Đánh giá ảnh hưởng của sợi Polypropylene đến khả năng kháng lún của nhựa đường thông qua mô hình trí tuệ nhân tạo

Tóm tắt

Nghiên cứu này trình bày một phương pháp tiếp cận tiên tiến dựa trên trí tuệ nhân tạo để dự báo hệ số hằn lún (G*/sinδ) của nhựa đường biến tính sợi Polypropylene (PP), một chỉ tiêu quan trọng quyết định khả năng kháng biến dạng dẻo của mặt đường ở nhiệt độ cao. Dựa trên bộ dữ liệu thực nghiệm gồm 132 mẫu thu thập từ các công bố uy tín, thuật toán CatBoost đã được sử dụng và tối ưu hóa thông qua hai chiến lược tìm kiếm siêu tham số là Grid Search và Random Search kết hợp xác thực chéo 5 lần. Kết quả cho thấy mô hình CatBoost tối ưu đạt độ chính xác vượt trội với hệ số xác định R² đạt 0.9967 và sai số RMSE chỉ 0.5720 trên tập dữ liệu kiểm tra. Phân tích kỹ thuật giải thích độc lập với mô hình đã xác định hệ số hằn lún của nhựa ban đầu và hàm lượng sợi là hai yếu tố có tầm ảnh hưởng lớn nhất đến hiệu suất vật liệu. Ngoài ra, nghiên cứu đã chỉ ra vùng tương tác tối ưu giữa nhiệt độ khuấy (160-180^oC) và hàm lượng sợi PP (3-5%) để đạt được cấu trúc mạng lưới gia cường hiệu quả nhất. Nghiên cứu này không chỉ khẳng định năng lực của thuật toán CatBoost trong việc xử lý các mối quan hệ phi tuyến phức tạp của vật liệu hỗn hợp mà còn cung cấp một công cụ dự báo đáng tin cậy, giúp tối ưu hóa quy trình thiết kế và giảm thiểu chi phí thực nghiệm trong công nghệ nhựa đường biến tính.