ДИАГНОСТИЧЕСКАЯ СИСТЕМА АНАЛИЗА СОСТОЯНИЯ ОБЪЕКТА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЙРОННОЙ СЕТИ

DIAGNOSTIC SYSTEM FOR ANALYSIS OF THE CONDITION OF OBJECTS USING A NEURAL NETWORK

Anastasia Bespalova

master of the Department of Information Systems in Construction Don State Technical University,

Russia, Rostov-on-Don

АННОТАЦИЯ

В данной статье рассматривается система, позволяющая произвести диагностику и анализ строительного объекта, используя для своих вычислений нейронную сеть.

ABSTRACT

This article discusses a system that allows you to diagnose and analyze a building object using a neural network for its calculations.

Ключевые слова: нейронная сеть, строительный объект, информационные технологии, диагностика.

Keywords: neural network, construction object, information technology, diagnostics.

Структура искусственной нейронной сети строится на основе нейробиологии. Машина, имеющая такую структуру, способна к анализу различной информации и ее запоминанию. Помимо анализа тех данных, которые подаются на вход сети, она также имеет возможность воспроизведения информации, хранимой в ее памяти.  Можно заключить, что нейронная сеть является аналогом человеческого мозга, который состоит из миллионов нейронов, передающих информацию в виде электрических импульсов.

Математическая постановка задачи.

Рассмотрим иерархическую сетевую структуру, которая состоит из нейронов, связанных между собой и объединенных во множество слоев. Синаптические связи устроены так, что каждый нейрон на определенном уровне иерархии принимает и обрабатывает сигнал от каждого нейрона более низкого уровня. В данной сети имеется определенное направление распространения сигналов - от входного слоя через скрытые слои к выходному слою нейронов [2, с. 14].

При диагностировании состояния строительного объекта, следует выделить некое множество состояний и оценить степень влияния каждого признака на вероятность перехода устройства в одно из данных состояний.

Процесс создания стоит начать с составления характеристик объекта, которые подаются на вход нейронной сети и результата обработки полученной информации, который необходимо получить на выходе, таким образом мы создаем базу знаний, на которой и основывается вся диагностика. Формируется общий список дефектов на основе которого и формируется общий результат исследования в виде отчета.

Для обеспечения анализа состояния и формирования результата исследования необходимо знать основные характеристики объекта, составляется его технический паспорт, в который вносятся данные, описывающие объект, это - автор проекта, год разработки, время возведения здания, вести застройщика [2, с. 22]. Диаграмма вариантов использования нейронной сети имеет следующий вид:

Рисунок 1. Диаграмма вариантов использования диагностической системы анализа строительного объекта

Процесс подачи данных на вход нейронной сети происходит разными методами: результат визуального осмотра экспертом, результат обследования бетонных и железобетонных конструкций с использованием дополнительных измерительных приборов, данные считанные с сейсмических датчиков, каждый из данных результатов является выходом нейронной сети.

При визуальном осмотре, опрос пользователя о наличии или отсутствии дефектов.  При инструментальном осмотре, учитываются измерения ширины трещин и дефектов, произведенные специальными приборами – линейка и щупы [1]. При анализе данных сейсмическими датчиками, необходима предварительная установка оборудования, затем частоты, считываемые прибором, передаются на компьютер и сохраняются в базу данных и поступают на вход нейронной сети [5].

Ввод характеристик объекта, подразумевает под собой описание технических характеристик объекта и составление его паспорта. Должна присутствовать возможность ввода подобных данных в базу данных. Необходимо заполнить следующие поля: автор проекта, год разработки проекта, время возведения здания (год, месяц, день), наименование застройщика. Эти данные в будущем необходимы для формирования отчета.

Обследование бетонных и железобетонных конструкций. Для выполнения этого варианта, необходимо иметь информацию о разновидностях дефектов: Информация о трещинах, сколах и разрушениях, Характер трещин и ширина их раскрытия в мм, Информация о прогибах и деформациях конструкций, Степень коррозии бетона и арматуры. Все эти характеристики вносятся в базу данных для последующего использования. Имея информацию о разновидностях дефектов можно заполнить необходимые поля для проведения диагностики. Получение данных с сейсмостанции. Этот вариант требует для выполнения, знания того какие данные считываются с регистраторов и как их трактовать. Считываются колебания, внешние и внутренние. Каждое колебание имеет свой диапазон, который должен иметь норму. Номинальный диапазон рабочих частот по измерительным осям X, Y, Z: от 0,3 до 400 Гц. Пределы измерения по измерительным осям X, Y, Z, не более: в диапазоне частот от 0,3 Гц до 1 Гц, в диапазоне частот от 1 Гц до 100 Гц, в диапазоне частот от 100 Гц до 400 Гц.

Нейронная сеть выполняет вычисления трижды, основываясь на ответах, полученных при визуальном осмотре, инструментальном обследовании и считывании данных с датчиков. Каждый полученный результат запоминается, а затем прогоняется по нейронной сети еще раз и при четвертом (финальном) анализе, который основывается на данных полученных с выходов трех предыдущих, формируется ответ.

На выходе пользователь получает отчет, в котором строительный объект относится к одной из категорий, а именно [1]:

Работоспособное - хорошее состояние стен (износ до 20%) кладка монолитная, не имеет видимых изменений, камни и раствор сохраняют прочность, сцепление камней с раствором не нарушено.

Аварийное - плохое состояние кладки (износ 40…60%) наблюдается ее прогрессирующее ослабление.

Ограниченно-работоспособное - удовлетворительное состояние (износ от 20 до 40%) местами наблюдается разделение кладки на отдельные камни, однако, прочность сохранена.

Используя такой подход диагностики, основывающийся на разных видах ввода данных, можно получить результат анализа, который является наиболее верным, так как учитываются исследования, проведенные различными методами.

Список литературы:

1. ГОСТ 31937-2011 Здания и сооружения. Правила обследования и мониторинга технического состояния.
2. Барский А.Б. Нейронные сети. Распознавание, управление, принятие решений 2004. – 176 с.
3. Тарик Рашид. Создаем нейронную сеть 2017. – 272 с.
4. Лекция 4: Архитектурные особенности проектирования. [Электронный ресурс] – Режим доступа: http://www.intuit.ru/studies/courses/956/467/lecture/28784 (дата посещения: 26.03.2019).
5. Архитектура ИС. [Электронный ресурс] – Режим доступа: http://it-claim.ru/Education/Course/ISDevelopment/Lecture_3.pdf (дата посещения: 07.03.2019).