Сибирский федеральный университет

Тип публикации: статья из журнала

Год издания: 2021

Идентификатор DOI: 10.52348/2712-8873_MMTT_2021_9_48

Ключевые слова: non-destructive technology, road surface, continuous seal control, paver, artificial neural network, multiple regression, неразрушающая технология, дорожное покрытие, непрерывный контроль уплотнения, асфальтоукладчик, искусственная нейронная сеть, множественная регрессия

Аннотация: Представлены результаты исследования по созданию теоретических основ системы неразрушающего контроля уплотнения асфальтобетонных смесей в реальном времени на основе нейросетевых и математико-статистических методов. Полученные в процессе выполнения работы методы и алгоритмы, позволяют прогнозировать в реальном времени показатель качества уплотнения асфальтобетонных покрытий. Рассмотрены теоретические модели прогнозирования: на основе методов искусственного интеллекта - нейронной сети с прямой связью и обратным распространением ошибки (ИНС); с применением метода множественного регрессионного анализа. Выполнен сравнительный анализ результатов прогнозирования с использованием параметров, влияющих на качество уплотнения дорожных материалов - скорости движения асфальтоукладчика, частоты ударов трамбующего бруса, усилия в толкателе трамбующего бруса и типа смеси. Показано, что точность прогнозирования на основе модели ИНС с прямой связью лучше по сравнению результатом на основе модели множественной регрессии. Полученная модель ИНС с прямой связью способна объяснить более 98% измеренных данных. The results of the study are presented to create the theoretical foundations of non-destructive control of asphalt compaction in real time on the basis of neural network and mathematical-statistical methods. The methods and algorithms obtained in the process allow to predict in real time the indicator of the quality of the sealing of asphalt concrete coatings. Theoretical models of forecasting are considered: based on methods of artificial intelligence - neural network with direct communication and reverse distribution of error (ANN); using the multiple regression method. Comparative analysis of the forecasting results using parameters that affect the quality of the seal of road materials - the speed of the paver, the frequency of impacts of the trambing beam, the effort in the pusher of the tram beam and the type of mixture. It is shown that the accuracy of forecasting based on the ANN model with a direct link is better than the result based on the multiple regression model. The resulting ANN model with a direct link can explain more than 98% of the measured data.

Журнал: Математические методы в технологиях и технике

Выпуск журнала: № 9

Номера страниц: 48-51

ISSN журнала: 27128873

Место издания: Санкт-Петербург

Издатель: ООО "Сарлен-Алекс"

• Набижанов Ж.И. (Сибирский федеральный университет)
• Прокопьев А.П. (Сибирский федеральный университет)
• Иванчура В.И. (Сибирский федеральный университет)
• Емельянов Р.Т. (Сибирский федеральный университет)

• РИНЦ (eLIBRARY.RU)