Tạp chí
 
Năm 2021
 
Số 2 [04 - 2021], Năm thứ XXX

Nghiên cứu ứng dụng mạng nơ ron nhân tạo vào xác định các thông số phễu nổ hình thành khi nổ lượng thuốc trong môi trường đất sét dưới nước

https://tapchi.hoimovietnam.vn/vi/archives?article=21024

  • Cơ quan:

    Học viện Kỹ thuật Quân sự

  • *Tác giả liên hệ:
    This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it.
  • Nhận bài: 19-01-2021
  • Sửa xong: 15-02-2021
  • Chấp nhận: 20-03-2021
  • Ngày đăng: 30-04-2021
Trang: 27 - 35
Lượt xem: 70
Xem onlineXem online
Lượt tải: 1
Tải về PDF
★★★★★Yêu thích: , Số lượt: 0
  • ★
  • ★
  • ★
  • ★
  • ★
Bạn yêu thích

Tóm tắt:

Hiện nay, trí tuệ nhân tạo đang được nghiên cứu, ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực khoa học và đời sống. Ưu việt của trí tuệ nhân tạo là nhận dạng ra được quy luật từ bộ số liệu thực nghiệm đủ lớn. Bài báo tiến hành nghiên cứu đề xuất một mô hình mạng nơ ron nhân tạo để thiết lập quy luật về mối liên hệ giữa các thông số kích thước đồng dạng đặc trưng cho phễu nổ với các thông số đầu vào là bán kính lượng nổ, chiều sâu chôn thuốc trong môi trường đất sét và chiều sâu nước, khi nổ lượng thuốc chôn trong môi trường đất sét dưới nước, dựa trên bộ số liệu từ thí nghiệm đã có

Trích dẫn
Vũ Tùng Lâm và Đàm Trọng Thắng, 2021. Nghiên cứu ứng dụng mạng nơ ron nhân tạo vào xác định các thông số phễu nổ hình thành khi nổ lượng thuốc trong môi trường đất sét dưới nước, Tạp chí Công nghiệp Mỏ, số XXX, kỳ 2, tr. 27-35.
Tài liệu tham khảo

1. Белин В.А, Дам Чонг Тханг,(2006), Экспериментальное исследование линейных донных зарядов выброса для создания каналов и траншей под водой. Объединенный научный журнал No11, Москва 2006,

2. Дам Чонг Тханг., Нгуен Чи Та., Нгуен Тхань Донг, (2019), Определения массы сосредоточенного заряда взрывчатого вещества для образования воронки выброса и зоны сжатия камуфлета при взрывании в среде глины под водой. УДК 622.235. “Взрывное дело”, No122/79, Издатель ИПКОН РАН, Москва.

3. Дам Чонг Тханг, Белин В.А, Нгуен Тхань Донг.,( 2019) Эмпирические исследования образования воронки выпроса и явления к амуфлетта при взрывании сосредоточных зарядов в среде глины под водой. УДК 622.235. “Взрывное дело”, No122/79, Издатель ИПКОН РАН, Москва.

4. Aurélien Géron. Hands-ọn Machine learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow. O’Reilly Media, Inc.

5. Đàm Trọng Thắng, Bùi Xuân Nam, Trần Quang Hiếu. Nổ mìn trong ngành mỏ và công trình. Nxb khoa học tự nhiên và công nghệ.

6. Hồ Sĩ Giao, Đàm Trọng Thắng, Lê Văn Quyển, Hoàng Tuấn Chung. Nổ hóa học lý thuyết và thực tiễn. Nxb Khoa học và Kỹ thuật.

7. Vũ Hữu Tiệp, (2018). Machine learning cơ bản. Nxb Khoa học và Kỹ thuật.

8. Nguyễn Thanh Tuấn. Deep learning cơ bản. Ebook tại http://nttuan8.com.

9. Andrew Ng.(2011) Machine learning online course at www.coursera.org.

10. Đàm Trọng Thắng, Vũ Tùng Lâm,(2020), Nghiên cứu xác định quy luật thực nghiệm về sự biến đổi của bán kính phễu nổ văng trong môi trường đất sét dưới nước theo phương pháp hồi quy đa biến. Tạp chí Khoa học kỹ thuật Mỏ-Địa chất, số 61, kỳ 5, tr. 77-87.

11. Dam Trong Thang, Vu Tung Lam, To Duc Tho,(2020), The study on establishing the experimental dependence of the compressed zone radius and the observed height of the splashed funnel in the clay medium under water. Section on the Special Construction Engineering, Journal of Science and Technique.

Các bài báo khác