Zveza društev gradbenih inženirjev in tehnikov slovenije
ovitek_maj_2009.jpg

Objavljeno v: Gradbeni vestnik - 9-12 - 1991

Avtorji

Staš Urbančič, dipl. inž. gradb.
dr. Bojan Cestnik, dipl. inž. rač.
mag. Tanja Urbančič, dipl. inž. mat.
Jakob Šušteršič, dipl. inž. gradb.

NOV PRISTOP V TEHNOLOGIJI BETONA: UPORABA AVTOMATSKEGA UČENJA IZ PRIMEROV

UDK: 691.34:519.681

POVZETEK
Cilj raziskovalnega projekta Napovedovanje lastnosti betona z metodami umetne inteligence je generirati znanje za napovedovanje lastnosti betona na podlagi parametrov sestave in podatkov o osnovnih materialih. Izkušeni tehnologi, ki imajo sicer veliko znanja o problemu, si morajo pri doseganju tega cilja pomagati z dolgotrajnimi in dragimi preiskavami. Z nalogo želimo doseči, da bi se sedanje obsežne rutinske preiskave skrčile na preverjanje generiranih napovedi.
V prvi fazi smo se omejili na napovedovanje konsistence svežega betona po metodi poseda stožca. Iz arhiva smo zbrali podatke o 392 različnih betonih in osnovnih materialih teh betonov. Te podatke smo uporabili kot učne primere, na podlagi katerih smo avtomatsko generirali pravila za določanje poseda svežega betona. Dosegli smo točnost napovedi okrog 60%.

POVZETEK

Cilj raziskovalnega projekta Napovedovanje lastnosti betona z metodami umetne inteligence je generirati znanje za napovedovanje lastnosti betona na podlagi parametrov sestave in podatkov o osnovnih materialih. Izkušeni tehnologi, ki imajo sicer veliko znanja o problemu, si morajo pri doseganju tega cilja pomagati z dolgotrajnimi in dragimi preiskavami. Z nalogo želimo doseči, da bi se sedanje obsežne rutinske preiskave skrčile na preverjanje generiranih napovedi.

V prvi fazi smo se omejili na napovedovanje konsistence svežega betona po metodi poseda stožca. Iz arhiva smo zbrali podatke o 392 različnih betonih in osnovnih materialih teh betonov. Te podatke smo uporabili kot učne primere, na podlagi katerih smo avtomatsko generirali pravila za določanje poseda svežega betona. Dosegli smo točnost napovedi okrog 60%.

Brezplačen elektronski izvod revije:
Celoten članek si preberite v elektronski različici revije Gradbeni vestnik v PDF obliki.

A NEW APROACH IN CONCRETE TECHNOLOGY: INDUCTIVE MACHINE LEARNING

 

POVZETEK
Cilj raziskovalnega projekta Napovedovanje lastnosti betona z metodami umetne inteligence je generirati znanje za napovedovanje lastnosti betona na podlagi parametrov sestave in podatkov o osnovnih materialih. Izkušeni tehnologi, ki imajo sicer veliko znanja o problemu, si morajo pri doseganju tega cilja pomagati z dolgotrajnimi in dragimi preiskavami. Z nalogo želimo doseči, da bi se sedanje obsežne rutinske preiskave skrčile na preverjanje generiranih napovedi.
V prvi fazi smo se omejili na napovedovanje konsistence svežega betona po metodi poseda stožca. Iz arhiva smo zbrali podatke o 392 različnih betonih in osnovnih materialih teh betonov. Te podatke smo uporabili kot učne primere, na podlagi katerih smo avtomatsko generirali pravila za določanje poseda svežega betona. Dosegli smo točnost napovedi okrog 60%.

 

SUMMARY

The aim of the research project Predicting concrete properties using artificial intelligence methods is generating knowledge to predict properties of concrete from data about mix proportions and materials used, in order to reduce the amount of expensive and time consuming laboratory experiments which at present can not be avoided.

A set of 392 data about different concrete mixes and their components provided learning examples from which the rules for prediction of fresh concrete consistency were generated automatically. Some results of the experiments are presented. The accuracy achieved was approximately 60 %.

Karlovška 3
1000 Ljubljana, SLOVENIJA

Phone: +386 1 52-40-200
Fax: +386 1 52-40-199
email: gradb.zveza@siol.net,
gradbeni.vestnik@siol.net
http://www.zveza-dgits.si