NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG MÔ HÌNH HỌC MÁY KẾT HỢP VỚI MÔ PHỎNG MONTE CARLO ĐỂ XÁC ĐỊNH BỀ DÀY VẬT LIỆU DỰA TRÊN KỸ THUẬT ĐO GAMMA TRUYỀN QUA
Nội dung chính của bài viết
Tóm tắt
Nghiên cứu này đề xuất cách tiếp cận mới sử dụng mô hình học máy để xác định bề dày vật liệu trong phép đo gamma truyền qua. Đầu tiên, tập dữ liệu tạo từ mô phỏng Monte Caro được sử dụng cho quá trình huấn luyện và tìm mô hình tối ưu. Sau đó, tỉ số R thực nghiệm ứng với các tấm nhôm, PMMA và sắt có bề dày khác nhau được dùng để đưa vào mô hình tối ưu để dự đoán bề dày. Bề dày của các tấm vật liệu tính từ các đường chuẩn tuyến tính xây dựng từ mô hình cũng được so sánh với các dự đoán từ mô hình học máy để đánh giá độ tin cậy của cách tiếp cận. Kết quả cho thấy độ lệch tương đối trung bình giữa giá trị dự đoán với giá trị thực từ mô hình học máy là dưới 2,0% và từ phương pháp đường chuẩn tuyến tính là dưới 3,5% cho 7/9 mẫu đo. Đây là cơ sở ban đầu để phát triển mô hình học máy trong quy trình dự đoán bề dày của các loại vật liệu khác nhau.
Từ khóa
gamma truyền qua, bề dày vật liệu, học máy, MLP-ANN, Na(Tl), mô phỏng Monte Carlo
Chi tiết bài viết
Tài liệu tham khảo
Kết quả bước đầu khẳng định cách tiếp cận đề xuất có độ chính xác cao, tính khả thi trong việc dự đoán bề dày của các vật liệu khác nhau.