Сибирский федеральный университет

Тип публикации: статья из журнала

Год издания: 2021

Ключевые слова: automatic compaction control, non-destructive technologies, artificial neural networks, road construction, Pavers, автоматическое управление уплотнением, неразрушающие технологии, искусственные нейронные сети, дорожное строительство, асфальтоукладчики

Аннотация: Рассматривается задача создания нейросетевой системы автоматического управления (САУ) процессом уплотнения для асфальтоукладчиков (АУ). Данная задача направлена на повышение производительности АУ и качества дорожных покрытий автомобильных дорог. Реализована модель инверсного нейроуправления. При обучении искусственной нейронной сети (ИНС) использовалась ошибка выхода объекта управления. Входные информационные сигналы нейросетевой САУ: скорость движения укладчика; тип асфальтобетонной смеси; толщина слоя; усилие в толкателе трамбующего бруса; ускорение вибрационной плиты. Представлены результаты вычислительного эксперимента в программе MATLAB/Simulink, которые показали хорошую сходимость с экспериментальными данными полевых испытаний асфальтоукладчиков. The problem of creating a neural network system of automatic control (ACS) of the compaction process for asphalt pavers (AP) is considered. This task is aimed at improving the performance of the AP and the quality of road surfaces of highways. The model of inverse neurocontrol is implemented. When training an artificial neural network (ANN), an exit error of the control object was used. Input information signals of the neural network ACS: the speed of the paver; type of asphalt concrete mixture; layer thickness; force in the tamper pusher; acceleration of the vibrating plate. The is presented results of a computational experiment in the MATLAB/Simulink program, which showed good convergence with experimental data from field tests of pavers.

Журнал: Инженерный вестник Дона

Выпуск журнала: № 10

Номера страниц: 120-129

ISSN журнала: 20738633

Место издания: Ростов-на-Дону

Издатель: Ростовское региональное отделение общероссийской общественной организации «Российская инженерная академия»

• Прокопьев А.П. (Сибирский федеральный университет)
• Набижанов Ж.И. (Сибирский федеральный университет)

• РИНЦ (eLIBRARY.RU)
• Список ВАК