các phương pháp khác như EpDE, Jaya, PSO trong các ví dụ nghiên cứu khung thép 3x10 và 5x14.

Kết quả nghiên cứu không chỉ đóng góp vào việc mở rộng kiến thức về tối ưu kết cấu công trình mà còn mang lại ý nghĩa thực tiễn cao, tạo điều kiện phát triển các công cụ hỗ trợ thiết kế tối ưu kết cấu khung thép trong thực tế.

Mục lục chi tiết:

• Chương 1. Tổng quan về vấn đề nghiên cứu
  • 1.1 Các phương pháp phân tích kết cấu thép
  • 1.2 Tối ưu hóa kết cấu thép
  • 1.3 Công nghệ học máy và ứng dụng trong thiết kế kết cấu công trình
  • 1.4 Tình hình, định hướng nghiên cứu
• Chương 2. Tối ưu tiết diện khung thép bằng phân tích trực tiếp và thuật toán tiến hóa vi phân tự thích ứng
  • 2.1 Mô hình phân tích khung thép sử dụng phương pháp phần tử dầm -cột
  • 2.2 Phương pháp giải bài toán phi tuyến
  • 2.3 Chương trình phân trực tiếp kết cấu thép PAAP
  • 2.4 Xây dựng bài toán tối ưu khung thép sử dụng phân tích trực tiếp
    • 2.4.1 Phát biểu bài toán
    • 2.4.2 Các điều kiện ràng buộc
    • 2.4.3 Chuyển đổi về bài toán tối ưu không có điều kiện ràng buộc
  • 2.5 Đề xuất thuật toán tiến hóa vi phân tự thích ứng
    • 2.5.1 Đột biến pbest tự thích ứng
    • 2.5.2 Thuật toán đề xuất AEpDE
  • 2.6 Ví dụ nghiên cứu
  • 2.7 Kết luận chương 2
• Chương 3. Xây dựng mô hình dự báo ứng xử của khung thép sử dụng các kỹ thuật học máy
  • 3.1 Xây dựng mô hình dự báo ứng xử khung thép có xét đến ứng xử phi tuyến sử dụng các thuật toán học máy
    • 3.1.1 Các bước tạo bộ dữ liệu học cho mô hình học máy
    • 3.1.2 Đề xuất quy trình tạo tập dữ liệu sử dụng phân tích trực tiếp
    • 3.1.3 Xây dựng quy trình huấn luyện siêu mô hình học máy dự đoán ứng xử của khung thép
  • 3.2 Ví dụ nghiên cứu
  • 3.3 Kết luận chương 3
• Chương 4. Tối ưu tiết diện khung thép sử dụng thuật toán tiến hóa vi phân tự thích ứng và kỹ thuật học máy LightGBM
  • 4.1 Xây dựng chương trình tối ưu kết cấu khung thép kết hợp thuật toán Meta – heuristic và kỹ thuật học máy
    • 4.1.1 Đề xuất quy trình tối ưu hóa
    • 4.1.2 Đề xuất thuật toán kết hợp AEpDE - LightGBM
  • 4.2 Ví dụ nghiên cứu
  • 4.3 Kết luận chương 4