Россия
Россия
Россия
Цель: Расширить возможность интерпретации результатов ограниченного числа физических экспериментов при подборе компонентов для создания бетонной смеси и бетона на ее основе с требуемыми выходными свойствами. Методы: С помощью нейронной сети в аналитической среде Loginom построена модель с шестью входными переменными, отображающими вводимые специальные добавки, и семью выходными переменными, представляющими параметры качества бетонной смеси и бетона. Результаты: В процессе обучения сформирована трехслойная сетевая модель, с помощью которой получены прогнозные выходные характеристики бетонной смеси и бетона. Произведено сравнение экспериментальных данных и прогноза нейронной модели для каждой выходной переменной в наглядной графической форме. Практическая значимость: Прогнозирование требуемых характеристик, синтезируемого материала с помощью реакции нейронной модели на различные комбинации входных данных позволяет осуществить оптимальное количество физических экспериментов. Возможно применение предложенного способа моделирования для различных многокомпонентных материалов.
Нейронная сеть, множественная регрессия, бетонная смесь, числовой эксперимент, физический эксперимент
1. Калашников В. И. Эволюция развития составов и изменение прочности бетонов. Бетоны настоящего и будущего / В. И. Калашников // Строительные материалы. - 2016. - № 1/2. - С. 96-103.
2. Белов В. В. Теоретическое обоснование оптимальных зерновых составов композицонных материалов с минеральными наполнителями / В. В. Белов, П. В. Куляев // Строительство и реконструкция. - 2017. - № 5(73). - С. 94-101.
3. Резаев Р. О. Применение комплексного подхода к оптимизации производственных составов на примере товарного бетона / Р. О. Резаев, А. А. Дмитриев, Н. А. Бородуля и др. // ALITinform: Цемент. Бетон. Сухие Смеси. - 2021. - № 2(63). - С. 42-55.
4. Низина Т. А. Построение экспериментально-статистических моделей «состав - свойство» физико-механических характеристик модифицированных дисперсно-армированных мелкозернистых бетонов / Т. А. Низина, А. С. Балыков // Вестник Волгоградского государственного архитектурно-строительного университета. Серия: Строительство и архитектура. - 2016. - С. 54-66.
5. Низина Т. А. Экспериментально-статистические модели свойств модифицированных дисперсно-армированных мелкозернистых бетонов / Т. А. Низина, А. С. Балыков // Инженерно-строительный журнал. - 2016. - № 2. - С. 13-24.
6. Низина Т. А. Применение моделей «состав - свойство» для исследования свойств модифицированных дисперсно-армированных мелкозернистых бетонов / Т. А. Низина, А. С. Балыков, Л. В. Макарова // Вестник БГТУ им. В. Г. Шухова. - 2016. - № 12. - С. 15-21.
7. Дворкин Л. И. Оптимальное проектирование составов бетона / Л. И. Дворкин. - Львов: Вища школа, 1981. - 159 с.
8. Вознесенский В. А. Статистические решения в задачах анализа и оптимизации качества строительных материалов (методология и опыт применения): автореф. дисс. ... д-ра техн. наук / В. А. Вознесенский. - М., 1970. - 44 с.
9. Вознесенский В. А. Компромиссная многофакторная оптимизация гарантированного качества шлакощелочных вяжущих / В. А. Вознесенский, Т. В. Ляшенко, А. Д. Довгань // Современное промышленное и гражданское строительство. - 2007. - Т. 3. - № 1. - С. 5-15.
10. Комохов П. Г. Структура и свойства цементного камня с позиции компьютерного материаловедения / П. Г. Комохов, А. М. Харитонов // Academia. Архитектура и строительство. - 2007. - № 4. - С. 63-66.
11. Комохов П. Г. Имитационно-численная модель структуры и свойств цементного камня / П. Г. Комохов, А. М. Харитонов // Известия вузов. Строительство. - 2008. - № 4(592). - С. 10-16.
