© 1992-2024, «Грин-Тех» – разработка и обслуживание опытного оборудования
Телефон:
+7 (906) 816 6697
Эл.почта:
Адрес:
г.Ижевск
ул. Холмогорова, 20
ул. Холмогорова, 20
В дорожной отрасли адгезионные свойства материалов имеют критическое значение для долговечности и безопасности дорожных покрытий и конструкций. От того, как хорошо различные дорожные материалы сцепляются между собой, зависит их устойчивость к нагрузкам, погодным условиям и воздействию внешних факторов. Адгезия битума и щебня, например, играет ключевую роль в прочности асфальтобетонных покрытий. Битум, являясь вяжущим веществом, связывает щебень, что критически важно для обеспечения надежности дорожных конструкций.
Устройство Лейтнера, применяемое для оценки адгезии, измеряет напряжение сдвига между слоями асфальтобетона, что позволяет определить, насколько эффективно битум сцепляется с щебнем. Это устройство фиксирует максимальную нагрузку, которую может выдержать образец до начала смещения, и помогает рассчитать показатель напряжения сдвига, что дает точные данные о сцеплении между этими материалами.
Оценка этих свойств помогает определить, насколько надежно и безопасно выполнено дорожное покрытие. В нашей компании мы решили автоматизировать процесс оценки адгезионных свойств по ГОСТ 58401.18-2019 с использованием нейросети. Это нововведение позволит значительно улучшить точность и скорость анализа, а также повысить общую эффективность работы в дорожном строительстве.
Оценка адгезионных свойств по ГОСТ 58401.18-2019 относится к измерению и анализу способности материалов к сцеплению или прилипаемости друг к другу. Этот стандарт устанавливает методы и требования для определения адгезионных свойств различных материалов, таких как покрытия, клеи и композиты, в соответствии с российскими государственными стандартами.
– Методы испытаний: ГОСТ 58401.18-2019 описывает различные методы испытаний для оценки адгезионных свойств. Это могут быть испытания на отрыв, сдвиг, скручивание и другие. Каждый метод имеет свои спецификации и процедуры.
– Подготовка образцов: Стандарт включает требования к подготовке образцов для испытаний. Это важно для обеспечения воспроизводимости и точности результатов. Образцы должны быть подготовлены и обработаны определенным образом, чтобы минимизировать влияние внешних факторов на результаты испытаний.
– Условия испытаний: ГОСТ 58401.18-2019 устанавливает условия, при которых должны проводиться испытания, такие как температура, влажность и скорость нагрузки. Эти условия должны строго соблюдаться, чтобы результаты испытаний были сопоставимыми и надежными.
– Критерии оценки: В стандарте определены критерии, по которым оцениваются адгезионные свойства материалов. Это может включать оценку силы адгезии, прочности сцепления и других параметров, которые важны для конкретного применения материалов.
– Документация и отчетность: ГОСТ 58401.18-2019 требует документирования всех этапов испытаний и результатов. Отчеты должны содержать подробную информацию о методах испытаний, условиях, подготовке образцов и полученных данных.
Текущие методы оценки адгезионных свойств часто включают ручную работу специалистов, которые анализируют образцы и присваивают им оценки по определенной шкале. Этот процесс может быть трудоемким и подвержен субъективным ошибкам. Человеческий фактор приводит к неточностям и вариативности результатов, что снижает надежность оценки. К тому же, такой подход требует значительных временных затрат и ресурсов.
Использование нейросети для автоматизации оценки адгезионных свойств является лучшим вариантом по нескольким причинам:
– Точность и объективность: Нейросеть устраняет субъективность, связанную с человеческим фактором, и анализирует данные последовательно и беспристрастно.
– Скорость: Нейросеть способна обрабатывать большое количество образцов за короткое время, что существенно ускоряет процесс оценки и позволяет получать результаты практически мгновенно.
– Постоянное улучшение: Нейросеть может постоянно обучаться на новых данных, улучшая свою точность и адаптируясь к изменениям в параметрах адгезионных свойств.
– Снижение затрат и повышение эффективности: Автоматизация процесса оценки позволяет снизить затраты на трудовые ресурсы и увеличить производительность.
Для успешного обучения нейросети необходимо пройти несколько этапов.
Первым шагом является сбор тысяч фотографий образцов с белым фоном и оценкой по 5-балльной шкале. Эти снимки необходимы для создания точной модели, которая будет понимать и различать параметры адгезионных свойств.
Собранные изображения проходят процесс очистки и подготовки. Мы удаляем шум, корректируем освещение и стандартизируем размеры изображений, чтобы данные были однородными и пригодными для анализа.
Каждое изображение получает разметку, включающую оценку адгезионных свойств. Это важно для того, чтобы нейросеть могла правильно распознавать и учиться на этих данных.
Нейросеть обучается на подготовленных данных. Она анализирует каждую фотографию, находит закономерности и учится различать уровни адгезионных свойств.
После первоначального обучения мы проверяем работу нейросети на новых изображениях, выявляем и корректируем ошибки. Процесс тестирования и доработки повторяется до тех пор, пока нейросеть не достигнет высокой точности и надежности.
Для успешной реализации проекта нам необходимо участие профессионалов. Мы просим вас присылать фотографии образцов в наш телеграм канал “Дорожные Лаборатории: Взаимопомощь и обмен опытом” с белым фоном и оценкой по 5-балльной шкале. Если у вас есть желание, добавьте комментарии с дополнительными характеристиками образцов. Чем больше данных мы соберем, тем лучше будет работать нейросеть. Ваша помощь в этом процессе неоценима.
Мы планируем применить аналогичную технологию в других отраслях. Например, автоматизация оценки различных строительных материалов может стать следующим шагом в развитии нашего проекта. Мы призываем участников предложить идеи и направления для будущих проектов. Ваши предложения помогут нам определить приоритеты и двигаться вперед.
Проект по автоматизации оценки адгезионных свойств с помощью нейросети имеет огромный потенциал для улучшения качества и скорости работы в вашей области. Мы благодарим всех участников за их вклад и приглашаем к дальнейшему сотрудничеству. Ваше участие и поддержка являются ключевыми факторами успеха этого проекта.
Если у вас остались вопросы или предложения, пожалуйста, свяжитесь с нашей командой. Мы всегда готовы помочь и обсудить ваши идеи. Присоединяйтесь к нашему проекту и помогите нам достичь этой цели!
Наш телеграм канал – https://t.me/Grin_tech
Телеграм-группа с нейросетью – https://t.me/Grin_tech_Adhesion_AI
Телефон – +7 499 938-46-48
Почта – info@grin-geo.ru
