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具体展会展示人工智能、3D打印的最新研究成果

具体展会展示人工智能、3D打印的最新研究成果
(图片来源:VCG/Getty Images)

建筑、工程和建筑行业精通优化所需的具体设计原则生产力.然而,能够将这种生产力提升到下一个水平的先进技术还不太成熟。几十年来,结构工程研究人员一直在探索机器学习在该领域的应用。但加州大学洛杉矶分校(University of California at Los Angeles)副教授亨利·伯顿(Henry Burton)表示,直到过去5年,研究人员和实践者才开始认真探索机器学习如何提高特定任务的效率和准确性,或解决以前难以解决的问题。混凝土3D打印也是如此,它有潜力通过定制结构形状、减少模板、降低施工时间和成本来改变行业。美国混凝土研究所的2021年虚拟混凝土大会提供了对这些技术的潜力和挑战的最新研究。

ML,数据挖掘是具体人工智能的关键

大会关于人工智能的专题讨论主要集中在其中的一个子集——机器学习,即使用和开发计算机系统,通过使用算法和统计模型从数据模式中分析和推断,可以在不遵循特定指令的情况下进行学习和适应。在会议期间,Burton提供了四个标准来帮助结构工程师决定何时使用机器学习:

  1. 如果你要用经验模型
  2. 如果能节省时间
  3. 当一个基于物理的模型被认为是“不完整的”
  4. 如果它能创造新的机会

Giatec Scientific是一家位于安大略渥太华的公司,该公司开发了第一个用于混凝土测试的人工智能程序Roxi。在会议期间,该公司的研发经理安德鲁·法希姆(Andrew Fahim)解释了该公司如何使用来自数万个基于物联网的传感器的数据来训练机器学习算法,以检测异常情况,建议混凝土混合物的变化并预测未来的性能。

法希姆解释说,该公司实现这一目标的方法之一是通过其最近发布的SmartMix网页仪表盘,该仪表盘可以帮助混凝土生产商根据混合物的比例、原材料特性和环境条件预测混凝土的抗压强度、和易性和空气含量。它还可以帮助生产商满足性能规范和规定的要求,包括不同年龄和坍落度的强度。

但是,当涉及到具体的AI时,Roxi和SmartMix等解决方案获得了大部分关注,数据挖掘也是AI/ML等式的关键组成部分。利兹大学(University of Leeds)副教授埃米利奥·加西亚·泰恩瓜(Emilio Garcia Taengua)将社会对人工智能发展的看法与柏拉图的《洞穴寓言》(Allegory of the Cave)进行了比较,他认为数据科学经常被忽视,因为大部分都发生在幕后。Garcia Taengua正在从事的一个项目是ACI基金会支持的“OptiFRC”项目,该项目涉及创建一个详尽的数据库,其中包含从过去20年发表的论文中汇编的数百种纤维增强混凝土混合物的信息。它还包括对混合成分的相对数量、纤维几何形状和用量之间的关系进行建模。该团队正在利用剩余弯曲强度参数、比例极限和抗压强度之间的相关性来开发预测工具。最终的结果是一个软件包,用户可以访问数据库并利用模型来优化混合比例。

Burton说,尽管Giatec和利兹大学的努力包含了大量的信息,但数据稀疏性仍然是结构工程师寻求应用ML所面临的最大挑战之一。他还指出,随着模型复杂性的增加,研究人员会面临模型过拟合的风险。

流变性是混凝土3D打印的一大研究热点

流变学,或物质的流动,是ACI在3D打印专题会议上的一个共同主题。伊利诺伊大学香槟分校的研究生Karthik Pattaje Sooryanarayana说,混凝土3D打印已经在相对较小的应用中取得了成功,但要扩大这项技术的规模,研究人员必须找到降低成本的方法,使材料更耐用,打印速度更快,缺陷更少。常见的问题包括缺乏垂直加强,挤压头堵塞,挤压间隙和干燥收缩。公式的很大一部分是混凝土的流变特性,如损失模量、屈服应力屈服、屈服应变屈服和复杂粘度。

Wilson Ricardo Leal de Silva是丹麦技术研究所混凝土中心的产品经理,他说工程师可以通过在挤出机中添加外加剂来调整流变性和水化,从而控制材料在挤压时的屈服应力及其随时间的变化。Pattaje Sooryanarayana说,另一种改进3d打印混凝土的方法是加入粗骨料。粗骨料会产生流动问题,但Sooryanarayana的研究表明,可以通过振动控制混凝土等颗粒悬浮液的流变性。

流变学是也与可建造性密切相关-沉积的材料块在不断增加的载荷下保持其尺寸的能力。普林斯顿大学助理教授Mohamadreza Moini解释说,一种分层的、添加剂制造的水泥基材料的挤压能力和形状稳定性取决于沉积材料的早期流变特性。

一旦材料被挤压,可建造性挑战可能源于两种常见的失效机制:下层材料的屈服和元件的屈曲。然而,目前还不清楚是哪些流变特性控制了早期材料在打印过程中的变形,并有助于产生元素的可建造性。莫伊尼研究的关键是,为了控制增材制造中的屈曲,工程师必须控制剪切刚度,而不是屈服强度。Moini说,这一结论对于帮助工程师找到3D打印材料的新方法至关重要。

这是SmartBrief对美国混凝土协会虚拟大会特色会议两部分概述的第2部分。点击在这里对于第1部分,单击在这里订阅ACI SmartBrief。

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