Нейросетевое прогнозирование несущей способности железобетонных элементов

Abstract

Статья посвящена исследованию силового сопротивления железобетонных изгибаемых элементов на различных стадиях их жизненного цикла с учетом коррозионного повреждения арматуры и последующего композитного усиления. В работе рассмотрены изменения характеристик железобетонных конструкций под воздействием эксплуатационных и агрессивных факторов окружающей среды, что приводит к снижению их несущей способности. Основное внимание уделено коррозии арматурной стали, которая вызывает растрескивание бетонного покрытия и уменьшение сечения арматуры, снижая долговечность конструкции. Для прогнозирования остаточной прочности и несущей способности железобетонных элементов предложен подход, основанный на применении искусственных нейронных сетей. Прогнозирование осуществлялось с использованием искусственных нейронных сетей в программном комплексе Statistica. Разработаны и протестированы модели многослойного персептрона с использованием данных об испытаниях железобетонных балок с различными повреждениями и усилениями. Модели искусственных нейронных сетей были валидированы с использованием кросс-валидации и показали высокую устойчивость к изменению входных данных, что подтверждает их пригодность для практического применения в гражданском строительстве для оценки остаточной несущей способности. Применение искусственных нейронных сетей позволяет учитывать нелинейные зависимости между параметрами и улучшает прогнозируемые результаты, что делает их более надежным инструментом по сравнению с традиционными методами.