ПРИМЕНЕНИЕ СВЁРТОЧНОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ В РАСЧЁТАХ НАПРЯЖЕНИЙ ЖЕЛЕЗОБЕТОННЫХ ПЛИТ ДОРОЖНЫХ ПОКРЫТИЙ - Молош, Виктор Викторович; Желткович, Андрей Евгеньевич; Пархоц, Константин Геннадьевич; Томашев, Игорь Геннадьевич (Вестник Брестского государственного технического университета, 2024)
В основу проектирования жёстких железобетонных плит фундаментов, перекрытий, дорожных покрытий положены расчётные модели, которые разработаны на относительно ограниченном количестве экспериментальных исследований, в большинстве случаев требующих достаточно больших материальных и временных затрат. Сложное напряжённо-деформированное состояние, возникающее в жёстких железобетонных плитах фундаментов и дорожных покрытий под нагрузкой, и в особенности под циклической динамической нагрузкой, часто может приводить к образованию трещин и разрушению плит. В работе исследовались железобетонные плиты покрытия контейнерной площадки, которые воспринимают нагрузку от колёс перемещающегося по поверхности ричстакера (транспортного средства для погрузки контейнеров). Существующие модели для проектирования таких плит рассматривают как правило плиту, загруженную одной локальной нагрузкой, приложенной на краю или в углу плиты, от колеса передвигающегося транспорта. Фактически на плите могут располагаться два колеса, что приводит к более неблагоприятному состоянию. Применение метода конечных элементов в таких задачах является достаточно трудоёмким, так как требует высокого уровня квалификации инженеров-проектировщиков и значительных временных и трудовых затрат, что делает проектирование рутинным и мало целесообразным. В данной работе исследован альтернативный подход, основанный на применении искусственной свёрточной нейронной сети (CNN) с архитектурой U-Net, позволяющий получить достаточно точное предсказание напряжений в плите значительно быстрее и проще в сравнении с методом конечных элементов. В работе приведена архитектура нейронной сети с указанием особенностей и этапов её обучения. Выполнен статистический анализ результатов расчёта, позволивший оценить достоверность нейросетевой модели определения напряжений в железобетонных плитах на упругом основании.