Общие методические аспекты применения машинного обучения при моделировании рабочих процессов роботизированных бетоноукладочных машин

Васильев Я.В., Гусева А.В.

Санкт-Петербургский государственный архитектурно-строительный университет, Санкт-Петербург

Ключевые слова: аддитивное строительное производство, 3D-печать бетона, численное моделирование, печать на основе экструзии, моделирование процессов, роботизированные бетоноукладочные машины, машинное обучение.

Аннотация. Применение строительных 3D-принтеров, которые по своим конструктивным решениям и классификационным признакам, могут быть объединены в роботизированные бетоноукладочные машины, на настоящий момент в гражданском и промышленном строительстве открывает новые перспективы как во внедрении новых материалов и получении сложных параметризованных конструкций с заданными свойствами, так и в развитии самих средств механизации строительного производства. Настоящая статья преследует своей целью разработку общего методического подхода к внедрению машинного обучения в процессы применения роботизированных бетоноукладочных машин при контурном послойном возведении зданий и сооружений, сборных конструкций и малых архитектурных форм, а также проанализировать и представить общие результаты известных исследований о применении машинного обучения в данной сфере. В статье обобщён потенциал и задачи машинного обучения с точки зрения повышения эффективности процессов смешивания, подачи и укладки материалов роботизированными бетоноукладочными машинами, мониторинга состояния данных процессов в реальном времени и прогнозирования поведения возводимых конструкций.

General methodological aspects of applying machine learning in modeling work processes of robotic concrete paving machines

Vasilev Ya.V., Guseva A.V.

Saint-Petersburg State University of Architecture and Civil Engineering, Saint-Petersburg

Keywords: additive construction manufacturing, 3D concrete printing, numerical modeling, extrusion-based printing, process modeling, robotic concrete paving machines, machine learning

Abstract. Application of 3D construction printers, which by their design solutions and classification features can be combined into robotic concrete placement machines, currently in civil and industrial construction opens new perspectives both in the introduction of new materials and obtaining complex parameterized structures with specified properties, and in the development of mechanization means of construction production. This paper aims to develop a general methodological approach to the introduction of machine learning in the processes of robotic concrete placement machines application in the contour layer-by-layer erection of buildings and structures, prefabricated structures and small architectural forms, as well as to analyze and present the general results of known research on the application of machine learning in this area. The article summarizes the potential and challenges of machine learning from the point of view of increasing the efficiency of mixing, feeding and laying materials of robotic concrete placement machines, monitoring the state of these processes in real time and predicting the behavior of erected structures.