|
พฤติกรรมการรับแรงเฉือนของคานลึกคอนกรีตเสริมด้วยแท่งพอลิเมอร์เสริมเส้นใยแก้วเสริมกำลังด้วยแผ่นพอลิเมอร์เสริมเส้นใยคาร์บอน |
|---|---|
| รหัสดีโอไอ | |
| Title | พฤติกรรมการรับแรงเฉือนของคานลึกคอนกรีตเสริมด้วยแท่งพอลิเมอร์เสริมเส้นใยแก้วเสริมกำลังด้วยแผ่นพอลิเมอร์เสริมเส้นใยคาร์บอน |
| Creator | ณัฐนุช พูนปาน |
| Contributor | ชนะชัย ทองโฉม, ที่ปรึกษา |
| Publisher | มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์ |
| Publication Year | 2568 |
| Keyword | คานลึก, GFRP, CFRP, แรงเฉือน, ปัญญาประดิษฐ์, YOLOv7, การเรียนรู้ของเครื่อง, Deep beams, GFRP reinforcement, CFRP strengthening, Shear behavior, Artificial intelligence, Machine learning |
| Abstract | วิทยานิพนธ์นี้ศึกษาพฤติกรรมการรับแรงเฉือนของคานลึกคอนกรีตเสริมกำลังด้วยแท่งพอลิเมอร์เสริมเส้นใยแก้ว (GFRP) ที่เสริมกำลังภายนอกด้วยแผ่นพอลิเมอร์เสริมเส้นใยคาร์บอน (CFRP) พร้อมทั้งประเมินความแม่นยำของมาตรฐานการออกแบบและแบบจำลองปัญญาประดิษฐ์ในการทำนายกำลังรับแรงเฉือน โดยทดสอบคานจำนวน 12 ตัวอย่าง ภายใต้ค่าอัตราส่วนช่วงเฉือนต่อความลึกประสิทธิผล (av⁄d) เท่ากับ 1.0, 1.5 และ 2.0 เปรียบเทียบการเสริมกำลังแบบพันรอบเต็มและแบบตัวยู รวมทั้งพัฒนาแบบจำลอง YOLOv7 สำหรับตรวจจับความเสียหาย และแบบจำลอง Gene Expression Programming (GEP) และ Multi-Objective Genetic Algorithm–Evolutionary Polynomial Regression (MOGA-EPR) สำหรับพยากรณ์กำลังรับแรงเฉือน ผลการวิจัยพบว่า การลดค่า av⁄d และการเสริมกำลังแบบพันรอบเต็มช่วยเพิ่มกำลังรับแรงเฉือนและควบคุมการแตกร้าวได้ดีกว่าแบบตัวยู ขณะที่แบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องให้ความแม่นยำในการทำนายกำลังรับแรงเฉือนสูงกว่าวิธีตามมาตรฐาน ACI 440.1R-15 และแบบจำลอง Strut-and-Tie จึงแสดงให้เห็นว่าการประยุกต์ใช้ CFRP ร่วมกับปัญญาประดิษฐ์สามารถเพิ่มประสิทธิภาพในการออกแบบ การประเมินความเสียหาย และการประเมินความปลอดภัยของโครงสร้างคอนกรีตได้อย่างมีประสิทธิผล |
