Исследование в области геотехнического строительства провели ученые Южно-Уральского государственного университета (ЮУрГУ). Совместно с иностранными коллегами они разработали гибридную интеллектуальную систему, которая поможет инженерам-строителям получить наиболее точные сведения о несущей способности сваи. Результаты работы опубликованы в высокорейтинговом журнале «Artificial Intelligence Review» (Q1).
Новый способ определения несущей способности сваи представила исследовательская группа во главе с ученым ЮУрГУ Даниалом Джахедом Армагани. Этот параметр демонстрирует максимальную нагрузку, которую может выдержать заглубленный в грунт элемент строительной конструкции. Данные о несущей способности необходимы во время проектирования фундаментов глубокого заложения.
На сегодняшний день определить данный параметр можно четырьмя способами: для трех из них нужны данные со строительной площадки, получать которые дорого, сложно и времязатратно. Для последнего необходимы теоретические расчеты и последующие корректировки на основе фактических данных характеристики почвы.
Ученые предложили новый метод – использовать передовую гибридную интеллектуальную систему, основанную на адаптивной системе нейро-нечеткого вывода (ANFIS) и групповом методе обработки данных (GMDH), империалистическом конкурентном алгоритме (ICA), ANFIS-GMDH-ICA для прогнозирования несущей способность сваи. Эти алгоритмы используются для оптимизации большого объема данных.
«В этой продвинутой системе роль империалистического конкурентного алгоритма заключается в оптимизации функций принадлежности, полученных с помощью техники ANFIS-GMDH, для получения более высокого уровня точности и меньшей погрешности. Прогнозируемые значения несущей способности свай более приближены к реальным показателям по сравнению с прогнозными моделями ANFIS и GMDH», — рассказал PhD, старший научный сотрудник кафедры «Градостроительство, инженерные сети и системы» Архитектурно-строительного института ЮУрГУ Даниал Джахед Армагани.
Группа исследователей проверила эффективность предложенного метода, проанализировав 257 показателей испытаний свай на динамическую нагрузку при сильной деформации. Данные были собраны на строительных площадках Индонезии. Ученые использовали пять независимых параметров: вес планируемой конструкции, высоту сбрасывания смеси для фундамента, длину и диаметр сваи, а также прогностические параметры, или входные данные модели, полученные на основе набора свай.
Результаты, предсказанные моделью, оказались очень близки к значениям, полученным на строительных площадках. Благодаря этому, считают ученые, решится проблема измерения фактических параметров.
Разработанную модель уже можно применять в проектах с аналогичными условиями, тем самым сняв с инженеров-строителей обязанность проводить испытания непосредственно на объекте.
Южно-Уральский государственный университет – это университет цифровых трансформаций, где ведутся инновационные исследования по большинству приоритетных направлений развития науки и техники. В соответствии со стратегией научно-технологического развития РФ университет сфокусирован на развитии крупных научных междисциплинарных проектов в области цифровой индустрии, материаловедения и экологии. В Год науки и технологий ЮУрГУ принимает участие в конкурсе по программе «Приоритет–2030». Вуз выполняет функции регионального проектного офиса Уральского межрегионального научно-образовательного центра мирового уровня (УМНОЦ).