NGHIÊN CỨU TÍNH TOÁN TỐI ƯU HÓA ĐA MỤC TIÊU CHO MÓNG BĂNG
Nội dung chính của bài viết
Tóm tắt
Móng băng là một loại móng nông phổ biến, đóng vai trò là bộ phận kết cấu chịu lực trong các hệ kết cấu chịu lực đứng của công trình dân dụng và công nghiệp. Trong hệ kết cấu chịu lực đứng của công trình dân dụng và công nghiệp. Trong hệ kết cấu này, móng băng có chức năng trực tiếp tiếp nhận và phân phối tải trọng từ các bộ phận thượng tầng xuống lớp đất nền bên dưới, đồng thời đảm bảo sự ổn định tổng thể và hạn chế biến dạng nền móng trong quá trình khai thác công trình. Mặc dù giữ vai trò thiết yếu trong hệ kết cấu chịu lực của công trình xây dựng, nhưng bộ phận này vẫn chưa nhận được sự quan tâm tương xứng trong các nghiên cứu khoa học gần đây. Móng phải đáp ứng hai yêu cầu cơ bản: Khả năng chịu lực cực đại và độ lún của móng ở mức cho phép với giá thành công trình tối thiểu. Tuy nhiên, việc tính toán lựa chọn kích thước móng băng hiện vẫn chủ yếu dựa trên kinh nghiệm, thiên về an toàn, thường dẫn đến việc lãng phí vật liệu, tăng chi phí xây dựng. Bài nghiên cứu này nghiên cứu ứng dụng thuật toán Tối ưu bầy đàn đa mục tiêu (MOPSO) trong việc tự động hóa quá trình tính toán và tối ưu hóa kích thước của móng băng cứng chịu tác động của tải trọng lệch tâm. Kết quả của nghiên cứu cho thấy mối quan hệ giữa độ lún và giá thành xây dựng tối ưu, qua đó đưa ra khuyến nghị cho tiêu chuẩn kép về an toàn và kinh tế.
Từ khóa
: Móng băng, thiết kế tối ưu, trí tuệ nhân tạo, tính toán khả năng chịu tải, thuật toán tối ưu bầy đàn đa mục tiêu
Chi tiết bài viết
Tài liệu tham khảo
[2] Azhim, A. and W.A. Prakoso (2019). Construction cost optimization of shallow foundation for sand soil in Indonesia. in MATEC Web of Conferences. 2019. EDP Sciences.
[3] Ghiasi, V. and F. Sohrabi (2022), Optimization of the Bearing Capacity of Shallow Foundation. Reliability Engineering and Resilience, Vol.4(2), pp.1-17.
[4] Moayedi, H. and A. Rezaei (2021). The feasibility of PSO-ANFIS in estimating bearing capacity of strip foundations rested on cohesionless slope. Neural Computing and Applications, Vol.33, pp.4165-4177.
[5] Kumar, D.R., et al.,(2024). Optimized neural network-based state-of-the-art soft computing models for the bearing capacity of strip footings subjected to inclined loading. Intelligent Systems with Applications, Vol.21, p.200314.
[6] Hamrouni, A., B. Sbartai, and D. Dias (2021). Ultimate dynamic bearing capacity of shallow strip foundations-Reliability analysis using the response surface methodology. Soil Dynamics and Earthquake Engineering, Vol.144: p.106690.
[7] Cernica, J.N. (1995). Geotechnical Engineering: Foundation Design. John Wiley.
[8] Nguyễn Văn Quảng, N.H.K., Uông Đình Chất (2010). Nền và móng các công trình dân dụng - công nghiệp. NXB Xây dựng, Hà Nội.
[9] Martínez-Cagigal, V., (2025). Multi-Objective Particle Swarm Optimization (MOPSO). (https://www.mathworks.com/matlabcentral/filee xchange/62074-multi-objective-particle-swarm optimization-mopso), MATLAB Central File Exchange. Retrieved April 8.
Các bài báo được đọc nhiều nhất của cùng tác giả
- Vũ Thị Chi, Lê Thị Lệ, NGHIÊN CỨU BIỆN PHÁP GIẢM SAI SỐ TRONG THI CÔNG CÁC DỰ ÁN NẠO VÉT TẠI VIỆT NAM , Tạp chí Khoa học Công nghệ Hàng hải: Tập 83 (2025): Số 83 (08/2025)