I. Giới thiệu và lý do chọn đề tài
Nghiên cứu này tập trung vào ứng dụng mạng neural để dự báo tần số dao động tự nhiên của dầm vật liệu đa chức năng. Với sự phát triển của kỹ thuật dự đoán và công nghệ vật liệu mới, việc sử dụng mạng neural network trở thành một công cụ hiệu quả trong phân tích dao động và tính toán kết cấu. Đề tài này nhằm mục đích tối ưu hóa mô hình mạng neural để dự đoán chính xác tần số dao động tự nhiên của dầm FGM, một loại vật liệu có tính chất thay đổi theo chiều dày. Nghiên cứu này không chỉ đóng góp vào lĩnh vực kỹ thuật cơ khí mà còn mở rộng ứng dụng AI trong kỹ thuật.
1.1. Tính cấp thiết của đề tài
Việc dự báo tần số dao động của dầm vật liệu đa chức năng là một bài toán phức tạp, đòi hỏi các phương pháp tính toán tiên tiến. Mạng neural với khả năng học từ dữ liệu và dự đoán kết quả chính xác, trở thành một giải pháp hiệu quả. Nghiên cứu này không chỉ giúp tối ưu hóa quá trình tính toán mà còn giảm thiểu thời gian và chi phí so với các phương pháp truyền thống như phân tích phần tử hữu hạn. Đây là một bước tiến quan trọng trong việc áp dụng kỹ thuật mô phỏng và phương pháp dự báo trong kỹ thuật.
II. Mô hình hóa và phương pháp nghiên cứu
Nghiên cứu sử dụng mạng neural với thuật toán lan truyền ngược để huấn luyện mô hình. Dữ liệu đầu vào bao gồm các thông số hình học và vật liệu của dầm FGM, được chuẩn hóa để đảm bảo tính chính xác. Mô hình được xây dựng với nhiều lớp ẩn và số lượng neuron khác nhau để tìm ra cấu trúc tối ưu. Quá trình huấn luyện được đánh giá thông qua các chỉ số như MSE và RMSE, đảm bảo mô hình có khả năng dự đoán chính xác tần số dao động tự nhiên của dầm.
2.1. Phương pháp huấn luyện mạng neural
Thuật toán lan truyền ngược được sử dụng để huấn luyện mạng neural. Dữ liệu đầu vào bao gồm tỷ lệ chiều dài/độ dày (L/h) và chỉ số phân bố vật liệu (Kρ). Mô hình được huấn luyện với các hàm kích hoạt như Sigmoid và Pure linear để đảm bảo tính linh hoạt và độ chính xác. Quá trình huấn luyện được thực hiện trên nhiều cấu hình mạng khác nhau, từ một lớp ẩn đến ba lớp ẩn, nhằm tìm ra mô hình tối ưu nhất.
III. Kết quả và đánh giá mô hình
Kết quả nghiên cứu cho thấy mô hình mạng neural với ba lớp ẩn đạt độ chính xác cao nhất trong việc dự đoán tần số dao động tự nhiên của dầm FGM. Các chỉ số MSE và RMSE được sử dụng để đánh giá hiệu suất của mô hình. So sánh với các nghiên cứu trước đây, mô hình này cho kết quả tương đồng, chứng minh tính khả thi của việc ứng dụng mạng neural trong phân tích kết cấu và tối ưu hóa vật liệu.
3.1. So sánh với các phương pháp khác
Kết quả dự đoán từ mạng neural được so sánh với các phương pháp truyền thống như phân tích phần tử hữu hạn và các nghiên cứu đã công bố. Mô hình mạng neural cho thấy độ chính xác cao và thời gian tính toán nhanh hơn, đặc biệt khi xử lý các bài toán phức tạp. Điều này khẳng định ưu thế của kỹ thuật dự đoán dựa trên AI trong lĩnh vực kỹ thuật.
IV. Kết luận và ứng dụng thực tiễn
Nghiên cứu này đã chứng minh hiệu quả của việc ứng dụng mạng neural trong dự báo tần số dao động tự nhiên của dầm vật liệu đa chức năng. Mô hình mạng neural với ba lớp ẩn được xác định là tối ưu nhất, mang lại độ chính xác cao và thời gian tính toán nhanh. Kết quả nghiên cứu có thể được áp dụng trong các lĩnh vực như thiết kế kết cấu, tối ưu hóa vật liệu, và phân tích dao động, góp phần nâng cao hiệu quả trong ngành kỹ thuật cơ khí.
4.1. Hướng phát triển trong tương lai
Trong tương lai, nghiên cứu có thể mở rộng bằng cách áp dụng mạng neural cho các loại vật liệu và kết cấu phức tạp hơn. Việc tích hợp thêm các thuật toán tối ưu hóa và học sâu sẽ giúp nâng cao độ chính xác và khả năng ứng dụng của mô hình. Đồng thời, nghiên cứu cũng có thể hướng đến việc phát triển các công cụ phần mềm hỗ trợ tính toán và phân tích kết cấu một cách tự động.
