На сегодняшний день во Вьетнаме для обеспечения стабильности и повышения качества асфальтобетона основное внимание уделяется применению новых технологий, материалов или совершенствованию методов проектирования. Однако, несмотря на значительные достижения в этой области, остаётся недостаточно исследованным и внедрённым вопрос автоматизации процессов управления производством асфальтобетонных смесей. На основе опыта, накопленного в России, авторы предлагают разработать систему адаптивного управления рецептурой асфальтобетонной смеси, которая способствует стабилизации и повышению качества производства. В статье авторы представляют структуру системы управления и её алгоритмы, а также описывают результаты моделирования и оценки эффективности данной системы. Исследование показывает, что система адаптивного управления рецептурой асфальтобетонной смеси, разработанная на основе опыта работы в России, успешно демонстрирует свою эффективность в условиях Вьетнама.

Ключевые слова: асфальтобетон, асфальтобетонная смесь, стабильность Маршалла, система управления, рецептура, имитационная модель, моделирование, MATLAB, эффективность управления

2.1.1 - Строительные конструкции, здания и сооружения , 2.3.3 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами

Асфальтобетонные смеси являются основным строительным материалом для дорожного покрытия, и точное проектирование их состава играет ключевую роль в качестве и долговечности дорожных покрытий. В данной статье обсуждаются проблемы, связанные с проектированием состава асфальтобетонной смеси, а также представляется разработанная система автоматического подбора смеси. Система автоматического подбора состава асфальтобетонных смесей представляет собой мощный инструмент для оптимизации процесса подбора материалов, используемых в дорожном строительстве. Эта система может рассчитать оптимальный состав смеси, учитывая технические и экономические ограничения, что приводит к повышению точности и надёжности подбора состава смеси. Преимущества этой системы включают сокращение времени и затрат на процесс подбора, возможность тестирования и анализа различных вариантов смеси, что в итоге улучшает качество и долговечность дорожных покрытий.

Ключевые слова: асфальтобетон, асфальтобетонная смесь, подбор состава, метод наименьших квадратов, метод линейного программирования, программное обеспечение, автоматизация, Python, Microsoft Access

2.1.8 - Проектирование и строительство дорог, метрополитенов, аэродромов, мостов и транспортных тоннелей , 2.3.3 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами

Качество асфальтобетонной смеси на выходе асфальтобетонного завода (АБЗ) нестабильно из-за возмущений, которые мы не можем контролировать или контролируем со значительной задержкой. К возмущениям можно отнести такие факторы как: неточность имеющихся связей между свойствами компонентов асфальтобетонной смеси и параметрами технологического процесса с качеством готовой продукции. К возмущениям можно отнести наше незнание о наличии связей между отдельными показателями и качеством смеси. Прогнозирование этих возмущений для определения фактического качества на выходе становится ключевой задачей. Ранее определение оптимальной длины ряда данных для прогнозирования было сложной задачей. На сегодняшний день с использованием современных технологий эта проблема успешно решена. В данной статье авторы предлагают метод прогнозирования с адаптацией для определения оптимальной длины ряда данных. Результаты исследования включают значения ошибок прогнозирования без адаптации и с адаптацией. Метод прогнозирования с адаптацией продемонстрировал меньшие значения средней абсолютной ошибки (MAE) чем метод прогнозирования без адаптации (где длина временного ряда всегда равна 100). Это позволяет более эффективно и точно предсказывать суммарные возмущения, что критически важно для обеспечения высокого и стабильного качества асфальтобетонной смеси.

Ключевые слова: асфальтобетон, асфальтобетонная смесь, возмущение, система управления, модель авторегрессии, прогнозирование, метод прогнозирования с адаптацией, оптимальная длина ряда, точность прогноза, средняя абсолютная ошибка

2.1.8 - Проектирование и строительство дорог, метрополитенов, аэродромов, мостов и транспортных тоннелей , 2.3.3 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами

Оперативная корректировка состава асфальтобетонной смеси имеет ключевое значение для достижения высокого качества асфальтобетона. Для обеспечения возможности лёгкой и оперативной корректировки рецептуры асфальтобетонной смеси, прогнозирование свойств асфальтобетона (стабильность по Маршаллу) является критически важным. Существует множество методов прогнозирования свойств асфальтобетона, но выбор того или иного метода является весьма актуальной проблемой. В данной статье предлагаются два метода прогнозирования стабильности по Маршаллу: прогнозирование по модели множественной линейной регрессии и прогнозирование по модели авторегрессии. Для оценки точности прогнозирования моделей применяем две метрики: средняя абсолютная ошибка (MAE) и средняя абсолютная процентная ошибка (MAPE). Результаты исследования показывают, что авторегрессионная модель демонстрирует лучшие результаты прогнозирования, особенно модель авторегрессии второго порядка.

Ключевые слова: асфальтобетон, управление, корректировка состава, прогнозирование, модель множественной линейной регрессии, модель авторегрессии, стабильность по Маршаллу, точность прогноза, средняя абсолютная ошибка, средняя абсолютная процентная ошибка

2.1.8 - Проектирование и строительство дорог, метрополитенов, аэродромов, мостов и транспортных тоннелей , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.3.3 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами