Профессор РУДН: правильные пропорции бетонной смеси повышают прочность на 30%
Чтобы сделать бетон более устойчивым к статическим и циклическим нагрузкам, его дополняют «каркасом» — арматурой или нановолокнами. При этом все еще необходимо искать пути укрепления бетона и без арматуры. Это нужно, например, для ремонта старых сооружений, построенных из обычного бетона. Профессор РУДН с коллегами из Ирана провел серию экспериментов и создал искусственную нейронную сеть, чтобы рассчитать, как сделать бетон прочнее без новых «ингредиентов».
Бетон — это композитный материал из мелких и крупных наполнителей, которые скрепляются друг с другом цементирующим раствором и затвердевают. Чтобы повысить статическую и циклическую прочность зданий, инженеры-строители используют железобетон. Большие сооружения, например, плотины и многоэтажные автостоянки, сделаны из железобетона. Однако во всем мире все еще существуют старые конструкции из обычного бетона, которые нуждаются в ремонте. Поэтому поиск практичных и недорогих способов повышения прочности обычного бетона — по-прежнему важная задача. Большая часть исследований устарели. Лишь немногие исследователи используют новые методы, например, интеллектуальный анализ данных, алгоритмы нейронных сетей, гибридные методы оптимизации и машинного обучения для оценки прочности обычного бетона.
Инженеры вычислили оптимальные параметры смеси, которые делают бетон максимально прочным без использования дополнительных элементов. На прочность влияют форма и размер частиц наполнителя — щебня, гравия или песка — и температура затвердевания раствора. Лучшая форма частиц наполнителя — округлая. Угловатые фракции, напротив, снижают прочность. С увеличением размера частиц прочность повышается. А температуру, при которой раствор затвердевает, лучше держать на уровне 10℃. Таким образом можно добиться повышения прочности бетона на 30%. Для моделирования инженеры РУДН создали искусственную нейронную сеть с помощью так называемого метода обратного распространения ошибки. Для обучения нейронной сети исследователи провели серию экспериментов с различными образцами бетона. Часть экспериментальных данных оставили для проверки получившейся модели.
Мы обнаружили, что в обычном бетоне внешний вид наполнителей, их размер и геометрия, а также условия затвердевания, оказывают значительное влияние на прочность. Мы исследовали взаимосвязь между этими параметрами экспериментально и получили лучшие условия для получения прочного бетона
Результаты опубликованы в журнале Buildings.
injeneriya_kashizade_prochnost-betona_illyustr_2022-07-07-1.jpg
В преддверии 8 Марта мы решили рассказать о некоторых женщинах-ученых РУДН. Сотрудницы вуза поделились с нами, какими достижениями они больше всего гордятся, почему выбрали научную карьеру и о чем мечтают.
В лаборатории факультета искусственного интеллекта (ФИИ) РУДН разработали интеллектуальную систему «Умный отчет». Проект объединяет передовые технологии обработки естественного языка (NLP) и машинного обучения для автоматизации работы с документами и базами данных.
На заседании нового диссертационного совета РУДН по специальностям 2.1.12 «Архитектура зданий и сооружений. Творческие концепции архитектурной деятельности» и 2.1.11 «Теория и история архитектуры, реставрация и реконструкция историко-архитектурного наследия» впервые в истории вуза присуждены ученые степени кандидатов архитектуры трем аспирантам: Наталье Калининой, Евгению Огиенко и Юлии Логиновой.
Их работы, выполненные под руководством опытных научных наставников, получили высокую оценку за новизну, теоретическую и практическую ценность.