Геодезический мониторинг осадки оснований автомобильных дорог

Конференция завершилась, однако в оргкомитет продолжают поступать презентации докладчиков, которые участвовали в мероприятии заочно. Сегодня в архив сайта ГМА добавлен доклад Динары Ринатовны Башировой, которая учится в аспирантуре Петербургского государственного университета путей сообщения Императора Александра I. Тема – Экспериментальные исследования по применению комплексного подхода к геодезическому мониторингу осадки оснований автомобильных дорог на грунтах с низкой несущей способностью.

Задачей исследования, представленного докладчиком в качестве примера, было создание прогнозной модели осадок оснований автомобильных дорог на основе рекуррентной нейронной сети (RNN) долговременной и кратковременной памяти. Рекуррентные нейронные сети – это системы обработки большого массива данных, где связи между элементами образуют направленную последовательность. Благодаря этому появляется возможность обрабатывать серии событий во времени или последовательные пространственные цепочки. Поэтому сети RNN применимы в таких задачах, где нечто целостное разбито на части.

Такими частями целого в примере исследования, на который докладчица ссылается в презентации, являются инженерно-геологические элементы (ИГЭ) как основная грунтовая единица при инженерно-геологической схематизации грунтового объекта.

На исследуемом участке в инженерно-геологических разрезах было определено восемь ИГЭ: насыпной грунт, торф, глины текучие, суглинки текучие и текучепластичные, суглинки твердые и мягкопластичные, супеси твердой и пластичной консистенции, пески и супеси.

По мнению докладчика основные этапы работ включают в себя:

Создание комплексной геомеханической модели на основе выполненных инженерно-геологических изысканий. Предварительную оценку скорости деформационного процесса, максимальной скорости осадки, зоны влияния проектируемой насыпи. Проектирование схемы расположения высотной опорной сети вне зоны влияния насыпи, деформационной сети – на основе анализа напряженно-деформированного состояния. Выполнение геодезических наблюдений за вертикальными смещениями и, на их основе, проведение верификации полученной модели, плюс расчет необходимого интервала между циклами наблюдения.

И в завершение – создание прогнозной модели осадок оснований автомобильных дорог на основе рекуррентной нейронной сети долговременной и кратковременной памяти и оценка качества выполненного прогнозирования.