МЕТОДЫ ПРИМЕНЕНИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ПРИ МОДЕЛИРОВАНИИ НАПРЯЖЕННО-ДЕФОРМИРОВАННОГО СОСТОЯНИЯ УСИЛЕННЫХ КОНСТРУКЦИЙ
Authors: Римшин В.И. , Трунтов П.С. , Молчанова А.Е. 
Published: October 2024

В данной статье рассмотрена возможность применения искусственного интеллекта при моделировании напряженно-деформированного состояния усиленных конструкций. Выявлено, что применение искусственного интеллекта в виде нейросетевого моделирования позволяет прогнозировать несущую способность и выполнять расчеты усиленных композитными материалами строительных конструкций. При этом отмечено, что для прогнозирования несущей способности строительных конструкций наиболее рационально применять сети с архитектурой в виде однослойного персептрона. На основе выполненного исследования представлены методы применения искусственного интеллекта при моделировании усиления железобетонных конструкций внешним композитным армированием. Выстроена работа нейронной сети, основанная на независимых переменных, оказывающих влияние на несущую способность усиливаемого элемента. Входной слой формируемой нейросети может состоять из множества независимых переменных: относительного пролета среза, ширины, длины, класса бетона, класса арматуры, процента армирования, характеристики материала усиления, толщины слоя внешнего композитного армирования, рабочей высоты сечения, модуля упругости применяемых материалов и других переменных, задействованных в расчетах конструктивных элементов зданий и сооружений, которые оказывают влияние на несущую способность конструкции. Но для обеспечения статической значимости рассматриваемых независимых переменных необходимо наличие результатов испытаний, которые будут превосходить количество независимых переменных не менее чем в три раза. В рамках исследования отмечено, что для работы с нейронными сетями наиболее предпочтительно использовать программное обеспечение STATISTICA Neural Networks (StatSoft). Пакет STATISTICA Neural Networks встроен в набор других аналитических средств программы STATISTICA, что позволяет использовать общие исходные данные для различных методов анализа. В заключение представлены этапы формирования нейросетевой модели определения несущей способности балок, усиленных внешним композитным армированием. Использование больших баз данных, а также непрерывное обучение искусственной нейронной сети позволяют увеличить точность выполняемых инженерных расчетов и обеспечить высокую сходимость с фактической работой конструкции, определяемой по выполненным экспериментальным исследованиям и натурным испытаниям на действующих объектах.
This article considers the possibility of using artificial intelligence in modeling stress-strain condition of reinforced structures. It is revealed that the use of artificial intelligence in the form of neural network modeling makes it possible to predict the load-bearing capacity and perform calculations of building structures reinforced with composite materials. At the same time, it is noted that to predict the load-bearing capacity of building structures, it is most rational to use networks with architecture in the form of a single-layer perceptron. Artificial intelligence modelling techniques for external composite reinforcement of concrete structures are described supported with the relevant research findings. A neural network is constructed based on independent variables that affect the amplified element's ability to support loads. The input layer of the neural network being formed can consist of many independent variables: the relative span of the cut, width, length, concrete class, reinforcement class, reinforcement percentage, reinforcement material characteristics, thickness of the external composite reinforcement layer, working cross-section height, elastic modulus of the materials used and other variables involved in the calculations of structural elements of buildings and structures that they affect the load-bearing capacity of the structure. But in order to ensure the static significance of the independent variables under consideration, it is necessary to have test results that will exceed the number of independent variables by at least 3 times. As part of the study, it was noted that to work with neural networks, it is most preferable to use software – STATISTICA Neural Networks (StatSoft). Utilising common source data for multiple analysis techniques is made possible by the integration of the STATISTICA Neural Networks package with a number of other analytical tools included in the STATISTICA application. This section presents the phases involved in creating a neural network model to calculate the bearing capacity of beams reinforced with external composite. Large databases and ongoing artificial neural network training will improve the precision of engineering computations and guarantee strong convergence with the structure's real work, as assessed by field tests and experimental research carried out at current facilities.