🔍Ученые обучили нейросеть с высокой точностью прогнозировать поведение дорожных конструкций

Решение предложили ученые ПНИПУ: нейросеть способна с высокой точностью прогнозировать поведение дорожных конструкций, усиленных геосинтетическими материалами, на слабых грунтах.

📌Эта разработка уникальна — подобных систем для расчета конструкций дорожного полотна такого типа в мировой практике пока не существует.

1️⃣На первом этапе была создана подробная база данных, проведя сотни виртуальных экспериментов с дорожными конструкциями. Для этого использовался метод компьютерного моделирования, который позволяет мысленно разделить дорожную конструкцию на множество мелких частей и точно просчитать ее поведение под колесами тяжелой техники.

Было протестировано множество различных комбинаций параметров — менялись свойства грунта, характеристики дорожных слоев, тип синтетического укрепляющего материала и величина транспортной нагрузки. После каждого виртуального испытания программа фиксировала два ключевых показателя: величину просадки дорожного покрытия и уровень напряжения в укрепляющем материале.

2️⃣ На втором этапе ученые обучили нейронную сеть, используя накопленные данные виртуальных экспериментов. Она принимает на вход 13 параметров дорожной конструкции и выдает два ключевых показателя: величину просадки полотна и напряжение в геосинтетическом материале.

📊 Проведенные тесты показали надежность работы системы - в ходе независимых запусков точность прогнозов сохранялась в диапазоне от 88,27% до 92,06%.

🖥 Кроме того, нейросеть показывает, какие именно параметры больше всего влияют на прочность дороги. Оказалось, что ключевым фактором является прочность грунта — именно от него в первую очередь зависит, насколько быстро образуется колея и какая нагрузка ляжет на геосинтетическую сетку.