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彼尔姆理工学院科学家的神经网络将预测建筑地基的沉降
在建造建筑物之前，总是会进行岩土测量并研究土壤特性。除其他外，这是必要的，以避免地基土壤过度沉降。如今，使用昂贵的方法和更经济的方法进行计算，但并不总是准确的。彼尔姆理工大学的开发人员创建了一个神经网络，无需额外研究即可预测土壤沉降。
来源:Robogeek新闻频道（关于机器人技术的俄罗斯与世界新闻）在建造建筑物之前，总是会进行岩土测量并研究土壤特性。除其他外，这是必要的，以避免地基土壤过度沉降。如今，使用昂贵的方法和更经济的方法进行计算，但并不总是准确的。彼尔姆理工大学的开发人员创建了一个神经网络，无需额外研究即可预测土壤沉降。
年轻科学家在《物理学杂志：会议系列》上发表了研究结果。该开发是在俄罗斯基础研究基金会的财政支持下实施的。
已发布年轻科学家 Jan Ofrichter 和他的科学顾问、建筑生产和岩土工程系教授、技术科学博士 Andrey Ponomarev 参与了开发。
– 为了预测桩在地面的沉降，需要考虑许多因素：土壤特性、桩的几何尺寸及其安装方法。研究采用直接和间接方法进行。前者需要财务成本，后者需要额外的计算。因此，我们采用了不同的方法：我们建立了一个人工神经网络，并训练它使用来自更经济的间接测试的数据来预测直接测试，”该项目的作者、建筑生产和岩土工程系助理、初级研究员说。 Jan Ofrichter，彼尔姆理工大学教授。
该开发将使将来不再进行额外的研究成为可能。相反，您将需要扩展现有数据库。由于神经网络具有处理复杂依赖关系的能力，因此可以组合使用各种测试的结果。这种方法将使我们能够研究更多的土壤参数并显着提高预测的准确性。