'
Викулова А.С.
АНАЛИЗ СОСТОЯНИЯ СТРОИТЕЛЬНОЙ КОНСТРУКЦИИ НА ОСНОВЕ НЕЙРОСЕТИ *
Аннотация:
в данной статье рассматриваются анализ дефективности и разрушаемости строительной балки, создание программного обеспечения и сравнение результатов вычислений, полученных от разработанного программно-вычислительного комплекса
Ключевые слова:
строительство, нейронная сеть, однослойный персептрон, ANSYS, однослойная нейронная сеть.
Вибрационные колебания присутствуют в жизни везде и всегда. Часто люди данные колебания не замечают. Изменения виброакустических параметров окружающей среды связано с возникновением либо малых механических колебаний (вибраций) в упругих телах, которые находятся под воздействием переменного физического поля, либо упругих колебаний (звуковых или акустических) в твердой, жидкой или газообразной среде в результате воздействия на среду какой-либо возбуждающей силы. [2] В большинстве случаев вибрационные колебания носят отрицательный характер. Из-за вибрации разрушаются строительные сооружения и машиностроительные элементы. На человека действие вибрации тоже оказывает негативный эффект. Появляются болезни, связанные с нарушением сердечно-сосудистой и нервной системы, вызывая за собой вибрационную болезнь. Но при негативных эффектах вибрационных колебаний можно выделить и положительные стороны. А именно их можно использовать в медицине, в машиностроении и строительстве. При использовании вибрационных колебаний в строительстве или машиностроении можно находить местоположение дефектов, их размер, а также классифицировать объекты по степени разрушаемости и износа. Для создания программного продукта, который определяет степень разрушаемости строительной конструкции на примере строительного стержня, необходимо использовать частоты собственных колебаний конструкции. Для классификатора можно использовать данные МЧС России для оценки инженерной безопасности зданий и сооружений. [1] Были выделены задачи приложения: классифицировать степень дефективности, определение местонахождения дефекта (в данном случае надрез или скол) и его размер. Так как данные монотонны (они применимы только к одной модели), можно использовать однослойный персептрон Розенблатта. Для однослойного персептрона была выбрана сигмоидальная функция активации. [3] Эталонами данной нейронной сети служат данные, полученные с виртуальной модели, построенной в ANSYS.[4] Для этого необходимо провести модальный анализ. По данным МЧС России есть 4 классификации: без повреждения/легкая, умеренная, сильная и катастрофическая. Дефект же был перемещен по 5 точкам, и было создано 5 различных надрезов разной глубины. Соответственно был проведен 31 модальный анализ, следовательно, количество эталонов равно 31. [5] Для реальной модели данные были сняты и преобразованы с помощью акселерометра, платы Arduino и приложения для фильтрации сигналов. Полученные данные вносятся в приложение. Обученная нейронная сеть анализирует результаты и выводит ответ (местоположение и размер дефекта). Так как вычисления проводятся в единицах измерения есть погрешность, которая равна 0,05см. Такая погрешность допустима в данной работе. Поэтому задачи считаются выполнены. Данная тема актуальна, на данный конкретный момент времени. Развитие таких технологий может привести к промышленному масштабу, а также к экономической прибыли.
Номер журнала Вестник науки №1 (10) том 1
Ссылка для цитирования:
Викулова А.С. АНАЛИЗ СОСТОЯНИЯ СТРОИТЕЛЬНОЙ КОНСТРУКЦИИ НА ОСНОВЕ НЕЙРОСЕТИ // Вестник науки №1 (10) том 1. С. 156 - 158. 2019 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/782 (дата обращения: 08.02.2025 г.)
Вестник науки СМИ ЭЛ № ФС 77 - 84401 © 2019. 16+
*