Тип публикации: статья из журнала
Год издания: 2023
Идентификатор DOI: 10.15593/2499-9873/2023.3.06
Ключевые слова: neuro-fuzzy system, Anfis, hybrid training method, RMSE, Accessory function, asphalt paver, asphalt concrete mixture, continuous density control system, нейро-нечеткая система, гибридный метод обучения, функция принадлежности, асфальтоукладчик, асфальтобетонная смесь, система непрерывного контроля плотности
Аннотация: Повышение качества и увеличение срока службы асфальтобетонных покрытий автомобильных дорог является народно-хозяйственной проблемой, которая решается за счет мероприятий, связанных с совершенствованием нормативной базы, улучшением свойств дорожных материалов, автоматизацией контроля и управления процессами уплотнения. Существующие Показать полностьюавтоматизированные системы контроля и управления плотностью дорожными катками базируются на методах искусственного интеллекта. Особенностью строительства верхних слоев асфальтобетонных дорожных покрытий в Российской Федерации является значительное влияние на их качество результатов работы асфальтоукладчиков, обеспечивающих несколько технологических операций - приемку, укладку и уплотнение асфальтобетонных смесей. Применение системы автоматического контроля плотности асфальтобетонных смесей в процессе их укладки позволит устранить многие дефекты дорожных покрытий во время их эксплуатации. Целью работы является построение системы непрерывного контроля плотности в процессе укладки и уплотнения асфальтобетонных смесей укладчиками на основе методов искусственного интеллекта. Представлены результаты разработки новой системы интеллектуального контроля плотности асфальтобетонной смеси укладчиками. Предложено использовать структуру нейро-нечеткой сети типа ANFIS. Обучение нейро-нечеткой системы типа ANFIS выполнено на основе комбинации методов наименьших квадратов и убывающего градиента по массиву переменных, полученных на основе результатов экспериментальных исследований, выполненных ВНИИСтройдормаш, Союз ДорНИИ, МАДИ. Автоматизация контроля плотности направлена на улучшение качества асфальтобетонных покрытий автомобильных дорог. Improving the quality and increasing the service life of asphalt concrete pavements of roads is a national economic problem, which is solved through measures related to improving the regulatory framework, improving the properties of road materials, automating its control and management of the compaction process. Existing automated systems for monitoring and controlling the density of road rollers are based on artificial intelligence methods. A feature of the construction of the upper layers of asphalt concrete road surfaces in the Russian Federation is a significant impact on their quality of the results of the work of asphalt pavers, which provide several technological operations - acceptance, laying and compaction of asphalt concrete mixtures. The use of an automatic density control system for asphalt concrete mixtures in the process of laying them will eliminate many defects in road surfaces during their operation. The aim of the work is to build a system of continuous density control in the process of laying and compacting asphalt concrete mixtures by pavers based on artificial intelligence methods. The article presents the results of the development of a new system for intelligent control of the density of the asphalt concrete mixture by pavers. It is proposed to use the structure of a neuro-fuzzy network of the ANFIS type. Training of a neuro-fuzzy system of the ANFIS type was performed on the basis of a combination of methods of least squares and a decreasing gradient on an array of variables obtained on the basis of the results of experimental studies performed by VNIIStroydormash, SoyuzDorNII, MADI. Automation of density control is aimed at improving the quality of asphalt concrete pavements of roads.
Журнал: Прикладная математика и вопросы управления
Выпуск журнала: № 3
Номера страниц: 84-94
ISSN журнала: 24999873
Место издания: Пермь
Издатель: Пермский национальный исследовательский политехнический университет