Решение задачи определения механических свойств материалов дорожных конструкций с использованием нейросетевых технологий

Введение. Определение механических свойств слоистых конструкций автомобильных дорог является актуальной задачей. Это обусловлено, во-первых, необходимостью контроля качества новых участков при строительстве автомагистралей. Во-вторых, представляет интерес оценка состояния действующих дорог при накоплении повреждений и дефектов. Образование множественных дефектов (трещин) меняет осредненные вязкоупругие свойства составляющих конструкции, особенно поверхностных асфальтобетонных слоев. В статье рассматривается использование нейросетевых технологий для повышения точности восстановления вязкоупругих свойств. Данный подход базируется на экспериментальных методах. В качестве примера можно привести определение динамического прогиба конструкции от падения груза (англ. determining the dynamic deflection of a structure from a falling weight, FWD).Материалы и методы. На основе нейронной сети определены модули упругости трехслойной конструкции. Для выяснения точности решения его сопоставили с результатами математического моделирования и экспериментальными данными.Результаты исследования. Экспериментальные и расчетные показатели модулей упругости отдельных слоев дорожной конструкции оказались очень близкими. Предложенный подход к определению механических свойств материалов дорожных конструкций позволяет применить полученные результаты для определения состояния отдельных элементов и всей дорожной конструкции.Обсуждение и заключения. Показана перспективность использования искусственного интеллекта для определения механических свойств слоистых конструкций. Дальнейшее совершенствование методов и средств анализа поведения дорожной конструкции при динамическом нагружении позволит расширить существующие подходы к оценке состояния дорожных конструкций.