Пермские ученые определили точность компьютерного вычисления промерзания дорог
Пермские ученые определили точность компьютерного вычисления промерзания дорог.
Как сообщает пресс-служба пермского национального исследовательского политехнического университета, местные ученые определили, насколько точно компьютерная модель прогнозирует промерзание дорог.
Согласно информации, почти на всей территории России в зимний период начинается промерзание почв. Насыщенные водой грунты увеличиваются в объеме, из-за чего появляется морозное пучение, вызванное расширением льда. Как следствие — покрытие дорог повреждается и разрушается при оттаивании весной.
Для разработки мероприятий по борьбе с подобными явлениями, необходимы сведения о глубине промерзания грунта в активной зоне дорог.
Отмечается, что такие исследования можно проводить и в полевых условиях. Но подобные методы слишком трудоемкие и дорогостоящие. Поэтому сейчас изучению промерзания дорог помогает компьютерное моделирование.
Тем не менее, оно не всегда в точности соответствует реальной ситуации. Поэтому ученые Пермского политеха провели мониторинг температур дорожной одежды на глубине до 3 метров.
Так, вглубь грунта погрузили 32 температурных датчика с помощью пластиковой трубы. Их длина составляла 3 м. Каждый способен измерять температуру в диапазоне от -55 до +125 °С.
Аналогичный процесс промерзания дорожного полотна моделировался в специальном ПО.
Доцент кафедры “Автомобильные дороги и мосты” ПНИПУ Владимир Клевеко рассказал, что на последнем этапе ученые сравнили результаты, полученные в реальных условиях с теми, что показала программа.
“Глубина промерзания грунта по опытным данным составила 1,73 м, а по результатам численного моделирования – 1,9 м. То есть погрешность моделирования оказалась невелика – 8%. Таким образом, это ПО позволяет достаточно точно отображать процессы промерзания и оттаивания земляного полотна и дорожной одежды автомобильных дорог”, – подчеркнул ученый.
Таким образом, исследование показало, что численное моделирование прогнозирует глубину промерзания с достаточной точностью. Это позволяет экономить время и средства на измерении показателей, а также на разработку рекомендаций по проектированию дорог.
Напомним, ранее пермские ученые выявили способ повышения качества стали.
Их исследование позволило экономно снизить содержание марганца в сталях.
Ранее сообщалось, что ученые ПНИПУ разработали умный ИИ-комплекс выращивания растений.
Система с постоянным наблюдением и автоматическим питанием растений позволит уменьшить количество вредных стоков и сэкономить удобрения, обеспечивая замкнутый цикл выращивания.
Как сообщает пресс-служба пермского национального исследовательского политехнического университета, местные ученые определили, насколько точно компьютерная модель прогнозирует промерзание дорог.
Согласно информации, почти на всей территории России в зимний период начинается промерзание почв. Насыщенные водой грунты увеличиваются в объеме, из-за чего появляется морозное пучение, вызванное расширением льда. Как следствие — покрытие дорог повреждается и разрушается при оттаивании весной.
Для разработки мероприятий по борьбе с подобными явлениями, необходимы сведения о глубине промерзания грунта в активной зоне дорог.
Отмечается, что такие исследования можно проводить и в полевых условиях. Но подобные методы слишком трудоемкие и дорогостоящие. Поэтому сейчас изучению промерзания дорог помогает компьютерное моделирование.
Тем не менее, оно не всегда в точности соответствует реальной ситуации. Поэтому ученые Пермского политеха провели мониторинг температур дорожной одежды на глубине до 3 метров.
Так, вглубь грунта погрузили 32 температурных датчика с помощью пластиковой трубы. Их длина составляла 3 м. Каждый способен измерять температуру в диапазоне от -55 до +125 °С.
Аналогичный процесс промерзания дорожного полотна моделировался в специальном ПО.
Доцент кафедры “Автомобильные дороги и мосты” ПНИПУ Владимир Клевеко рассказал, что на последнем этапе ученые сравнили результаты, полученные в реальных условиях с теми, что показала программа.
“Глубина промерзания грунта по опытным данным составила 1,73 м, а по результатам численного моделирования – 1,9 м. То есть погрешность моделирования оказалась невелика – 8%. Таким образом, это ПО позволяет достаточно точно отображать процессы промерзания и оттаивания земляного полотна и дорожной одежды автомобильных дорог”, – подчеркнул ученый.
Таким образом, исследование показало, что численное моделирование прогнозирует глубину промерзания с достаточной точностью. Это позволяет экономить время и средства на измерении показателей, а также на разработку рекомендаций по проектированию дорог.
Напомним, ранее пермские ученые выявили способ повышения качества стали.
Их исследование позволило экономно снизить содержание марганца в сталях.
Ранее сообщалось, что ученые ПНИПУ разработали умный ИИ-комплекс выращивания растений.
Система с постоянным наблюдением и автоматическим питанием растений позволит уменьшить количество вредных стоков и сэкономить удобрения, обеспечивая замкнутый цикл выращивания.