В Пермском Политехе создали нейросеть, прогнозирующую осадку фундаментов

Нейросеть, позволяющую спрогнозировать осадку грунта зданий без дополнительных исследований, создали ученые из Пермского национального исследовательского политехнического университета (ПНИПУ), 8 ноября сообщает пресс-служба университета. Инженерно-геологические изыскания и изучение характеристик грунта, которые обязательно проводят перед стрительством зданий, необходимы, кроме всего прочего, для того, чтобы избежать слишком большой осадки грунтового основания фундамента. Сейчас для расчетов используют дорогостоящие методы, а более экономичные способы не всегда точны. Автор проекта, ассистент, младший научный сотрудник кафедры строительного производства и геотехники ПНИПУ Ян Офрихтер пояснил: «Для прогноза осадки свай в грунте необходимо учесть множество факторов: характеристики грунта, геометрические размеры сваи и способ ее установки. Изыскания проводят с помощью прямых и косвенных методов. Первые требуют финансовых затрат, а вторые — дополнительных расчетов». Разработчики пошли другим путем. Они построили искусственную нейронную сеть и обучили ее выполнять прогноз прямых испытаний по данным, полученным более экономично, чем при косвенном методе. В дальнейшем разработка обеспечит получение прогноза без дополнительных исследований. Нужно будет лишь пополнять существующую базу данных. Способность нейросетей обрабатывать сложные зависимости дает возможность комплекно использовать результаты различных испытаний, что позволяет учесть большее количество параметров грунта и таким образом повысить точность прогноза. При расчетах используются данные прямых испытаний, статического зондирования, вертикальной нагрузки и параметры сваи. Обучение нейронной сети из четырех скрытых слоев по 200 нейронов в каждом исследователи провели методом обратного распространения ошибки, для чего использовали базу данных существующих объектов. При испытаниях точность прогноза осадки, разработанной нейросети оказалась на 15–20% выше, чем расчета, выполненного по традиционным методикам.