Комментировать

В России предложили оптимизировать состав бетона с помощью нейросети

Ученые Томского политехнического университета (ТПУ) собрали базу данных глубокого сканирования различных составов бетона, чтобы научить нейросеть подбирать оптимальный состав этого материала с заданными свойствами. Об этом рассказали ТАСС в пресс-службе вуза.

«Идея метода улучшения анализа данных состоит в том, чтобы «помочь» нейронной сети классифицировать каждый пиксель изображения как принадлежащий или не принадлежащий поре с помощью дополнительного анализа пространственной трехмерной окрестности этого пикселя. Другими словами, вероятность того, что данный пиксель будет отнесен к классу поры, зависит не только от базы обучающей выборки, состоящей из двумерных снимков, но и от того, как эти изображения связаны между собой условием непрерывности свойств материала», — привели в пресс-службе слова одного из авторов исследования, доцента Исследовательской школы физики высокоэнергетических процессов ТПУ Романа Резаева.

Отмечается, что бетон на 70% состоит из так называемых инертных материалов или заполнителей (щебень и песок) и на 30% — из цементного камня, воды и различных добавок (химических или минеральных). При этом пористая структура цементного камня играет значительную роль в свойствах бетона, она до конца не изучена и представляет большой интерес.

Ученые просканировали на томографе ТПУ с высокой разрешающей способностью пять различных составов бетона с разной пористой структурой. Уникальность метода анализа данных заключается в гибридном подходе — комбинации методов, основанных на нейронных сетях и на физических представлениях. Это позволяет сократить объем обучающей выборки и повысить надежность. Собранные данные станут основой для нейросети, которую можно будет использовать для подбора оптимального состава бетона с заданными свойствами при наименьшей стоимости.

«Задача определения пористой структуры горных пород и цементного камня была актуальна и раньше и будет актуальна и далее, поскольку пористая структура материала в значительной степени определяет его физико-механические свойства. Например, так называемая долговечность бетона, которая по ГОСТ формулируется в терминах морозостойкости, то есть в количестве выдерживаемых циклов замораживания/оттаивания без значимой потери прочности, во многом определяется именно пористой структурой цементного камня. Другой пример свойства, определяемого пористой структурой, — водонепроницаемость бетона, важный параметр при строительстве мостовых сооружений», — привели слова Резаева.

Источник: ТАСС

#бетон #технологии
Комментировать

Комментарии

Комментировать

Вам может быть интересно

8
#цифровизация

«Ростелеком» представил технологии для «умного» кампуса в НГУ

"Ростелеком" представил инновационное комплексное решение по проектированию и строительству "умных" кампусов. Презентация состоялась в рамках рабочего визита министра экономического развития РФ Максима Решетникова в Новосибирский государственный университет (НГУ)
14
#технологии

«Умное стекло» в окнах заменит Wi-Fi

Замена произойдет при помощи солнечного света. Так, исследователи из Университета науки и технологий имени короля Абдуллы (ОАЭ) создали прототип оконного стекла, которое способно служить системой связи в солнечный день
12
#технологии

«РосСтройКонтроль» автоматизируется: с 1 июля проверки на стройках будут проводить дроны

С 1 июля 2024 года начнет работать система строительного контроля «Пуск». Фото- и видеофиксацию строительных изъянов, недочетов и нарушений будут проводить дроны. Об этом сообщил генеральный директор ФБУ «РосСтройКонтроль» Владимир Щербинин