3. Dự báo hệ số ổn định (Nc) của đường hầm hình chữ nhật dựa trên thuật toán mạng Nơ-ron nhân tạo
DOI:
https://doi.org/10.61591/jslhu.27.1175Từ khóa:
Đường hầm hình chữ nhật; Mạng nơ-ron nhân tạo; Hệ số ổn định Nc; Phân tích giới hạn phần tử hữu hạn.Tóm tắt
Một mô hình mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) được đề xuất trong nghiên cứu này nhằm dự đoán hệ số ổn định Nc của đường hầm hình chữ nhật trong nền đất sét không thoát nước. Bộ dữ liệu huấn luyện gồm 60 trường hợp được trích xuất từ nghiên cứu đã kiểm chứng của Shiau và cộng sự (2024) sử dụng phương pháp phân tích giới hạn phần tử hữu hạn (FELA), với hai thông số đầu vào là tỷ lệ độ sâu chôn hầm (H/D) và tỷ lệ chiều rộng (B/D), cùng bốn đầu ra là hệ số Nc cho hai kịch bản sụp đổ và bùng nền ở cận trên và cận dưới. Mô hình ANN được xây dựng bằng mã nguồn tự viết trong Matlab và huấn luyện bằng thuật toán tối ưu Adam hiện đại. Nghiên cứu tập trung khảo sát hai hướng chính: ảnh hưởng của số nơ-ron trong lớp ẩn và so sánh các hàm kích hoạt. Kết quả cho thấy hàm kích hoạt Gelu cho hiệu năng vượt trội so với các hàm truyền thống, và mô hình đạt hệ số xác định R² trên tập kiểm tra từ 0,9987 đến 0,9998 cho cả bốn đầu ra, vượt trội so với mô hình MARS. Mô hình này hứa hẹn là công cụ hữu ích cho kỹ sư trong việc ước lượng nhanh hệ số ổn định của hầm hình chữ nhật mà không cần thực hiện các mô phỏng số phức tạp.
Tài liệu tham khảo
Daniel W. Wilson, Andrew J. Abbo, Scott W. Sloan, and Kentaro Yamamoto. 2017. Undrained stability of rectangular tunnels where shear strength increases linearly with depth. Canadian Geotechnical Journal. 54(4): 469-480.
Sloan, S. W. Geotechnical stability analysis. Géotechnique, 2013, 63(7): 531–571.
DOI: https://doi.org/10.1680/geot.12.RL.001
Wilson, D. W., Abbo, A. J., Sloan, S. W., & Lyamin, A. V. Undrained stability of a square tunnel where the shear strength increases linearly with depth. Computers and Geotechnics, 2013, 49: 314–325.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.compgeo.2012.09.005
Abbo, A. J., Wilson, D. W., Sloan, S. W., & Lyamin, A. V. Undrained stability of wide rectangular tunnels. Computers and Geotechnics, 2014, 59: 46–59.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.compgeo.2013.04.005
Sahoo, Jagdish Prasad, and Jyant Kumar. "Stability of a circular tunnel in presence of pseudostatic seismic body forces." Tunnelling and Underground Space Technology 42 (2014): 264-276.
Shiau, J., & Keawsawasvong, S. (2022). "Producing Undrained Stability Factors for Various Tunnel Shapes." International Journal of Geomechanics, ASCE, 22(8): 06022017.
DOI: 10.1061/(ASCE)GM.1943-5622.0002487
Shiau, J., Keawsawasvong, S., Lai, V. Q., & Shiau, K. Rectangular tunnel heading stability in three dimensions and its predictive machine learning models. Journal of Rock Mechanics and Geotechnical Engineering, 2024, 16(12): 4683–4696.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.jrmge.2023.12.035
Nguyễn Sỹ Hùng. Nghiên cứu ảnh hưởng của hình dạng tiết diện đến sự ổn định gương hầm trong đất sét bão hòa nước. Luận án Tiến sĩ, Đại học Bách khoa TP. Hồ Chí Minh, 2021.
Lại Văn Quí. Cơ học đất nâng cao và mô hình hóa bài toán địa kỹ thuật trên phần mềm Abaqus. Nhà xuất bản Xây dựng, Hà Nội, 2024.
Đỗ Minh Ngọc. Ứng dụng thuật toán học máy trong dự báo biến dạng mặt đất do thi công hầm đô thị. Tạp chí Giao thông Vận tải, 2022, 10.
McCulloch, W. S., & Pitts, W. A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity. Bulletin of Mathematical Biophysics, 1943, 5(4): 115–133.
Rumelhart, D. E., Hinton, G. E., & Williams, R. J. Learning representations by back-propagating errors. Nature, 1986, 323(6088): 533–536.
