ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПОКАЗАТЕЛЕЙ КАЧЕСТВА УПЛОТНЕНИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕТОДА ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА : научное издание | Научно-инновационный портал СФУ

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПОКАЗАТЕЛЕЙ КАЧЕСТВА УПЛОТНЕНИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕТОДА ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА : научное издание

Тип публикации: статья из журнала

Год издания: 2020

Ключевые слова: дорожные покрытия, непрерывный контроль уплотнения, искусственный интеллект, искусственные нейронные сети, киберфизические системы, road surfaces, Continuous Compaction Control, artificial intelligence, artificial neural networks, cyber-physical systems

Аннотация: Рассмотрена задача использования искусственного интеллекта для прогнозирования качества уплотнения дорожно-строительных материалов в режиме реального времени на основе данных о параметрах рабочего процесса вибрационных катков и свойств уплотняемого материала. Предложена модель искусственной нейронной сети (ИНС) для непрерывного расчета коэффициента уплотнения. Для обучения нейронной сети рассмотрены несколько методов - обратного распространения ошибки, наименьшего среднего квадратичного отклонения, Левенберга-Марквардта. Входные данные ИНС подвергаются нормализации. Рассмотрена структура кибер-физической системы непрерывного контроля уплотнения в режиме реального времени. Приведены результаты численного моделирования обученной ИНС для прогнозирования коэффициента уплотнения дорожного покрытия. The problem of using artificial intelligence to predict the quality of compaction of road construction materials in real time based on data on the parameters of the working process of vibration rollers and the properties of the compacted material is considered. A model of an artificial neural network (ANN) for continuous calculation of the compaction coefficient is proposed. Several methods are considered for training a neural network - back propagation of error, least mean square deviation, Levenberg-Marquardt. The ANN input data is normalized. The structure of a cyber physical system for continuous monitoring of compaction in real time is considered. The results of numerical simulation of a trained ANN for predicting the compaction coefficient of the road surface are presented.

Ссылки на полный текст

Издание

Журнал: Математические методы в технике и технологиях - ММТТ

Выпуск журнала: Т. 6

Номера страниц: 19-23

ISSN журнала: 25879049

Место издания: Саратов

Издатель: Саратовский государственный технический университет имени Гагарина Ю.А.

Авторы

Вхождение в базы данных

  • РИНЦ (eLIBRARY.RU)

Информация о публикациях загружается с сайта службы поддержки публикационной активности СФУ. Сообщите, если заметили неточности.

Вы можете отметить интересные фрагменты текста, которые будут доступны по уникальной ссылке в адресной строке браузера.