Разработан метод подбора бетонных смесей для строительства с помощью ИИ

ТОМСК, 5 декабря. /ТАСС/. Томские ученые по собственной физико-математической модели обучили нейросеть рассчитывать состав бетонных смесей за час. Об этом ТАСС сообщили в пресс-службе Томского государственного архитектурно-строительного университета (ТГАСУ).

"Команда исследователей Томского государственного архитектурно-строительного университета разработала уникальную математическую модель, основанную на обучении нейронных сетей, позволяющую точно и стабильно рассчитывать оптимальные составы дисперсных компонентов в бетонных смесях. Время, затрачиваемое на проектирование состава и его изготовление, составляет примерно час - в то время как обычный процесс мог бы длиться годы", - сообщили в вузе.

Созданные смеси обладают высокой текучестью, морозостойкостью и прочностью, имеют однородную структуру и не расслаиваются. Используя разработанную модель, можно быстро менять состав в зависимости от нужной плотности, прочности и подвижности. Нейросеть обучили анализировать входные данные о сырье: плотность, размер частиц песка, цемента, наполнителей и добавок

Разработанная физико-математическая модель помогла инженерам получить качественные самоуплотняющиеся мелкозернистые бетоны с меньшим расходом цемента. Основные компоненты составов - это цемент, песок, кварцевая мука (вторичный продукт горнодобывающей промышленности) и специальная добавка, созданная учеными. Эта добавка состоит из наномодификатора и вторичных материалов: микрокальцита и кварцевой муки. Для улучшения характеристик бетона использовали пластификатор, который уменьшает потребление воды на 20% и делает смесь более текучей.

Самоуплотняющиеся бетоны позволяют создавать конструкции сложной геометрии, такие как оболочки, тонкостенные формы, высокоармированные конструкции и высотные здания, в том числе конструкции для атомной промышленности. "Наши составы обеспечивают эффективное, рациональное и экономически выгодное производство бетонных смесей", - подчеркнула заведующая кафедрой строительных материалов и технологий ТГАСУ профессор Наталья Копаница.

Работа выполнена научным коллективом ТГАСУ. Исследование проводится в рамках реализации ТГАСУ программы "Приоритет-2030".