KREMEN Реклама
KREMEN Реклама

Ученые ЮФУ подбирают оптимальные рецепты экологичного бетона для строительной 3D-печати с помощью нейросети

news3dtoday
Идет загрузка
Загрузка
06.08.2026
147
0
Новости

Подпишитесь на автора

Подпишитесь на автора, если вам нравятся его публикации. Тогда вы будете получать уведомления о его новых статьях.

Отписаться от уведомлений вы всегда сможете в профиле автора.

0

В ЮФУ создали нейросеть для определения оптимального состава бетона для строительной 3D-печати с использованием отходов. Алгоритм находит компромисс между экологичностью и прочностью, сокращая потребление песка и ускоряя разработку новых материалов. Дополнительные требования обуславливаются спецификой работы строительных 3D-принтеров. 

Ученые ЮФУ подбирают оптимальные рецепты экологичного бетона для строительной 3D-печати с помощью нейросети

«Смесь для строительной 3D-печати должна легко прокачиваться и равномерно выходить через сопло, но сразу после укладки сохранять форму и выдерживать массу последующих слоев, поэтому при подборе состава важно учитывать не только итоговую прочность бетона, но и его пригодность для непрерывной и стабильной печати», — рассказала руководительница Центра компетенций циркулярных биоматериалов ЮФУ Екатерина Кравченко. 

При оценке прочности 3D-печатного бетона необходимо учитывать его послойную структуру, когезию слоев и зависимость механических характеристик от направления приложения нагрузки. Ученые ЮФУ создали программу, которая позволяет использовать меньше первичных природных ресурсов для строительной 3D-печати, то есть частично заменять некоторые компоненты на строительные отходы. Алгоритм поможет существенно ускорить создание новых составов для строительной 3D-печати, сократить расход сырья, число лабораторных экспериментов и время, необходимое для подбора смесей. Такими материалами можно печатать внутренние перегородки, фасадные элементы, малые архитектурные формы — клумбы, лавки и тому подобное — и отдельные неструктурные компоненты малоэтажных зданий.

«С одной стороны, в составе должно присутствовать максимально возможное количество вторичного сырья, полученного из строительных отходов, чтобы сократить потребление природного песка и вернуть отходы в производственный цикл. С другой стороны, увеличение доли переработанных компонентов не должно приводить к существенной потере прочности бетона. В результате машинное обучение помогает подобрать такой компромиссный состав. Мы стремимся сделать города «зелеными» сразу в двух смыслах — за счет увеличения площади растительности «вверх» и за счет применения экологичных материалов и низкоуглеродных технологий при создании самих конструкций», — рассказала заведующая кафедрой почвоведения и оценки земельных ресурсов ЮФУ Татьяна Минкина.

Исследование выполнено при поддержке федеральной программы «Приоритет-2030», результаты опубликованы в издании Journal of Materials in Civil Engineering.

Источник: Южный федеральный университет

А у вас есть интересные новости? Поделитесь с нами своими разработками, и мы расскажем о них всему миру! Ждем ваши идеи по адресу news@3Dtoday.ru

Подпишитесь на автора

Подпишитесь на автора, если вам нравятся его публикации. Тогда вы будете получать уведомления о его новых статьях.

Отписаться от уведомлений вы всегда сможете в профиле автора.

0
Комментарии к статье
Lider 3D Реклама
Lider 3D Реклама