Об одном подходе к проектированию составов бетонных смесей с прогнозируемой моделью оценки качества

Размещено на http://www.allbest.ru/

Орловский государственный технический университет

Об одном подходе к проектированию составов бетонных смесей с прогнозируемой моделью оценки качества

Д-р техн. наук, проф. Суздальцев А.И.

Асп. Лихачев Д.В.

г. Орел

Аннотация

бетонный смесь прогнозирование качество

В статье изложен подход к проектированию составов бетонных смесей с прогнозируемой моделью оценки качества готового изделия, основанный на использовании нечеткой модели проектирования составов и нечеткой модели прогнозирования качества.

Annotation

The method of concrete mix design with final product quality forecasting model based on fuzzy logic models is given in this article.

Основная часть

Технологический процесс приготовления бетонной смеси, включая подбор состава и лабораторные испытания, занимает около 30 суток. Его можно условно разделить на 2 части (фазы): подготовительную и производственную[1].

Подготовительная фаза включает в себя: подбор состава смеси с учетом полученных опытным путем характеристик ее компонент, с последующим изготовлением опытных образцов, по которым принимается решение о принятии данного состава в промышленное производство. В случае отрицательного результата испытаний подготовительная фаза повторяется, с учетом полученных данных в количественный или качественный состав смеси вносятся изменения и далее изготовленные образцы вновь испытываются. Факторы, влияющие на отрицательный результат на первом этапе: ошибки при расчете состава бетонной смеси и некорректно проведенные измерения параметров компонент бетонной смеси.

В случае положительного результата испытаний образцов принимается решение о промышленном производстве бетонной смеси согласно полученной карте подбора. Далее испытывают готовую бетонную смесь и при положительных результатах испытаний передают ее на объект. На этом этапе на результат испытаний в большей степени оказывает влияние точность дозирующего оборудования.

Факторы, оказывающие отрицательное влияние на процесс, можно разделить на две группы: назовем их условно «технические» и «человеческие». Исходя из производственных условий, на предприятиях зачастую не имеется средств для обновления производственного оборудования и приборов контроля. Таким образом, большинство предприятий, производящих бетон, вынуждены использовать устаревшее оборудование и приборы контроля, так как решение «технических» проблем является для них «дорогим удовольствием». Улучшить ситуацию можно, постаравшись сократить влияние «человеческого» фактора на технологический процесс приготовления бетонной смеси. Наиболее сложным участком технологического процесса является - подбор состава бетонной смеси [2], так как он требует большого количества времени для осуществления расчетов и наличия определенных навыков и опыта у сотрудника строительной лаборатории. Только на одни испытания образцов требуется 28 суток. Помимо этого возникают ситуации, требующие внесения корректив в подобранный состав бетона, что в свою очередь приводит к повтору всего процесса подбора.

С целью сокращения сроков и повышения эффективности процесса подбора и, как следствие, повышение качества бетона при его промышленном производстве на предприятиях строительной индустрии предлагается следующий подход с использованием нечеткой модели проектирования составов бетонных смесей и нечеткой модели прогнозирования их качества. Структурная схема модели представлена на рисунке 1.

В общую модель входят 2 нечеткие модели: НМ1 и НМ2, где НМ1 - нечеткая модель проектирования составов бетонных смесей, а НМ2 - нечеткая модель прогнозирования качества готового изделия. Первоначально на вход блока фаззификации (fuz 1) поступают данные о параметрах компонент смеси и требований к качеству смеси вида - V_ij={A,P,O,W}, где А - активность цемента, кг/см²; Р - требуемая прочность конечного продукта (бетона), кг/см²; О - осадка конуса готовой бетонной смеси, см; W - влажность песка, %. На первом этапе четкие данные диапазонов входных переменных под воздействием правила f1 представляются в виде лингвистических переменных - терм-множеств вида [3]:

T(V_ij) = {NB,NM,ZE,PM,PB} (1)

Термы определяются с помощью функций принадлежности м(х) вида:

(2)

где а - коэффициент квантования, b - пиковое значение каждого диапазона из множества Т(V_ij), v_ij - значение переменной из множества значений V_ij. Граничными условиями для данной функции являются:

(3)

В результате на выходе блока fuz1 имеем нечеткие входные данные вида , которые под воздействием правила f₂ преобразуются в нечеткое множество данных о составе бетонной смеси - . Правило f2 имеет вид «если …, то …» и определяется следующим выражением:

(4)

Размещено на http://www.allbest.ru/

Рис. 1 Структура модели проектирования составов бетонных смесей

После чего полученный нечеткий вариант состава бетонной смеси сохраняется в блоке запоминания состава (БЗС). Далее в блоке def1 осуществляется дефаззификация нечеткого состава по методу медианы - правило f3. В результате мы имеем четкие данные о составе бетонной смеси вида S_mn, где . В блоке выбора направления передачи данных о составе бетонной смеси (БВНПДС) осуществляется сравнение суммы количественных данных о полученном составе с критерием оценки качества подбора состава [4] согласно правилу f4, которое имеет следующий вид:

(5)

Если выполняется первое условие, то данные о составе из БЗС возвращаются на вход блока декомпозиции (dec1), где согласно набору правил f5 осуществляется корректировка нечеткого состава до тех пор пока не будет выполнятся второе условие. В этом случае нечеткие данные из блока запоминания составов вида поступают на вход блока декомпозиции (dec2) второй нечеткой модели - НМ2. Далее осуществляется преобразование нечеткого состава, согласно правила f6, которое имеет вид «если …, то…» и определяется выражением:

(6)

где - множество нечетких значений прочности. Используя правило минимакса (f7), осуществляется дефаззификация нечеткого значения прочности. Полученные в результате дефаззификации четкие данные поступают на вход блока оценки результатов прогноза прочности (БОРП). Выбор данных о прочности готового продукта зависит от результатов преобразования внутри данного блока, которые осуществляются согласно правила f8 вида:

(7)

где -четкое значение прочности, - критерий оценки прочности [4], P _зад - заданное (требуемое) значение прочности. В случае выполнения первого условия осуществляется возврат на вход блока БЗС, откуда данные о нечетком составе возвращаются к повторной декомпозиции (dec1), согласно набора правил f9. Цепь преобразований осуществляется до тех пор пока не начнет выполнятся второе условие из выражения (7), т.е. прочность будет находится в допустимых пределах согласно критерия оценки прочности. В этом случае принимается решение о пригодности спроектированного состава S_mn с представлением результата прогноза P_k.

Авторами ведется разработка имитационной компьютерной модели, в основу которой положены описанные в данной статье нечеткие модели НМ1 и НМ2. При получении положительных результатов исследований на разрабатываемой модели можно будет говорить об автоматизации высокого уровня проектирования составов бетонных смесей, позволяющей исключить процедуры подготовки и проведения испытаний экспериментальных образцов, т.е. значительно сократить время проектирования составов бетонных смесей, материальные и людские ресурсы.

Литература

1. Шестоперов С.В. Технология бетона. Учебное пособие для вузов. М.: Высшая школа, 1977. 432 с.

2. Руководство по подбору составов тяжелого бетона. / НИИ бетона и железобетона Госстроя СССР. М.: Стройиздат., 1979. 103 с.

3. Прикладные нечеткие системы: Пер. с япон./К. Асаи, Д. Ватада, С. Иваи и др.; под редакцией Т. Тэрано, К. Асаи, М. Сугэно. М.: Мир, 1993. 368 с., ил.

4. Контроль качества на строительстве мостов. Пособие для инженерно-технических работников мостостроительных организаций. / Сост. Е.А. Варшавский, Б.В. Милованов, Е.П. Глушков. М.: Недра, 1994. 302 с.

Размещено на Allbest.ru