Библиографическое описание:НОВЫЙ МЕТОД НЕЙРОСЕТЕВОЙ СИСТЕМЫ КОНТРОЛЯ УПЛОТНЕНИЯ АСФАЛЬТОБЕТОННЫХ СМЕСЕЙ : научное издание / А. П. Прокопьев [и др.]. - Текст : непосредственный // Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Серия: Естественные и технические науки. - 2021. - № 9. - С. 65-69. - ISSN 2223-2966, DOI 10.37882/2223-2966.2021.09.21.
Аннотация:Рассматривается задача автоматизации неразрушающей технологии контроля уплотнения дорожных материалов укладчиками в режиме реального времени. Предлагается новый метод, основанный на прогнозировании коэффициента уплотнения дорожных материалов искусственной нейронной сетью, входные данные которой определяются в результате анализа вибрационного и силового состояния уплотняющих рабочих органов уплотняющего оборудования. Входами искусственной нейронной сети являются тип асфальтобетонной смеси (АБС), скорость движения асфальтоукладчика, усилие в толкателе трамбующего бруса, частота трамбующего бруса, толщина слоя. Определены теоретические предпосылки метода непрерывного контроля уплотнения для асфальтоукладчиков.
The article considers the task of non-destructive compaction control technology automation of road materials by pavers in real time. A new method is proposed based on the prediction of the compaction coefficient of road materials by an artificial neural network, the input data of which is determined by analyzing the vibration and force state of the sealing working bodies of the compacting equipment. The inputs of the artificial neural network are the type of asphalt mixture (AM), the velocity of the paver, the force in the tamper pusher, the frequency of the tamper, the layer thickness. The theoretical prerequisites of the method of continuous compaction control by pavers are determined.
