使用人工智能和水化监测实时预测早期混凝土的压力强度
Adam Marchewka1, Patryk Ziolkowski2, Sebastián García Galán3
1Institute of Telecommunications and Computer Sciences, University of Science and Technology, Bydgoszcz, Poland.
本研究介绍了一种人工智能驱动的系统,用于使用温度传感器实时预测混凝土强度. CONCRESENSE系统提供了高精度,提高了施工效率和安全.
科学领域:
- 建筑技术 建筑技术 建筑技术
- 在土木工程中的人工智能.
- 材料科学 材料科学 材料科学
背景情况:
- 传统的混凝土强度测试耗时,阻碍了实时的建筑决策.
- 建筑技术的进步需要有效,可靠的方法来监测混凝土的性能.
研究的目的:
- 开发和评估基于人工智能的系统,用于预测混凝土的早期压力强度.
- 能够实时监控水泥水化过程,以改善施工管理.
主要方法:
- 集成温度传感器,通信模块和数据库服务器来收集数据.
- 开发一个定制的深度神经网络 (AI模型) 来分析水分数据.
- 在混凝土固化过程中实时数据传输和分析.
主要成果:
- 人工智能系统实现了混凝土压力强度的高预测精度 (R2 = 0.996,RMSE = 0.143 MPa).
- 该系统展示了强大的实时处理能力,用于建筑业的决策.
- 经验结果证实了该系统在预测早期力量方面的有效性.
结论:
- 开发的AI系统为实时混凝土强度预测提供了重大进步.
- 康克雷森斯系统提高了建筑安全,效率和质量.
- 建议侧重于改善各种应用的通信,电源管理和可扩展性.
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