کانال صنفی جامعه مهندسی

📍کاربردهای هوش مصنوعی در مهندسی عمران - بخش اول:

● ابزارهای هوش مصنوعی در مهندسی عمران و ساخت و ساز می‌توانند به مهندسان عمران کمک کنند که پروژه‌های ساختمانی و عمرانی را بر اساس معیارهای کیفیت، ایمنی و هزینه بهبود دهند و بطور کلی عملکرد و کارایی سازه‌ها را بهبود بخشند.

1⃣ طراحی و بهینه‌سازی سازه‌ها:
● طراحی بهینه سازه‌ها: هوش مصنوعی می‌تواند با استفاده از الگوریتم‌های بهینه‌سازی و یادگیری ماشین به مهندسان کمک کند تا سازه‌هایی با مصرف کمتر مصالح و هزینه‌های کمتر، طراحی کنند، بدون اینکه به پایداری و ایمنی آن‌ها لطمه وارد شود.
● مدل‌سازی پارامتریک: استفاده از مدل‌های یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی برای پیش‌بینی عملکرد سازه‌ها تحت شرایط مختلف مانند بارگذاری‌های دینامیکی، زلزله و باد صورت می‌گیرد.

2⃣ مدیریت پروژه:
● پیش‌بینی زمان و هزینه پروژه: الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند با تحلیل داده‌های قبلی پروژه‌ها، زمان و هزینه‌های اجرای پروژه‌های عمرانی را پیش‌بینی کنند و به مدیریت پروژه در برنامه‌ریزی دقیق‌تر کمک کنند.
● مدیریت منابع و زمان‌بندی: هوش مصنوعی می‌تواند به بهینه‌سازی استفاده از منابع (مانند نیروی کار، ماشین‌آلات و مصالح) و زمان‌بندی کارها کمک کند که پروژه‌ها در زمان مقرر و با هزینه‌های کمتر به اتمام رسند.

3⃣ نظارت و ارزیابی ساخت و ساز:
● نظارت بر کیفیت ساخت و ساز: از الگوریتم‌های بینایی کامپیوتر برای تشخیص خودکار مشکلات در حین ساخت‌ و ساز، مانند ترک‌ها، جابجایی مصالح یا نقص‌های سازه‌ای استفاده می‌شود. این تکنیک‌ها می‌توانند از طریق پهپادها یا دوربین‌های نظارتی اطلاعات را جمع‌آوری و تحلیل کنند.
● ارزیابی ایمنی کارگاه‌های ساختمانی: هوش مصنوعی با تحلیل تصاویر و ویدیوهای دوربین‌های نظارتی می‌تواند نقض‌های ایمنی مانند عدم استفاده از تجهیزات حفاظتی توسط کارگران یا وضعیت‌های خطرناک را شناسایی و گزارش دهد.

4⃣ پیش‌بینی و نگهداری پیشگیرانه:
● پیش‌بینی خرابی‌ها و نگهداری سازه‌ها: از یادگیری ماشین برای پیش‌بینی خرابی‌های احتمالی در سازه‌ها، مانند پل‌ها و ساختمان‌ها، استفاده می‌شود. این امر به برنامه‌ریزی بهتر برای نگهداری و تعمیرات پیشگیرانه کمک می‌کند و می‌تواند هزینه‌های تعمیر و نگهداری را کاهش دهد.
● نظارت بر عملکرد زیرساخت‌ها: سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند بطور مداوم داده‌های حسگرهای مختلف (مانند حسگرهای تنش، دما و لرزه‌نگارها) را تحلیل کنند تا از وضعیت سلامت سازه‌ها مطلع شوند و در صورت نیاز، جهت تعمیرات فوری هشدار دهند.

@EngSociety

www.group-telegram.com/jp/EngSociety.com/866

572 viewsSep 3 at 14:23

📍کاربردهای هوش مصنوعی در مهندسی عمران - بخش اول:

● ابزارهای هوش مصنوعی در مهندسی عمران و ساخت و ساز می‌توانند به مهندسان عمران کمک کنند که پروژه‌های ساختمانی و عمرانی را بر اساس معیارهای کیفیت، ایمنی و هزینه بهبود دهند و بطور کلی عملکرد و کارایی سازه‌ها را بهبود بخشند.

1⃣ طراحی و بهینه‌سازی سازه‌ها:
● طراحی بهینه سازه‌ها: هوش مصنوعی می‌تواند با استفاده از الگوریتم‌های بهینه‌سازی و یادگیری ماشین به مهندسان کمک کند تا سازه‌هایی با مصرف کمتر مصالح و هزینه‌های کمتر، طراحی کنند، بدون اینکه به پایداری و ایمنی آن‌ها لطمه وارد شود.
● مدل‌سازی پارامتریک: استفاده از مدل‌های یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی برای پیش‌بینی عملکرد سازه‌ها تحت شرایط مختلف مانند بارگذاری‌های دینامیکی، زلزله و باد صورت می‌گیرد.

2⃣ مدیریت پروژه:
● پیش‌بینی زمان و هزینه پروژه: الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند با تحلیل داده‌های قبلی پروژه‌ها، زمان و هزینه‌های اجرای پروژه‌های عمرانی را پیش‌بینی کنند و به مدیریت پروژه در برنامه‌ریزی دقیق‌تر کمک کنند.
● مدیریت منابع و زمان‌بندی: هوش مصنوعی می‌تواند به بهینه‌سازی استفاده از منابع (مانند نیروی کار، ماشین‌آلات و مصالح) و زمان‌بندی کارها کمک کند که پروژه‌ها در زمان مقرر و با هزینه‌های کمتر به اتمام رسند.

3⃣ نظارت و ارزیابی ساخت و ساز:
● نظارت بر کیفیت ساخت و ساز: از الگوریتم‌های بینایی کامپیوتر برای تشخیص خودکار مشکلات در حین ساخت‌ و ساز، مانند ترک‌ها، جابجایی مصالح یا نقص‌های سازه‌ای استفاده می‌شود. این تکنیک‌ها می‌توانند از طریق پهپادها یا دوربین‌های نظارتی اطلاعات را جمع‌آوری و تحلیل کنند.
● ارزیابی ایمنی کارگاه‌های ساختمانی: هوش مصنوعی با تحلیل تصاویر و ویدیوهای دوربین‌های نظارتی می‌تواند نقض‌های ایمنی مانند عدم استفاده از تجهیزات حفاظتی توسط کارگران یا وضعیت‌های خطرناک را شناسایی و گزارش دهد.

4⃣ پیش‌بینی و نگهداری پیشگیرانه:
● پیش‌بینی خرابی‌ها و نگهداری سازه‌ها: از یادگیری ماشین برای پیش‌بینی خرابی‌های احتمالی در سازه‌ها، مانند پل‌ها و ساختمان‌ها، استفاده می‌شود. این امر به برنامه‌ریزی بهتر برای نگهداری و تعمیرات پیشگیرانه کمک می‌کند و می‌تواند هزینه‌های تعمیر و نگهداری را کاهش دهد.
● نظارت بر عملکرد زیرساخت‌ها: سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند بطور مداوم داده‌های حسگرهای مختلف (مانند حسگرهای تنش، دما و لرزه‌نگارها) را تحلیل کنند تا از وضعیت سلامت سازه‌ها مطلع شوند و در صورت نیاز، جهت تعمیرات فوری هشدار دهند.

@EngSociety

BY کانال صنفی جامعه مهندسی