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应用机器学习消除凹坑

研究人员已经创造了一个“智能压实”技术,可以实时评估路基压实质量,是集成到一个压路机。道路会变得更安全、更持久的改善道路建设,也会降低维护成本和壶穴。

应用机器学习消除凹坑

一个振动压路机压块床的必经之路。图片来源:华盛顿州交通部门/ Flickr

几个月的持续降雨和洪水已经带回家好道路建设至关重要,因为它可以防止凹坑和道路下沉。轮胎爆裂和结构性破坏汽车和卡车都是刺激,和致命事故的可能性也增加。

的一个研究小组悉尼科技大学创造了突破性的机器学习方法,分析数据从一个传感器连接到一个建筑辊。主要研究副教授Fatahi签署,岩土工程和交通工程负责人哈迪教授Kahbbaz, Di Wu博士和博士生Zhengheng徐。

我们已经开发出一种先进的计算机模型,结合机器学习从建筑工地和大数据来预测压实土的刚度与高度的准确性在第二的一小部分,所以辊运营商可以做出调整。

将核技术Fatahi、头、岩土和交通工程师和副教授,悉尼科技大学

三个或三个以上层和滚压实形成道路。一般来说,土壤组成路基层,然后覆盖着压碎岩等材料,沥青或混凝土。下——或者over-compacted材料可能由于性质不同的土壤和水分条件。

Fatahi补充道,“像黄金一样,压实需要“恰到好处”提供正确的结构完整性和力量。Over-compaction可以分解和改变其成分的材料,和under-compaction可能导致不均匀沉降。

well-compacted多层道路基础提供了一个稳定的基础,增加道路的能力承受沉重的负荷。卡车可以重达40吨,所以劣质基地可以迅速导致沥青路面表面裂缝和弱点”,表示Fatahi。

据研究,只是发表在同行评议的期刊工程结构,使用这种技术可以帮助建设更具弹性的道路能够忍受极端天气。

江南娱乐苹果下载团队目前正在测试新技术现场寻找不同的地面和辊条件道路,铁路和大坝建设项目。他们还在调查方法来测量压实土的密度和含水率实时而建设。

期刊引用

徐、Z。et al。(2022)双层颗粒土壤模数提取使用扩展支持向量机学习考虑智能压实土壤结构的相互作用。工程结构。doi: 10.1016 / j.engstruct.2022.115180

来源:https://www.uts.edu.au/

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