Разработанная учеными из Красноярска модель подбирает наилучший состав бетона для требуемых условий.

Исследователи из Сибирского федерального университета (СФУ) разработали модель машинного обучения, которая подбирает компоненты бетонной смеси, устойчивой к любым погоде и климату. Работа ученых опубликована в Journal of Building Engineering.

Для постройки домов в регионах с чрезвычайно низкими температурами или агрессивными условиями эксплуатации нужен особый бетон. Для того, чтобы обучить подбирающую его состав модель, ученые использовали более 40 составов бетонной смеси с разными заполнителями из пять различных месторождений с разным качеством, видами и составами.

В итоге модель учла минеральные и химические компоненты добавок и выделила основные компоненты, которые влияют на стойкость и долговечность бетона. Искусственный интеллект оценил вклад всех параметров в оптимизацию состава. Так, расчеты показали, что «лишний» воздух повышает стойкость материала без ожидавшегося снижения прочности.

В процессе моделирования подбирается наилучшее сочетание, проводится анализ данных и выводятся полезные рекомендации, включая «рецепты» бетонов с требуемыми свойствами, пояснил один из исследователей, доцент Института инженерной физики и радиоэлектроники СФУ Максим Молокеев.

Источник: Ferra