Dự báo độ dẻo Marshall của hỗn hợp bê tông nhựa chặt bằng mô hình tăng cường độ dốc

Tóm tắt

Bê tông nhựa chặt (BTNC) là một trong số các vật liệu chủ yếu dùng xây dựng kết cấu áo đường ô tô. Để thiết kế thành phần và đánh giá chất lượng hỗn hợp BTNC cần dựa vào nhiều chỉ tiêu. Trong đó, độ dẻo Marshall (MF) là một chỉ tiêu quan trọng. Nghiên cứu đã thu thập bộ dữ liệu gồm 90 mẫu BTNC với 9 biến đầu vào và một biến đầu ra là MF. Trên cơ sở đó đã tiến hành xây dựng, phát triển 3 mô hình (MH) máy học: Tăng cường độ dốc - Gradient Boosting (GB), Tăng cường độ dốc nhẹ - Light Gradient Boosting (LGB) và Cây quyết định- Decision Tree (DT) để dự báo MF. Hiệu suất dự báo (DB) của các MH sau 20 lần mô phỏng được so sánh, từ đó đề xuất được một MH tối ưu trong dự báo MF của BTNC (mô hình GB), với có khả năng dự báo MF của BTNC rất cao (R²_{kiểm tra} = 0,91). Nghiên cứu đã xây dựng được một hướng dẫn sử dụng MH để DB độ dẻo Marshall của BTNC một cách chính xác, tiết kiệm thời gian và chi phí. Ngoài ra, biểu đồ SHAP cũng được xây dựng để DB mức độ ảnh hưởng của các biến đầu vào đối với MF của BTNC.