Метод и алгоритмы предиктивного контроля модуля деформации бинарного композита с помощью искусственной нейронной сети тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Климанова Екатерина Сергеевна

• Климанова Екатерина Сергеевна
• кандидат наук
• 2026

Оглавление диссертации кандидат наук Климанова Екатерина Сергеевна

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. СОСТОЯНИЕ ПРОБЛЕМЫ

1.1 Применение композитных материалов в строительстве

1.1.1 Определение термина «композит»

1.1.2 Примеры использования композитов в строительстве

1.2 Определение характеристики деформируемости грунтов

1.3 Методы планирования эксперимента и обработки результатов измерений характеристик деформируемости грунтов

1.3.1 Метод планирования эксперимента

1.3.2 Анализ методов обработки полученных результатов

1.4. Обзор и анализ применения искусственных нейронных сетей для решения прикладных инженерных задач

1.4.1 Применение методов машинного обучения при исследовании грунтов

1.4.2 Выбор метрики робастности искусственной нейронной сети

1.5 Выводы по главе

ГЛАВА 2. ЛАБОРАТОРНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ ДЕФОРМИРУЕМОСТИ БИНАРНОГО КОМПОЗИТА «ПЕСОК - ГРАНУЛЫ ВСПЕНЕННОГО ПОЛИСТИРОЛА»

2.1. Методика проведения лабораторных исследований деформируемости бинарного композита

2.1.1. Составление плана факторного эксперимента

2.1.2 Выбор параметра оптимизации, независимых факторов влияния, их уровней и интервалов варьирования

2.1.3 Кодирование факторов

2.1.4 Составление матрицы планирования эксперимента

2.1.5 Рандомизация опытов

2.1.6 Реализация плана эксперимента

2.1.7 Проверка значимости коэффициентов регрессионного уравнения

2.1.8 Оборудование для проведения лабораторных исследований

2.1.9 Подготовка образцов бинарного композита

2.1.10. Пробные лабораторные исследования модуля деформации бинарного композита

2.2. Лабораторные исследования деформируемости бинарного композита

2.3. Статистическая обработка результатов лабораторных исследований деформируемости бинарного композита

2.4. Выводы по главе

ГЛАВА 3. ПРЕДИКТИВНЫЙ КОНТРОЛЬ ДЕФОРМИРУЕМОСТИ БИНАРНОГО

КОМПОЗИТА «ПЕСОК - ГРАНУЛЫ ВСПЕНЕННОГО ПОЛИСТИРОЛА» С ПОМОЩЬЮ ИСКУССТВЕННОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ

3.1. Разработка структуры и алгоритма работы искусственной нейронной сети

3.2. Обучение искусственной нейронной сети для предиктивного контроля модуля деформации бинарного композита

3.2.1 Загрузка библиотек

3.2.2. Подготовка исходных данных

3.2.3 Обучение искусственной нейронной сети

3.2.4 Тестирование обученной искусственной нейронной сети

3.2.5 Предиктивный контроль модуля деформации бинарного композита

3.3. Влияние параметров искусственной нейронной сети на результаты предиктивного контроля модуль деформации бинарного композита

3.4. Влияние вариативности независимых факторов на точность предиктивного контроля модуля деформации бинарного композита с помощью искусственной нейронной сети

3.5. Выводы по главе

ГЛАВА 4. РАЗРАБОТКА ПРАКТИЧЕСКИХ РЕКОМЕНДАЦИЙ ПО РЕАЛИЗАЦИИ И ПРИМЕНЕНИЮ МЕТОДА И АЛГОРИТМОВ ПРЕДИКТИВНОГО КОНТРОЛЯ МОДУЛЯ ДЕФОРМАЦИИ БИНАРНОГО КОМПОЗИТА «ПЕСОК - ГРАНУЛЫ ВСПЕНЕННОГО ПОЛИСТИРОЛА»

4.1 Оценка границ погрешности оценки показателей свойств бинарного композита

4.1.1 Модуль деформации бинарного композита

4.1.2 Эквивалентный диаметр частиц песка

4.1.3 Начальная плотность бинарного композита

4.1.4 Влажность бинарного композита

4.1.5 Вертикальная нагрузка на образец бинарного композита

4.1.6 Объёмная доля гранул вспененного полистирола в бинарном композите

4.1.7 Границы погрешности оценки показателей свойств бинарного композита

4.1.8 Оценка относительной погрешности определения показателей физико-механических свойств бинарного композита

4.2 Метод и алгоритмы предиктивного контроля модуля деформации бинарного композита «песок - гранулы вспененного полистирола»

4.2.1 Вводная часть

4.2.2 Оборудование и приборы

4.2.3 Требования к показателям погрешности измерений

4.2.4 Подготовка образцов бинарного композита к компрессионным испытаниям

4.2.5 Проведение компрессионных испытаний

4.2.6 Обучение искусственной нейронной сети

4.2.7 Интерпретация результатов обучения искусственной нейронной сети

4.3. Применение метода и алгоритмов предиктивного контроля модуля деформации бинарного композита «песок-гранулы вспененного полистирола»

4.3.1 Оценка погрешности подобранного лабораторного оборудования

4.3.2 Подготовка данных для обучения искусственной нейронной сети

4.4 Технико-экономический эффект применения метода и алгоритмов предиктивного контроля модуля деформации бинарного композита «песок - гранулы вспененного полистирола»

4.4.1 Сокращение временных ресурсов

4.4.2 Сокращение теплофизических свойств песка

4.5 Выводы к главе

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ И УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

ПРИЛОЖЕНИЕ А(справочное) РЕЗУЛЬТАТЫ ЦИКЛИЧЕСКИХ КОМПРЕССИОННЫХ ИСПЫТАНИЙ ОБРАЗЦА

ПРИЛОЖЕНИЕ Б_ (обязательное). ПРОТОКОЛ ЗАПИСИ ПАРАМЕТРОВ БИНАРНОГО КОМПОЗИТА

ПРИЛОЖЕНИЕ В. (обязательное). ЛИСТИНГ ПРОГРАММЫ ИСКУССТВЕННОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ

ПРИЛОЖЕНИЕ Г. (справочное). ИНСТРУКЦИЯ ПО РАБОТЕ С ПРОГРАММОЙ ДЛЯ ЭВМ «ПРЕДИКТИВНЫЙ КОНТРОЛЬ МОДУЛЯ ДЕФОРМАЦИИ БИНАРНОГО КОМПОЗИТА С ПОМОЩЬЮ ИСКУССТВЕННОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ»

ПРИЛОЖЕНИЕ Д. (справочное). ОЦЕНКА МОДУЛЯ ДЕФОРМАЦИИ ОБРАЗЦОВ БИНАРНОГО КОМПОЗИТА.«ПЕСОК - ГРАНУЛЫ ВСПЕНЕННОГО ПОЛИСТИРОЛА»

ПРИЛОЖЕНИЕ Ж. (обязательное). ПРОЕКТ МЕТОДА ПРЕДИКТИВНОГО КОНТРОЛЯ МОДУЛЯ ДЕФОРМАЦИИ БИНАРНОГО КОМПОЗИТА. «ПЕСОК - ГРАНУЛЫ ВСПЕНЕННОГО ПОЛИСТИРОЛА»

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Метод и алгоритмы предиктивного контроля модуля деформации бинарного композита с помощью искусственной нейронной сети»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы исследования. Исходя из требований, предъявляемых к проектированию оснований и фундаментов зданий и инженерных сооружений [1], следует, что обеспечение корректности исходных данных для расчётов является ответственным этапом в процессе проектирования. При этом «необходимые для расчета оснований и фундаментов физические и деформационно-прочностные характеристики многолетнемерзлых грунтов следует определять на основании их непосредственных полевых или лабораторных испытаний» [2]. В соответствии с [1] «основными параметрами механических свойств грунтов, определяющими несущую способность оснований и их деформации, являются прочностные и деформационные характеристики грунтов», в том числе модуль деформации Е».

В соответствии с [1] и [2] для получения нормативных и расчётных значений характеристик грунтов используют методы статистической обработки результатов испытаний, основанные на нормальном законе распределения вероятностей [3]. Однако, в составе данных методов отсутствуют доказательства факта принадлежности результатов испытаний к нормальному закону распределения. Очевидно, что такой подход вступает в противоречие с требованиями действующего законодательства Российской Федерации [4], определяющего своей целью «обеспечение потребности граждан, общества и государства в получении объективных, достоверных и сопоставимых результатов измерений, используемых в целях защиты жизни и здоровья граждан, охраны окружающей среды, животного и растительного мира, обеспечения обороны и безопасности государства, в том числе экономической безопасности» и «содействие развитию экономики Российской Федерации и научно-техническому прогрессу». Решение проблемы видится в использовании технологии искусственных нейронных сетей, позволяющих в процессе предиктивного контроля модуля деформации предлагаемого бинарного композита «песок - гранулы вспененного полистирола» отказаться от определения характера закона распределения вероятностей, которому подчиняются результаты лабораторных испытаний, а также в построении регрессионной модели, адекватно отражающей влияние независимых параметров на характеристики деформационных свойств бинарного композита.

На основании вышеизложенного выбранная тема диссертационной работы является актуальной и требует проведения необходимых исследований, направленных на разработку метода предиктивного контроля характеристики деформационных свойств бинарного композита с помощью искусственной нейронной сети.

Степень разработанности темы исследования.

Проблематикой композитных материалов и их использованием в строительной отрасти занимались такие ученые, как Бояринцев А. В. [33], Калистру В.А.[34], Колосова А.С. [27], Колотушкин А.В. [29], Кузеев И.Р. [35], Пучка О.В. [32].

К наиболее значимым для теории и практики строительной отрасли исследованиям характеристик механических свойств грунта, основных закономерностей механики грунтов следует отнести труды таких отечественных и зарубежных учёных, как Болдырева Г.Г. [45], Герсеванова Н. М. [40], Виноградова А.Ю. [46], Терцаги К. [39], Цытовича Н. А.[42] и ряда других.

Вопросам планирования эксперимента посвящены труды Адлера Ю.П. [57], Егоровой О.В. [66], Лукашука А.Г. [70], Налимова В.В. [59], Минина К.Е. [68], Сухорукова А.В. [69]-Хикса

4. [58], Zangeneh N. [65].

Проблематикой статистической обработки занимались такие зарубежные и отечественные ученые, как Бехер С.А. [88], Дверницкая ЕВ. [89], Кузнецов А.А.[104], Мельников А.В. [83, 84], Никонов А.В. [88], Орлов А.И. [79], Прокопов А.Ю. [86], Фаттахов Е.А. [87], Alshibli K. [80].

Вопросам разработки и практического применения искусственных нейронных сетей посвящены работы Мокрицкой Т.П. [93], Потапова В.И. [92],Пономарева А.В. [94]; Яббаровой Е.Н. [98], Яблокова А.В. [94], Ofrikhter I.V. [95], Angshuman D. [97], Gluchowski L. [101], Hussain

5. [96], Chollet F. [124]; Zheng H.[99].

Тем не менее, вопрос отказа от необходимости использования гипотезы о принадлежности результатов испытаний в процессе их статистической обработки и разработки регрессионной модели, адекватно отражающей влияние независимых параметров на характеристики механических свойств бинарного композита, остается недостаточно изученным.

Объектом исследований является модуль деформации бинарного композита «песок -гранулы вспененного полистирола».

Предметом исследований является метод предиктивного контроля модуля деформации бинарного композита «песок - гранулы вспененного полистирола».

Целью диссертационной работы является разработка метода и алгоритмов предиктивного контроля модуля деформации бинарного композита «песок - гранулы вспененного полистирола» с помощью искусственной нейронной сети.

Идея работы заключается в использовании регрессионной модели на базе обученной искусственной нейронной сети для предиктивного контроля модуля деформации бинарного композита вместо регрессионного уравнения, разработанного с помощью известных методов планирования эксперимента и статистической обработки данных, утвержденной в действующей нормативной базе.

Задачи исследования:

1. Провести обзор и выполнить анализ моделей, описывающих сложные системы (свойства композитных материалов), существующих методов предиктивного контроля характеристик деформационных свойств композитных материалов, методов планирования эксперимента и практического использования искусственной нейронной сети в инженерной практике.

2. Провести лабораторные исследования модуля деформации БК методом компрессионного сжатия.

3. Разработать регрессионную модель на базе искусственной нейронной сети, описывающую влияние независимых параметров на модуль деформации бинарного композита «песок - гранулы вспененного полистирола».

4. Разработать метод и алгоритмы предиктивного контроля модуля деформации бинарного композита «песок - гранулы вспененного полистирола».

Научная новизна результатов работы:

1. По результатам лабораторных исследо ваний модуля деформации бинарного композита «песок - гранулы вспененного полистирола» для объемных долей гранул вспененного полистирола до 40% обоснована совокупность независимых факторов, влияющих на модуль деформации: среди которых помимо ранее исследованных факторов (влажность и начальная плотность бинарного композита, а также вертикальная нагрузка на бинарный композит) предложено использовать эквивалентный диаметр частиц грунта и объёмную долю гранул вспененного полистирола в бинарном композите.

2. Для независимых факторов, влияющих на модуль деформации бинарного композита, к которым отнесены эквивалентный диаметр частиц грунта; влажность бинарного композита; объёмная доля гранул вспененного полистирола в бинарном композите; начальная плотность бинарного композита; вертикальная нагрузка, воздействующая на бинарный композит, установлены соответствующие критерии вариативности в виде допустимого значения коэффициента вариации.

3. На основе результатов лабораторных и численных исследований:

- предложена регрессионная модель на базе обученной искусственной нейронной сети, реализующая корреляцию независимых факторов и модуля деформации бинарного композита с учетом установленных критериев вариативности, что позволяет отказаться от установления характера распределения данных параметров.

- разработаны метод и алгоритмы предиктивного контроля модуля деформации бинарного композита, отличающиеся выбором комплекта оборудования с индивидуально установленной допустимой погрешностью, контролем коэффициента вариативности

результатов определения модуля деформации бинарного композита, проверкой результатов обучения искусственной нейронной сети с помощью статистического критерия коэффициента детерминации и метрологической характеристики абсолютного значения относительной погрешности, который обеспечивает проведение испытаний с помощью обученной искусственной нейронной сети с коэффициентом детерминации не менее 0,85 и относительной погрешности, не превышающей допустимое значение данной величины.

Теоретическая значимость работы:

1. С помощью полученных лабораторных данных разработана регрессионная модель на базе обученной искусственной нейронной сети для предиктивного контроля модуля деформации бинарного композита.

2. Дана оценка влияния вариативности независимых факторов, используемых для обучения искусственной нейронной сети, на погрешность предиктивного контроля модуля деформации бинарного композита.

3. Получены аналитические зависимости, на основе которых были определены границы оценки погрешности физико-механических характеристик в системе предиктивного контроля модуля деформации бинарного композита.

Практическая значимость работы

1. Алгоритм искусственной нейронной сети, реализованный на языке программирования Python, в основе которого лежит режим обучения «с учителем», а также метод обратного распространения ошибки, с обеспечением повышения качества предиктивного контроля модуля деформации бинарного композита с доверительной вероятностью не менее Р=0,95 и отказом от определения характера распределения данных характеристик.

2. Метод и алгоритмы предиктивного контроля модуля деформации бинарного композита «песок - гранулы вспененного полистирола», включающие применение обученной искусственной нейронной сети с введением установленных статистических критериев оценки погрешности физико-механических характеристик бинарного композита, которая позволяет сократить временные и материальные ресурсы на проведение лабораторных исследований, статистической обработки данных с отказом от определения характера распределения данных характеристик и обеспечивает корректную интерпретацию полученных результатов с доверительной вероятностью не менее Р=0,95.

3. Проект нормативного документа для практического применения предлагаемого метода в рамках частных исследований модуля деформации бинарного композита «песок-гранулы вспененного полистирола».

Методология и методы исследования. В диссертационной работе применены: анализ и научное обобщение существующего опыта лабораторного определения характеристик механических свойств композитных материалов, применяемых в строительстве грунтов оснований; учёт требований и положений теории планирования эксперимента при проведении исследований, моделирование характеристик механических свойств бинарного композита «песок - гранулы вспененного полистирола». Реализация регрессионных моделей характеристик механических свойств бинарного композита «песок-гранулы вспененного полистирола» в диссертации выполнена с использованием современных информационных технологий и компьютерных систем. Обработка результатов исследований проведена с помощью методов математической статистики на основе действующих нормативных документов. Разработка метода и алгоритмов предиктивного контроля модуля деформации бинарного композита была выполнена на основе данных лабораторных определений физико-механических характеристик бинарного композита. Общей методологией выполненных исследований являлся системный подход.

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Совокупность пяти независимых факторов, влияющих на модуль деформации бинарного композита «песок-гранулы вспененного полистирола», два из которых (эквивалентный диаметр частиц песка и объемная доля гранул вспененного полистирола в бинарном композите) используются впервые в практике определения модуля деформации бинарного композита.

2. Обоснование установленных значений статистических критериев для пяти независимых факторов и модуля деформации бинарного композита на основе (в виде) коэффициента вариации и оценки погрешности измеряемой величины с обеспечением достоверности значений в процессе предиктивного контроля модуля деформации бинарного композита «песок-гранулы вспененного полистирола».

3. Метод и алгоритмы предиктивного контроля модуля деформации, исключающие необходимость проверки гипотезы о характере распределения результатов лабораторных исследований и обеспечивающие повышение вероятности прогнозирования искомой величины (модуля деформации) на основе введенных статистических критериев и применения искусственной нейронной сети.

Личный вклад автора заключается в:

1. формулировании объекта, предмета, цели и задач исследования по теме диссертационной работы;

2. выполнении обзора и анализа технологических особенностей грунтовых устройства оснований вертикальных стальных резервуаров для хранения нефти и продуктов её

переработки, разработке классификаций и структурной схемы выполнения комплексных исследований;

3. подготовке 235 образцов бинарного композита, проведении лабораторных исследований модуля деформации бинарного композита, обработке полученных результатов, формулировании выводов и заключения [123];

4. разработке и обучению искусственной нейронной сети для прогнозирования характеристик теплофизических и деформационных свойств бинарного композита (свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2023682925 «Прогнозирование модуля деформации бинарного композита с помощью искусственной нейронной сети» от 01.11.2023) [127];

5. разработке технологии изготовления бинарного композита (патент РФ № 2815688 «Способ изготовления бинарного композита «песок - гранулированный пенополистирол» от 09.09.2024) [123];

6. разработке метода прогнозирования характеристик теплофизических и деформационных свойств бинарного композита с помощью искусственных нейронных сетей (патент РФ № 2826404 «Прогнозирование модуля деформации бинарного композита с помощью искусственной нейронной сети» 20.03.2024) [124].

Автор благодарен и признателен своему научному руководителю, ушедшему из жизни: д.т.н., профессору Косых А.В. за помощь в формировании основ диссертационной работы. Автор выражает искреннюю благодарность научному руководителю, д.т.н., профессору Науменко А.П. за значимые замечания и важнейшие советы при проведении исследования, а также в процессе оформлении диссертационной работы. Также огромную благодарность автор выражает кафедре «Нефтегазовое дело, стандартизация и метрология» и ее заведующему, д.т.н., профессору Шалаю В.В. за возможность в проведении лабораторных исследований на базе лаборатории «Основания и фундаменты объектов нефтегазовой отрасли», а также за оказываемую ежедневную помощь и поддержку.

Степень достоверности и апробация результатов подтверждается использованием поверенных средств измерений и созданием необходимых условий, соответствующих требованиям проведения компрессионных испытаний грунтов, а также подтверждается устойчивостью регрессионной модели обученной искусственной нейронной сети к вариативности независимых факторов и модуля деформации бинарного композита «песок -гранулы вспененного полистирола» с доверительной вероятностью 0,95.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 16 научных работ, включая 2 работы в изданиях, рекомендованных перечнем ВАК, 1 статья размещена в базе Scopus, 2 патента на

изобретение, 1 свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ, 14 статей в сборниках трудов Международных и Всероссийских научно-практических конференций.

Соответствие диссертации паспорту научной специальности. Тема и содержание диссертационной работы соответствует следующим пунктам паспорта научной специальности 2.2.8. Методы и приборы контроля и диагностики материалов, изделий, веществ и природной среды:

3. Разработка, внедрение, испытания методов и приборов контроля, диагностики материалов, изделий, веществ и природной среды, способствующих повышению надёжности изделий и экологической безопасности окружающей среды.

6. Разработка математических моделей, алгоритмического и программно-технического обеспечения обработки результатов регистрации сигналов в приборах и средствах предиктивного контроля и диагностики с целью автоматизации контроля и диагностики, подготовки их для внедрения в цифровые информационные технологии.

Структура и объём работы. Диссертация изложена на 202 страницах машинописного текста, состоит из введения, четырех глав, заключения, перечня используемых сокращений и условных обозначений, списка дитературы и приложений. Текст работы содержит 62 таблицы и 90 рисунков. Список литературы содержит 137 источников.

Содержание работы:

Во введении рассмотрено состояние вопроса, обоснована актуальность выбранной темы, определены объект, предмет исследования, сформулирована идея работы, поставлена цель и задачи исследования, приведена степень разработанности проблемы, указана научная новизна, практическая и теоретическая значимость полученных результатов.

Первая глава диссертационной работы посвящена аналитическому обзору исследований в области применения композитных материалов в строительстве оснований и фундаментов для возведения конструкций, а также проблематике применения метода машинного обучения в области геотехники. Несмотря на высокие показатели прогнозирования механических характеристик грунтов с помощью технологий машинного обучения, в открытом доступе отсутствуют данные о статистической оценке погрешности полученных данных о независимых факторах, влияющих на исследуемую характеристику. Также было установлено отсутствие описаний способов метрологического предиктивного контроля при интерпретации полученных результатов обучения и последующего тестирования данных технологий.

Во второй главе описана методика проведения лабораторных исследований по определению модуля деформации бинарного композита «песок - гранулы вспененного полистирола», основанная на методе планирования эксперимента. В рамках разработки плана факторного эксперимента в качестве параметра оптимизации был выбран модуль деформации

бинарного композита, являющийся основной характеристикой деформируемости грунтов. А в качестве основных факторов влияния на модуль деформации грунта были взяты помимо известных параметров (вертикальная нагрузка, воздействующая на бинарный композит Oz, влажность грунта w, начальная плотность грунта ро), также были выбраны эквивалентный диаметр частиц песка ёэ. и объёмная доля гранул вспененного полистирола фгвп в бинарном композите. На основе полученных результатов лабораторных исследований была проведена статистическая обработка согласно ГОСТ 20522 и ГОСТ Р 8.736, а также разработаны регрессионные уравнения модуля деформации бинарного композита «песок - гранулы вспененного полистирола».

Третья глава посвящена разработке регрессионной модели на базе обученной глубокой многослойной искусственной нейронной сети, в основе которой лежит режим «обучение с учителем», а также метод обратного распространения ошибки. Приведены результаты испытаний искусственной нейронной сети. Относительно выбранных метрик робастности искусственной нейронной сети - коэффициент детерминации Я2 и среднее значение абсолютной

величины относительной погрешности - были установлены значение параметров

искусственной нейронной сети и критерии вариативности исходных данных, позволяющие на практике эффективно решать задачу предиктивного контроля модуля деформации Е бинарного композита в условиях стохастического характера показателей физических и механических свойств грунтов.

В четвертой главе разработан метод и алгоритмы предиктивного контроля модуля деформации бинарного композита «песок - гранулы вспененного полистирола», включающие рекомендации по подготовке и проведению лабораторных исследований модуля деформации БК, подготовке исходных к обучению искусственной нейронной сети, а также интерпретации полученных результатов испытаний искусственной нейронной сети с обеспечением заданной доверительной вероятностью Р=0,95.

Структура диссертационной работы приведена на рисунке В.1.

Рисунок В.1. - Структура диссертационной работы

Глава 1. СОСТОЯНИЕ ПРОБЛЕМЫ

Одной из актуальных проблем на сегодняшний день является глобальное изменение климата. Данное явление связано с парниковым эффектом, возникающим в первую очередь за счет передачи тепловой энергии в окружающую среду посредством хранения и сжигания природных ресурсов и продуктов их переработки, обладающих высокой температурой; выброса природных и попутных газов в атмосферу; использования в работе транспорта, основанного на двигателе внутреннего сгорания и т.д. По данным Росгидромета, [5] климатическому кризису больше всех подвержена Россия с преобладающими запасами полезных горючих ископаемых в районах многолетнемерзлых грунтов. Нежелательное растепление грунта основания зданий и сооружений может привести к возникновению чрезвычайных ситуаций техногенного и природного характера. Наглядным примером может послужить авария на резервуаре №5 ТЭЦ-3, произошедшая 29.05.2020 в районе Кайеркан города Норильска, когда проседание свайного основания за счет таяния многолетнемерзлых грунтов привело к разливу 21 тыс. тонн дизельного топлива, попавшего в близлежащие реки Амбарная и Далдыкан, а также озеро Пясино, создав угрозу для экосистемы Северного Ледовитого океана [6]. В то же время нарушение условий деформационной устойчивости основания конструкций и снижение температуры хранящегося в нем нефтепродукта может сказаться на качестве его реологических свойств [7].

В настоящее время существует большое количество активных и пассивных способов по предотвращению растепления и сохранения устойчивого положения грунтов оснований под промышленными сооружениями в условия многолетней мерзлоты. Так, например, к активному способу относится использование специальных подогревателей, хладогентов, батарей в составе фундамента (термостабилизаторов, теплопроводов) [8, 9]. Однако, при внедрении данного оборудования в основание зданий и сооружений возникает потребность в значительных дополнительных расходах на его техническое обслуживание и электроэнергию.

В соответствии с п. 5.9.2 [1] и п. 6.4.2.10 [10] с целью поддержания климатической стабилизации грунта основания в период строительства и эксплуатации возводимых на нем промышленных сооружений предлагается использовать теплоизоляционные материалы. Включение в грунт основания теплоизоляционных материалов является пассивным способом предотвращения растепления грунтов оснований. К такому способу можно отнести конструктивное исполнение в виде теплоизолирующих пластов или иных форм поверхностей экструзионного пенополистирола [11-13]. Однако, данный вариант чреват внезапным разломом теплоизоляционного материала в период эксплуатации, что может привести к нарушению устойчивого положения и просадке возведенной строительной конструкции.

В то же время особой популярностью среди строительных материалов пользуются композиты, совмещая в своем составе теплоизоляционные и прочностные свойства, что характеризует их как достойной альтернативой дорогостоящему металлу или железобетону. Также многие исследователи отмечают преимущество использования композитных материалов за счет их коррозионной стойкости, долговечности и обеспечения ими экологической безопасности [14-16] статье о перспективах отечественных нефтекомпаний в области производства композитных материалов [14] было установлено, что увеличение спроса на композитные трубы, изготовленные из стеклопластика, подтолкнуло к разработке новой действующей нормативной документации по стандартизации, описывающей методы испытаний и контроля гибких неметаллических труб [17].

Таким образом, с целью решения вопроса сокращения тепловых потерь и сохранения деформационной устойчивости грунтов оснований, целесообразно обратиться к понятию «композит» и рассмотреть способы изготовления и применения данного материала в строительстве.

1.1 Применение композитных материалов в строительстве

1.1.1 Определение термина «композит»

Поступательное развитие человечества постоянно сталкивается с необходимостью поиска новых материалов, одновременно удовлетворяющих ряду нагрузок и внешних условий. Отсутствие в природе необходимых материалов с такими, порой взаимоисключающими свойствами, ставило человека перед необходимостью самому создавать материалы с нужными свойствами. Опытным путём, в том числе и подбирая пары материалов, человек достигал поставленной цели. Исторически первыми композиционными материалами (КМ) являлись смеси природных волокон и отвердителя, состоящего как правило, из минеральных веществ. Смешивание глины и камыша для возведения стен позволило решить комплексную проблему прочности и низкой теплоотдачи первых жилищ [18].

В настоящее время перечень видов КМ и областей их применения трудно поддаётся подсчёту. Нет ни одной отрасли, связанной с производством, переработкой, транспортом и хранением, где не использовались бы КМ. Частным примером обзора использования КМ в промышленности может служить статья Милейко С. Т [18], где автор подробно описал характеристики и области применения КМ. Некоторые представления о существующем разнообразии КМ отражены на рисунке 1 .1.

Рисунок 1.1 - Классификация композитных материалов

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Климанова Екатерина Сергеевна, 2026 год

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

1. СП 22.13330.2016. Основания зданий и сооружений : утв. и введ в действие Приказом Мин-ва

стр-ва и жилищно-коммунального хоз-ва Российской Федерации от 16 дек. 2016 г. №

970/пр : дата введ. 2017-07-01 / подгот. Департаментом градостроит. деятельности и архитектуры Мин-ва стр-ва и жилищно-коммунального хоз-ва Российской Федерации. -URL: http://docs.cntd.ru/document/456054206 (дата обращения: 12.01.2026).

2. СП 25.13330.2020. Основания и фундаменты на вечномерзлых грунтах : утв. и введ. в действие

Приказом Мин-ва стр-ва. и жилищно-коммунального хоз-ва Российской Федерации от 30 дек. 2020 г. № 915/пр : дата введ. 2021-07-01 / подгот. Департаментом градостроит. деятельности и архитектуры Мин-ва стр-ва и жилищно-коммунального хоз-ва Российской Федерации. - URL: https://docs.cntd.ru/document/573659326 (дата обращения: 15.01.2026).

3. ГОСТ 20522-2012. Грунты. Методы статистической обработки результатов испытаний :

межгос. стандарт : изд. офиц. : утв. и введ. в действие Приказом Федер. агентства по техн. регулированию и метрологии от 29 окт. 2012 г. № 597-ст : дата введ. 2013-07-01 / разраб. Науч.-исслед., проектно-изыскат. и конструкторско-технолог. ин-том оснований и подземных сооружений им. Н. М. Герсеванова, ОАО «НИЦ «Строительство» при участии Нац. объединения изыскателей [и др.]. - URL: http://docs.cntd.ru/document/1200096130 (дата обращения: 15.01.2026).

4. Об обеспечении единства измерений : Федер. закон от 26 июня 2008 г. № 102-ФЗ (с изм. на 8

авг. 2024 г.) : [принят Государственной думой 11 июня 2008 г. : одобрен Советом Федерации 18 июня 2008 г.]. - URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_77904/ (дата обращения: 15.01.2026).

5. Басос, А. Глобальное потепление в России и мире в 2026 году / А. Басос, А. Мазаев, Р. Саблин.

- URL: https://www.kp.rU/family/ecology/globalnoe-poteplenie/#link (дата обращения: 15.01.2026).

6. Норильский разлив / ред. В. Пимонов. ТЭК России. - 2020. - №6 - URL: https://www.cdu.ru/tek_russia/issue/2020/6/767_(дата обращения: 15.01.2026).

7. Малкин, А. Я. О реологии нефти (обзор) / А. Я. Малкин, С. Н. Хаджиев // Нефтехимия. - 2016.

- Т. 56, № 4. - С. 303-314.

8. Обеспечение термостойкости искусственных сооружений / М. А. Завьялов, А. М. Завьялов, А.

В. Грузин, М. В. Кучеренко // Нефтяное хозяйство. - 2013. - № 8. - С. 105-107.

9. Хакимов, А. В. Применение тепловых насосов для подогрева высоковязкой нефти в

резервуарах / А. В. Хакимов // Перспективы науки. - 2018. - № 11. - С. 141-143.

10. ГОСТ 31385-2023. Резервуары вертикальные цилиндрические стальные для нефти и нефтепродуктов. Общие технические условия : межгос. стандарт : изд. офиц. : утв. и введ. в действие Приказом Федер. агентства по техн. регулированию и метрологии от 29 июня 2023 г. № 462-ст : дата введ. 2023-08-01 / разраб. ЗАО «Центр. ордена Трудового Красного Знамени Науч.-исслед. и проектный ин-т стр-ва металлоконструкций им. Н. П. Мельникова», О-вом с ограниченной ответственностью «ГлобалТэнкс Инжиниринг» [и др.]. - URL: https://docs.cntd.ru/document/1302050679 (дата обращения: 02.03.2026).

11. Манохин, П. Е. Теплоизолированный фундамент мелкого заложения / П. Е. Манохин, Ю. А. Урсегова // Фотинские чтения. - 2017. - № 1. - С. 154-157.

12. Марков, Е. В. Обеспечение проектного положения магистральных трубопроводов в условиях

пучинистых грунтов : специальность 25.00.19 «Строительство и эксплуатация нефтегазопроводов, баз и хранилищ» : дис. ... канд. техн. наук / Е. В. Марков ; Тюм. индустр. ун-т. - Тюмень, 2020. - 133 с.

13. Мамонтов, А. А. Повышение долговечности теплоизоляционных пенополистирольных беспрессовых изделий путем организации их слоистой структуры : специальность 2.1.5. «Строительные материалы и изделия» : дис. . канд. техн. наук / А. А. Мамонтов ; Воронеж. гос. техн. ун-т. - Тамбов, 2021. - 214 с.

14. Перспективы отечественных нефтекомпаний в области производства композитных материалов. Материя будущего // Нефть и жизнь. - 2022. - № 2 (148). - С. 48.

15. Тихомирова, В. В. Применение отходов из термопластичных полимеров для получения композитов строительного назначения / В. В. Тихомирова, П. С. Смирнова // Международный научно-исследовательский журнал. - 2023. - № 8 (134). - URL: https://cyberleninka.ru/article/n/primenenie-othodov-iz-termoplastichnyh-polimerov-dlyapolucheniya-kompozitov-stroitelnogo-naznacheniya (дата обращения: 02.03.2026).

16. Лапшинов, А. Е. Прочность и деформативность бетонных колонн, .армированных неметаллической композитной арматурой : специальность 2.1.1 «Строительные конструкции, здания и сооружения» : дис. . канд. техн. наук / А. Е. Лапшинов ; Нац. исслед. Моск. гос. строит. ун-т. - Москва, 2023. - 166 с.

17. ГОСТ Р 70406-2022. Инженерные сети наружные. Монтаж и испытания внешних горячих трубопроводов из гибких неметаллических труб. Правила и контроль выполнения работ : нац стандарт Российской Федерации : утв. и введ. в действие Приказом Федер. агентства по техн. регулированию и метрологии от 19 окт. 2022 г. № 1149-ст : дата введ. 2023-05-01 / разраб. Союзом монтажников инженер. систем зданий и сооружений, Техн. комитетом по стандартизации ТК 400 «Производство работ в строительстве. Типовые технолог. и

организац. процессы». - URL: https://docs.cntd.ru/document/1200193751 (дата обращения: 02.03.2026).

18. Милейко, С. Т. Композиты и наноструктуры / С. Т. Милейко // Композиты и наноструктуры.

- 2009. - № 1. - С. 6-37.

19. Композиционные материалы. В 8 т. Т. 1. Поверхности раздела в металлических композитах / ред. А. Меткалф ; пер. с англ. С. С. Гинзбурга, Э. Я. Ольшанской ; под ред. И. Л. Светлова. -Москва : Мир, 1978. - 438 с.

20. Победря, Б. Е. Механика композиционных материалов : учеб. пособие для вузов по спец. «Механика» / Б. Е. Победря ; Моск. гос. ун-т. - Москва : Изд-во МГУ, 1984. - 336 с.

21. Васильев, В. В. Механика конструкций из композитных материалов / В. В. Васильев. - Москва

: Машиностроение, 1988. - 271 с. - ISBN 5-217-00038-4.

22. Справочник по композиционным материалам : в 2-х кн. / под ред. Дж. Любина ; пер. с англ. Б. Э. Геллера. - Москва : Машиностроение, 1988. - Кн. 1. - 446 с. - ISBN 5-217-00225-5.

23. Композиционные материалы : справ. / В. В. Васильев, В. Д. Протасов, В. В. Болотин [и др.] ;

под ред.: В. В. Васильева, Ю. М. Тарнопольского. - Москва : Машиностроение, 1990. - 510 с. - ISBN 5-217-01113-0.

24. ГОСТ 32794-2014. Композиты полимерные. Термины и определения : межгос. стандарт : утв.

и введ. в действие Приказом Федер. агентства по техн. регулированию и метрологии от 15 окт. 2014 г. № 1333-ст : дата введ. 2015-09-01 / разраб. Объединением юрид. лиц «Союз производителей композитов» совместно с Федер. гос. унитар. предприятием «Всерос. ин-т авиац. материалов». - Москва : Стандартинформ, 2015. - 93 с.

25. Авторское свидетельство № 1468883 СССР, МПК C04B 28/24, C04B 14/22. Композиция для изготовления теплоизоляционного материала : № 4062365/29-33 : заявл. 13.02.1987 : опубл. 30.03.1989 / В. Г. Попов, М. Я. Морозов, В. А. Майстренко, В. А. Ткаченко, В. А. Григорьев.

- 3 с.

26. Мельников, А. В. Расчетные и конструктивные методы устройства теплоизолированных фундаментов в пучинистых грунтах в условиях глубокого сезонного промерзания : специальность 05.23.02 «Основания и фундаменты, подземные сооружения» : автореф. дис. ... канд. техн. наук / А. В. Мельников ; С.-Петерб. гос. архитектур.-строит. ун-т. - Санкт-Петербург, 2013. - 22 с.

27. Современные полимерные композиционные материалы и их применение / А. С. Колосова, М. К. Сокольская, И. А. Виткалова [и др.] // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. - 2018. - № 5-1. - С. 245-256.

28. Chung, S. Y. Effects of expanded polystyrene (EPS) sizes and arrangements on the properties of lightweight concrete / S. Y.Chung, M. A. Elrahman, D. Stephan. - DOI: 10.1617/s11527-018-1182-3 // Materials and Structures. - 2018. - Vol. 51, no. 3. - Р. 57.

29. Колотушкин, А. В. Повышение прочности и химического сопротивления наполненных цементных композитов : специальность 03.23.05 «Строительные материалы и изделия» : дис. ... канд. техн. наук / А. В. Колотушкин ; Пенз. гос. ун-т архитектуры и стр-ва. - Саранск, 2019. - 177 с.

30. Патент № 2592929 Российская Федерация, МПК E02D 27/35. Фундамент резервуара с улучшенными теплоизоляционными свойствами : № 2015122634/03 : заявл. 10.06.2015 : опубл. 27.07.2016 / А. В. Грузин, В. С. Ермаков, Н. М. Беляев, А. В. Катунин ; заявитель Ом. гос. техн. ун-т. - 6 с.

31. The Artificial Additives Effect to Soil Deformation Characteristics of Oil and Oil Products Storage Tanks Foundation / A. V. Gruzin, V. V. Tokarev, V. V. Shalai, Yu. V. Logunova. - DOI: 10.1016/j.proeng.2015.07.311 // Procedia Engineering. - 2015. - Vol. 113. - Р. 158-168.

32. Пучка, О. В. Научные основы технологии пористых акустических и теплоизоляционно-конструкционных строительных стеклокомпозитов : специальность 05.17.11 «Технология силикатных и тугоплавких неметаллических материалов» : автореф. дис. ... канд. тех. наук / О. В. Пучка ; Белгород. гос. технолог. ун-т им. В. Г. Шухова. - Белгород, 2019. - 42 с.

33. Патент на полезную модель № 207627 Российская Федерация, МПК E02D 5/48. Композитная

противопучинная свая : № 2020142651 : заявл. 22.12.2020 : опубл. 08.11.2021 / А. В. Бояринцев ; заявитель С.-Петерб. гос. архитектурно-строит. ун-т. - 8 с.

34. Калистру, В. А. Метод изготовления композитной противопучинной сваи посредством косослойной продольно-поперечной намотки / В. А. Калистру, А. Н. Блазнов, И. И. Савин // Измерения, автоматизация и моделирование в промышленности и научных исследованиях (ИАМП-2025) : материалы XX юбилейной Всерос. (с междунар. участием) науч.-техн. конф. студентов, аспирантов и молодых ученых (Бийск, 22-24 окт. 2025 г.). - Бийск : Изд-во Алт. гос. техн. ун-та, 2025. - С. 170-173.

35. Влияние компонентов композиционного материала на его физико-механические свойства / А. Е. Левина, В. А. Гафарова, И. Р. Кузеев [и др.] // Нефтегазовое дело. - 2025. - Т. 23, № 2. - С. 91-105.

36. ГОСТ 25100-2020. Грунты. Классификация : межгос. стандарт : утв. и введ. в действие Приказом Федер. агентства по техн. регулированию и метрологии от 21 июля 2020 г. № 384-ст : дата введ. 2021-01-01 / разраб. Науч.-исслед. проектно-изыскат. и конструкторско-технолог. ин-том оснований и подземных сооружений им. Н. М. Герсеванова, ин-том ОАО «Науч.-исслед. центр «Строительство» [и др.]. - Москва : Стандартинформ, 2020. - 38 с.

37. Докучаев, В. В. Русский чернозем : отчет Императорскому Вольному экон. о-ву / В. В. Докучаев. - Санкт-Петербург : Императорское Вольное экон. о-во, 1883. - [4], IV, IV, 376 с.

38. Решение задачи Буссинеска и его применение для расчета балокна упругом основании для одного случая неоднородности по глубине / М. А. Гаджиев, В. В. Бабанов, В. М. Драаз, Я. И. Гусейнов // Жилищное строительство. - 2013. - № 5. - С. 55-57.

39. Terzaghi, К. Theoretical soil mechanics / K.Terzaghi. - New York : John Wiley & Sons, Inc., 1943.

- 510 р.

40. Герсеванов, Н. М. Применение математической логики к расчету сооружений // Н. М. Герсеванов // Собрание сочинений. - Москва : Стройвоенмориздат, 1948. - Т. 1. - С. 123204.

41. Труды Института. Сб. 44. Динамика грунтов / НИИ оснований и подземных сооружений им. Н. М. Герсеванова. - Москва ; Ленинград : Отд. пат. исслед. и НТИ, 1961. -115 с.

42. Цытович, Н. А. Основы механики грунтов : учеб. пособие / Н. А. Цытович. - Ленинград ; Москва : Глав. ред. строит. лит-ры, 1934. - 307 с.

43. Цытович, Н. А. Основы прикладной геомеханики в строительстве : учеб. пособие для строит.

спец. вузов / Н. А. Цытович, З. Г. Тер-Мартиросян ; под ред. Н. А. Цытовича. - Москва : Высш. школа, 1981. - 317 с.

44. Вялов, С. С. Реологические свойства и несущая способность мерзлых грунтов : автореф. дис.

... д-ра техн. наук / С. С. Вялов ; Ин-т мерзлотоведения им. акад. В. А. Обручева Акад. наук СССР. - Москва : [б. и.], 1956. - 28 с.

45. Болдырев, Г. Г. Методы определения механических свойств грунтов с комментариями к ГОСТ 12248-2010 : моногр. / Г. Г. Болдырев. - 2-е изд., доп. и испр. - Москва : Прондо, 2014.

- 811 с. - ISBN 978-5-905463-45-7.

46. Модуль деформации как основная характеристика деформационной способности грунтов при

проектировании сооружений лесного комплекса / А. Ю. Виноградов, В. И. Каширский, И. Ю. Лободенко [и др.] // Гидросфера. Опасные процессы и явления. - 2022. - Т. 4, № 1. - С. 5267.

47. ГОСТ 20276.1-2020. Грунты. Метод испытания штампом : межгос. стандарт : утв. и введ. в действие Приказом Федер. агентства по техн. регулированию и метрологии от 11 авг. 2020 г. № 480-ст : дата введ. 2021-01-01 / разраб. Науч.-исслед., проектно-изыскат. и конструкторско-технолог.ин-том оснований и подземных сооружений им. Н. М. Герсеванова, АО «Науч.-исслед. центр «Строительство». - Москва : Стандартинформ, 2020.

- 14 с.

48. ГОСТ 20276.2-2020. Грунты. Метод испытания радиальным плессиметром : межгос. стандарт

: утв. и введ. в действие Приказом Федер. агентства по техн. регулированию и метрологии от 11 авг. 2020 г. № 481-ст : дата введ. 2021-01-01 / разраб. Науч.-исслед., проектно-изыскат. и конструкторско-технолог. ин-том оснований и подземных сооружений им. Н. М. Герсеванова, АО «Науч.-исслед. центр «Строительство». - Москва : Стандартинформ, 2020.

- 11 с.

49. ГОСТ 20276.6-2020. Грунты. Метод испытания лопастным прессиометром : межгос. стандарт

: утв. и введ. в действие Приказом Федер. агентства по техн. регулированию и метрологии от 3 нояб. 2020 г. № 1027-ст : дата введ. 2021-06-01 / разраб. Науч.-исслед., проектно-изыскат. и конструкторско-технолог. ин-том оснований и подземных сооружений им. Н. М. Герсеванова, АО «Науч.-исслед. центр «Строительство». - Москва : Стандартинформ, 2020.

- 18 с.

50. ГОСТ 20276.7-2020. Грунты. Метод испытания прессиометром с секторным приложением нагрузки : межгос. стандарт : утв. и введ. в действие Приказом Федер. агентства по техн. регулированию и метрологии от 24 дек. 2020 г. № 1387-ст : дата введ. 2021-09-01 / разраб. Науч.-исслед., проектно-изыскат. и конструкторско-технолог. ин-том оснований и подземных сооружений им. Н. М. Герсеванова, АО «Науч.-исслед. центр «Строительство». -Москва : Стандартинформ, 2021. - 18 с.

51. ГОСТ 19912-2012. Грунты. Методы полевых испытаний статическим и динамическим зондированием : межгос. стандарт : утв. и введ. в действие Приказом Федер. агентства по техн. регулированию и метрологии от 27 дек. 2012 г. № 2005-ст : дата введ. 2013-11-01 01 / разраб. Науч.-исслед., проектно-изыскат. и конструкторско-технолог. ин-том оснований и подземных сооружений им. Н. М. Герсеванова, АО «Науч.-исслед. центр «Строительство». -Москва : Стандартинформ, 2019. - 23 с.

52. ГОСТ Р 58270-2018. Грунты. Метод испытаний расклинивающим дилатометром : нац. стандарт Российской Федерации : утв. и введ. в действие Приказом Федер. агентства по техн. регулированию и метрологии от 2 нояб. 2018 г. № 921-ст : дата введ. 2019-01-01 / разраб. Саморегулируемой орг. Ассоциация «КубаньСтройИзыскания», ООО «Новосиб. инженер. центр». - Москва : Стандартинформ, 2018. - 14 с.

53. ГОСТ 12248.3-2020. Грунты. Определение характеристик прочности и деформируемости методом трехосного сжатия : межгос. стандарт : утв. и введ. в действие Приказом Федер. агентства по техн. регулированию и метрологии от 14 окт. 2020 г. № 823-ст : дата введ. 202106-01 / разраб. Науч.-исслед., проектно-изыскат. и конструкторско-технолог. ин-том оснований и подземных сооружений им. Н. М. Герсеванова, АО «Науч. -исслед. центр «Строительство» [и др]. - Москва : Стандартинформ, 2020. - 27 с.

54. ГОСТ 12248.4-2020. Грунты. Определение характеристик деформируемости методом компрессионного сжатия : межгос. стандарт : утв. и введ. в действие Приказом Федер. агентства по техн. регулированию и метрологии от 14 окт. 2020 г. № 824-ст : дата введ. 202106-01 / разраб. Науч.-исслед., проектно-изыскат. и конструкторско-технолог. ин-том оснований и подземных сооружений им. Н. М. Герсеванова, АО «НИЦ «Строительство». -Москва : Стандартинформ, 2020. - 14 с.

55. ГОСТ Р 59958-2021. Грунты. Метод определения пределов прочности и модуля деформации при испытании сосредоточенной нагрузкой : нац. стандарт Российской Федерации : утв. и введ. в действие Приказом Федер. агентства по техн. регулированию и метрологии от 21 дек. 2021 г. № 1825-ст : дата введ. 2022-01-01 / разраб. АО «Науч.-исслед. центр «Строительство», Науч.-исслед. проектно-изыскат. и конструкторско-технолог. ин-том оснований и подземных сооружений им. Н. М. Герсеванова. - Москва : Рос. ин-т стандартизации, 2022. - 7 с.

56. Fisher, R. A. The design of experiments / R. A. Fisher. - Edinburgh : Oliver and Boyd, 1935. - XII, 252 р.

57. Адлер, Ю. П. Планирование эксперимента при поиске оптимальных условий / Ю. П. Адлер, Е. В. Маркова, Ю. В. Грановский. - 2-е изд., перераб. и доп. - Москва : Наука, 1976. - 279 с.

58. Хикс, Ч. Р. Основные принципы планирования эксперимента : пер. с англ. / Ч. Р. Хикс. -Москва : Мир, 1967. - 406 с.

59. Налимов, В. В. Применение кибернетики и вычислительной техники в химии / В. В. Налимов, Е. В. Маркова // Информационные материалы Научного совета по комплексной проблеме «Кибернетика» АН СССР. - 1967. - № 11. - С. 136-154.

60. Налимов, В. В. Современное состояние проблемы планирования эксперимента / В. В. Налимов, Т. И. Голикова, Ю. В. Грановский // Планирование эксперимента в биологии и сельском хозяйстве : учеб. пособие / Моск. гос. ун-т ; под ред. В. Н. Максимова. - Москва : Изд-во МГУ, 1991. - С. 4-21.

61. Маркова, Е. В. Математико-статистические миры В. В. Налимова / Е. В. Маркова, Ж. А. Дрогалина // В. В. Налимов. Разбрасываю мысли / В. В. Налимов. - Москва ; Санкт-Петербург : Центр гуманитар. инициатив, 2013. - С. 419-446.

62. Маркова, Е. В. Комбинаторные планы в задачах многофакторного эксперимента / Е. В. Маркова, А. Н. Лисенков. - Москва : Наука, 1979. - 348 с.

63. ГОСТ 24026-80. Исследовательские испытания. Планирование эксперимента. Термины и определения : утв. и введ. в действие Постановлением Гос. комитета СССР по стандартам от 6 марта 1980 г. № 1035 : дата введ. 1981-01-01. - Москва : Изд-во стандартов, 1991. - 17 c.

64. Р 50.1.040-2002. Статистические методы. Планирование экспериментов. Термины и определения : утв. и введ. в действие Постановлением Госстандарта России от 2 окт. 2002 г.

№ 362-ст : дата введ. 2003-07-01 / разраб. Техн. комитетом по стандартизации ТК 125 «Статистич. методы в управлении качеством продукции», АО «Науч.-исслед. центр контроля и диагностики техн. систем». - Москва : Изд-во стандартов, 2002. - 40 c.

65. Application of response surface methodology in numerical geotechnical analysis / N. Zangeneh, А. Azizian, L. Lye, R. Popescu. - DOI: 10.13140/2.1.3546.8164 // 55th Canadian Society for Geotechnical Conference. - Niagara Falls, ON, 2002. - Р. 1-8.

66. Егорова, О. В. Изучение технологических особенностей и свойств композитов на основе полиэтилена и дисперсных наполнителей : специальность 05.17.06 «Технология и переработка полимеров и композитов» : автореф. дис. ... канд. техн. наук / О. В. Егорова ; Сарат. гос. техн. ун-т им. Гагарина Ю. А. - Саратов, 2013. - 20 с.

67. Мирный, А. Ю. Механические свойства неоднородных грунтов как оснований и материала земляных сооружений : специальность 05.23.02 «Основания и фундаменты, подземные сооружения» : автореф. дис. ... канд. техн. наук / А. Ю. Мирный ; Моск. гос. строит. ун-т. -Москва, 2013. - 24 с.

68. Минин, К. Е. Определение деформационных характеристик скальных массивов и их использование при строительстве подземных сооружений : специальность 2.1.2. «Основания и фундаменты, подземные сооружения» : дис. ... канд. техн. наук / К. Е. Минин ; Нац. исслед. Моск. гос. строит. ун-т. - Москва, 2023. - 117 с.

69. Сухоруков, А. В. Обоснование региональных расчетных значений характеристик глинистых грунтов для проектирования дорожных одежд в условиях Западной Сибири : специальность 05.23.11 «Проектирование и строительство дорог, метрополитенов, аэродромов, мостов и транспортных тоннелей» : автореф. дис. ... канд. техн. наук / А. В. Сухоруков ; Сиб. гос. унт путей сообщ. - Томск, 2017. - 24 с.

70. Лукашук, А. Г. Разработка технологии строительства автомобильных дорог с низкой интенсивностью движения из шлако-грунтовых композитов : специальность 2.1.8. «Проектирование и строительство дорог, метрополитенов, аэродромов, мостов и транспортных тоннелей» : дис. ... канд. техн. наук / А. Г. Лукашук ; Воронеж. гос. техн. ун-т. - Воронеж, 2023. - 158 с.

71. ГОСТ Р 8.736-2011. Государственная система обеспечения единства измерений. Измерения прямые многократные. Методы обработки результатов измерений. Основные положения : нац. стандарт Российской Федерации : утв. и введ. в действие Приказом Федер. агентства по техн. регулированию и метрологии от 13 дек. 2011 г. № 1045-ст : дата введ. 2011-01-01 / разраб. Федер. гос. унитар. предпр-тием «Всерос. науч.-исслед. ин-т метрологии им. Д. И. Менделеева». - Москва : Стандартинформ, 2019. - 19 c.

72. Moivre, A. The Doctrine of Chances: Or, a Method of Calculating the Probability of Events in Play / А. Moivre. - Cambridge University Press, 2013. - 378 р.

73. Гаусс, К. Ф. Теория движения небесных тел, обращающихся вокруг солнца по коническим сечениям / К. Ф. Гаусс ; пер. с латин. Догеля. - Москва : Тип. Бахметева, 1861. - 293 с.

74. Laplace, P. S. Théorie analytique des probabilités / P. S. Laplace. - Paris : Mme Ve Courcier, 1812. - 612 р.

75. Теорема Ляпунова в теории вероятностей // Большая российская энциклопедия : сайт. - URL: https://bigenc.rU/c/teorema-liapunova-v-teorii-veroiatnostei-399df3 (дата обращения: 13.03.2026).

76. Grubbs, F. E. Sample Criteria for Testing Outlying Observations / F. E. Grubbs. - DOI: 10.1214/aoms/1177729885 // The Annals of Mathematical Statistics. - 1950. - Vol. 21, no. 1. - Р. 27-58.

77. Критерий согласия Пирсона. - URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Критерий согласия Пирсона

(дата обращения: 13.03.2026).

78. Смирнов, Н. В. О критерии симметрии закона распределения случайной величины / Н. В. Смирнов // Доклады Академии Наук СССР. - 1947. - Т. 56, № 1. - С. 13-16.

79. Орлов, А. И. О современных проблемах внедрения прикладной статистики и других статистических методов / А. И. Орлов // Заводская лаборатория. - 1992. - Т. 58, № 1. - С. 6774.

80. Reliability Analysis of CPT Measurements for Calculating Undrained Shear Strength / К. Alshibli, А. Okeil, В. Alramahi, Z. Zhang // Geotechnical Testing Journal. - 2011. - Vol. 34, no. 6. - Р. 721729.

81. Жарницкий, В. Я. Методологическое обоснование оперативных способов определения строительных показателей грунтов / В. Я. Жарницкий, А. М. Силкин, Н. Ф. Жарницкая // Природообустройство. - 2012. - № 2. - С. 38-43.

82. Болдырев, Г. Г. Обработка результатов статического зондирования грунтов / Г. Г. Болдырев, А. В. Мельников. - URL: https://npp-geotek.com/upload/iblock/f99/f997c9dbed3e56fe91c415b15628c473.pdf (дата обращения: 13.03.2026).

83. Мельников, А. В. Анализ программных продуктов по автоматизированной обработке данных

статического зондирования грунтов / А. В. Мельников. -URL:https://nppgeotek.com/upload/iblock/53a/53a198afc638bb622e764860d20d9577.pdf (дата обращения: 13.03.2026).

84. Мельников, А. В. Экспериментально-теоретические исследования метода статического зондирования грунтов : специальность 05.23.02 «Основания и фундаменты, подземные

сооружения» : автореф. дис. ... канд. техн. наук / А. В. Мельников ; Моск. гос. строит. ун-т. -Москва, 2015. - 20 с.

85. Зубарев, А. А. Графическое определение доверительного интервала для прямых измерений / А. А. Зубарев, А. В. Никонов, Р. Н. Богатов // Информационные технологии и автоматизация управления : материалы XII Всерос. науч.-практ. конф. студентов, аспирантов, работников образования и пром-сти (Омск, 28-29 мая 2021 г.) / Ом. гос. техн. ун-т. - Омск : Изд-во ОмГТУ, 2021. - С. 43-53. - 1 CD-ROM. - Загл. с этикетки диска.

86. Прокопов, А. Ю. Определение модуля деформации закрепленного грунтового основания по данным штамповых испытаний и геотехнического мониторинга / А. Ю. Прокопов, И. В. Сычев, А. В. Рязанцева // Современные тенденции в строительстве, градостроительстве и планировке территорий. - 2023. - Т. 2, № 3. - С. 17-30.

87. Фаттахов, Е. А. Развитие методов анализа длительных рядов геодеформационных наблюдений в сейсмоактивных и нефтегазоносных регионах : специальность 1.6.9. «Геофизика» : дис. ... канд. физ.-мат. наук / Е. А. Фаттахов ; ФГБУН Институт физики Земли им. О. Ю. Шмидта Рос. акад. наук. - Москва, 2024. - 159 с.

88. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2025686906 Российская Федерация. Программа для проведения геотехнического мониторинга системы «земляное полотно-основание» : № 2025686048 : заявл. 25.09.2025 : опубл. (зарег.) 07.10.2025 / А. Ю. Коровченко, А. С. Кочетков, С. А. Бехер ; заявитель Сиб. гос. ун-т путей сообщ. - 1 с. - EDN DNBGOV.

89. Дверницкая, Е. В. Совершенствование методики математической обработки результатов измерений инклинометрической съемки для определения параметров скважин нефтегазовой отрасли Российской Федерации : специальность 1.6.22. «Геодезия» : автореф. дис. ... канд. техн. наук / Е. В. Дверницкая ; Сиб. гос. ун-т геосистем и технологий. - Новосибирск, 2025. - 24 с.

90. McCulloch, W. S. A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity / W. S. McCulloch, W. Pitts // The Bulletin of Mathematical Biophysics. - 1943. - Vol. 5, no. 4. - Р. 115-133.

91. Шарапатов, А. Сравнительный анализ возможностей алгоритмов машинного и глубокого обучения в геологии / А. Шарапатов, А. Садуов, Н. Асирбек // Горный журнал Казахстана. -2023. - № 11. - С. 14-21.

92. Потапов, В. И. Модели для оптимизации системы контроля работоспособности восстанавливаемой после отказов нейронной системы / В. И. Потапов // Омский научный вестник. Сер. Приборы, машины и технологии. - 2009. - № 1 (77). - С. 182-184. - EDN MVPREZ.

93. Мокрицкая, Т. П. Опыт прогноза инженерно-геологических свойств просадочных горизонтов

для целей проектирования сооружений методом нейронных сетей / Т. П. Мокрицкая, Д. О. Калинина // Journal of Geology, Geography and Geoecology. - 2016. - Т. 24, № 1. - С. 102-106.

94. Яблоков, А. В. Алгоритмы определения скоростного строения верхней части геологического разреза на основе помехоустойчивого спектрального анализа многоканальных данных поверхностных волн и обращения дисперсионных кривых фазовых скоростей с применением искусственной нейронной сети : специальность 1.6.9. «Геофизика» : дис. ... канд. физ.-мат. наук / А. В. Яблоков ; ФГБУН Ин-т нефтегаз. геологии и геофизики им. А. А. Трофимука Сиб. отд-ния Рос. акад. наук. - Новосибирск, 2021. - 145 с.

95. Estimation of soil properties by an artificial neural network / I. V. Ofrikhter, А. В. Ponomaryov, A. V. Zakharov, R. I. Shenkman. - DOI: 10.34910/MCE.110.11 // Magazine of Civil Engineering. -2022. - Vol. 110, no. 2. - Р. 11011.

96. An Appropriate Model for the Prediction of Rock Mass Deformation Modulus among Various Artificial Intelligence Models / S. Hussain, N. Muhammad Khan, M. Z. Emad [et al.]. - DOI: 10.3390/su.142215225 // Sustainability. - 2022. - Vol. 14, no. 22. - Р. 15225.

97. Angshuman, D. Simple models for predicting cyclic behaviour of sand in quaternary alluvium / D. Angshuman, P. Chakrabortty. - DOI: 10.1007/s12517-022-09639-6 // Arabian Journal of Geosciences. - 2022. - Vol. 15, no. 5. - Р. 385.

98. Яббарова, Е. Н. Использование метода статического зондирования для оценки инженерно-геологических условий города Казани : специальность 25.00.08 «Инженерная геология, мерзлотоведение и грунтоведение» : дис. ... канд. геолого-минералог. наук / Е. Н. Яббарова ; Перм. нац. исслед. политехн. ун-т. - Казань, 2022. - 127 с.

99. Zheng, H. Deformation prediction programming based on MATLAB and BP neural network / H. Zheng, Zh. Chang, J. Liu. - DOI: 10.1051/e3sconf/202236001042 // E3S Web of Conferences. -2022. - Vol. 360, no. 11. - Р. 01042.

100. Gruzin, A. V. Soil information model for prediction the soil properties characteristics / A. V. Gruzin // Magazine of Civil Engineering. - 2024. - Vol. 17, no. 5. - URL: https://cyberleninka.ru/article/n/soil-information-model-for-prediction-the-soil-properties-characteristics (date accessed: 14.03.2026).

101. Gluchowski, A. Prediction of Resilient Modulus Value of Cohesive and Non-Cohesive Soils Using Artificial Neural Network / A. Gluchowski. - DOI: 10.3390/ma17215200 // Materials. - 2024. -Vol. 17, no. 21. - Р. 5200. - URL: https://www.mdpi.com/1996-1944/17/21/5200 (date accessed: 14.03.2026).

102. Development of machine learning models for forecasting the strength of resilient modulus of subgrade soil: genetic and artificial neural network approaches / L. Khawaja, U. Asif, K. Onyelowe

[et al.]. - DOI: 10.1038/s41598-024-69316-4 // Scientific Reports. - 2024. - Vol. 14, no. 1. - Р. 18244. - URL: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39107557/ (date accessed: 14.03.2026).

103. ГОСТ Р 70462.1-2022. Информационные технологии. Интеллект искусственный. Оценка робастности нейронных сетей. Часть 1. Обзор : нац. стандарт Российской Федерации : утв. и введ. в действие Приказом Федер. агентства по техн. регулированию и метрологии от 2 нояб. 2022 г. № 1226-ст : дата введ. 2023-01-01 / подгот. Федер. гос. автономным образоват. учреждением высш. образования «Нац. исслед. ун-т «Высш. шк. экономики». - Москва : Рос. ин-т стандартизации, 2022. - 27 с.

104. Кузнецов, А. А. Об определении показателей достоверности и возможностей предиктивного контроля количественного состава материалов / А. А. Кузнецов, О. Б. Мешкова // Омский научный вестник. Сер. Приборы, машины и технологии. - 2009. - № 2 (80). - С. 180-184. -EDN MWBFNV.

105. Климанова, Е. С. Совершенствование оснований резервуаров для хранения нефти / Е. С. Климанова // Нефть и газ - 2022 : материалы 76 Междунар. молодеж. науч. конф. (Москва, 25-29 апр. 2022 г.) / Рос. гос. ун-т нефти и газа (нац. исслед. ун-т) им. И. М. Губкина. - Москва : Изд-во РГУ нефти и газа (НИУ) им. И. М. Губкина, 2022. - С. 224-232. - 1 CD-ROM. - Загл. с этикетки диска.

106. Климанова, Е. С. Определение модуля деформации бинарного композита / Е. С. Климанова, В. В. Шалай // Приборы и методы измерений, предиктивного контроля качества и диагностики в промышленности и на транспорте : материалы V Всерос. науч.-техн. конф. с междунар. участием (Омск, 27-28 окт. 2022 г.) / Ом. гос. ун-т путей сообщ. - Омск : Изд-во ОмГУПС, 2022. - С. 90-97.

107. Грузин, А. В. Исследование деформационных свойств смеси «Песчаный грунт-гранулы вспененного полистирола» в условиях циклического нагружения / А. В. Грузин, Е. С. Гриневич, Д. Н. Климанов. - DOI: 10.25206/2310-9793-7-2-85-94 // Динамика систем, механизмов и машин. - 2019. - Т. 7, № 2. - С. 85-94.

108. Gruzin, A. V. The study of deformation properties of a sand soil - expanded polystyrene granules mixture under cyclic loading conditions / A. V. Gruzin, E. S. Grinevich, D. N. Klimanov. - DOI: 10.1088/1742-6596/1441/1/012062 // Journal of Physics: Conference Series. - 2020. - Vol. 1441, no. 1. - Р. 012062-1-012062-12.

109. ГОСТ 12536-2014. Грунты. Методы лабораторного определения гранулометрического (зернового) и микроагрегатного состава : межгос. стандарт : утв. и введ. в действие Приказом Федер. агентства по техн. регулированию и метрологии от 12 дек. 2014 г. № 2022-ст : дата введ. 2015-07-01 / разраб. ОАО «Производств. и науч.-исслед. ин-т по инженер. изысканиям в стр-ве». - Москва : Стандартинформ, 2019. - 19 c.

110. Расчеты аппаратов кипящего слоя» : справ. / под ред. И. П. Мухленова, Б. С. Сажина, В. Ф. Фролова. - Ленинград : Химия, 1986. - 351 с.

111. СП 86.13330.2022. Магистральные трубопроводы : утв. и введ. в действие Приказом Мин-ва стр-ва и жилищно-коммунального хоз-ва Российской Федерации от 14 апр. 2022 г. № 285/пр : дата введ. 2022-05-15 / подгот. Департаментом градостроит. деятельности и архитектуры Мин-ва стр-ва и жилищно-коммунального хоз-ва Рос. Фед. - Москва : Рос. ин-т стандартизации, 2022. -142 c.

112. СП 36.13330.2012. Магистральные трубопроводы : утв. и введ. в действие Приказом Федер. агентства по стр-ву и жилищно-коммунальному хоз-ву (Госстрой) от 25 дек. 2012 г. № 108/ГС : дата введ. 2013-07-01 / подгот. Управлением градостроит. политики. - Москва : Госстрой, 2012. - 92 c.

113. Study of sandy soil grain-size distribution on its deformation properties / L. B. Antropova, A. V. Gruzin, M. I. Gildebrandt [et al.]. - DOI: 10.1088/1742-6596/998/1/012001 // Journal of Physics: Conference Series. - 2018. - Vol. 998, no. 1. - P. 012001.

114. The mathematical model accuracy estimation of the oil storage tank foundation soil moistening / M. I. Gildebrandt, R. N. Ivanov, A. V. Gruzin [et al.] // Journal of Physics: Conference Series. -2018. - Vol. 998, no. 1.- P. 012010.

115. Грузин, А. В. Исследование компрессионных свойств песчаных грунтов основания резервуара РВС-50000 / А. В. Грузин, Л. Б. Антропова, А. Д. Коновалова // Динамика систем, механизмов и машин. - 2014. - № 1. - С. 56-59.

116. The Artificial Additives Effect to Soil Deformation Characteristics of Oil and Oil Products Storage Tanks Foundation / A. V. Gruzin, V. V. Tokarev, V. V. Shalai, Yu. V. Logunova. - DOI: 10.1016/j.proeng.2015.07.311// Procedia Engineering. - 2015. - Vol. 113. - P. 158-168.

117. Климанова, Е. С. Определение модуля деформации бинарного композита / Е. С. Климанова, В. В. Шалай // Приборы и методы измерений, контроля качества и диагностики в промышленности и на транспорте : материалы V Всерос. науч.-техн. конф. с междунар. участием (Омск, 27-28 окт. 2022 г.) / Ом. гос. ун-т путей сообщ. - Омск : Изд-во ОмГУПС, 2022. - С. 90-97.

118. ГОСТ 30416-2020. Грунты. Лабораторные испытания. Общие положения : межгос. стандарт : утв. и введ. в действие Приказом Федер. агентства по техн. регулированию и метрологии от 10 авг. 2021 г. № 698-ст : дата введ. 2021-09-01 / разраб. Науч.-исслед., проектно-изыскат. и конструкторско-технолог. ин-том оснований и подземных сооружений им. Н. М. Герсеванова, АО «НИЦ «Строительство». - Москва : Рос. ин-т стандартизации, 2021. -14 c.

119. Грузин, А. В. Организация лабораторных исследований композитных смесей «Песчаный грунт - гранулы вспененного полистирола» для грунтовых оснований вертикальных стальных резервуаров / А. В. Грузин, Е. С. Гриневич, Д. Н. Климанов // Нефтегазовый терминал : сб. науч. тр. Междунар. науч.-техн. конф. им. проф. Н. А. Малюшина (Тюмень, 15 марта 2019 г.) / Тюм. индустр. ун-т. - Тюмень : Изд-во ТИУ, 2019. - Вып. 16. - С. 115120.

120. ГОСТ 5180-2015. Грунты. Методы лабораторного определения физических характеристик : межгос. стандарт : утв. и введ. в действие Приказом Федер. агентства по техн. регулированию и метрологии от 3 нояб. 2015 г. № 1694-ст : дата введ. 2016-04-01 / раазраб. ОАО «Производств. и науч.-исслед. ин-т по инженер. изысканиям в стр-ве». - Москва : Стандартинформ, 2019. - 7 c.

121. ГОСТ Р 53228-2008. Весы неавтоматического действия. Часть 1. Метрологические и технические требования. Испытания : Нац. стандарт Российской Федерации : утв. и введ. в действие Приказом Федер. агентства по техн. регулированию и метрологии от 25 дек. 2008 г. № 739-ст : дата введ. 2010-01-01 / подгот. Техн. комитетом по стандартизации ТК 310 «Приборы весоизмерительные», Рос. ассоц. производителей весоизмерительной техники [и др.]. - Москва : Стандартинформ, 2010. - 133 c.

122. Sturges, H. The choice of a class-interval / Н. Sturges // Journal of the american statistical association. - 1926. - Vol. 21, no. 153. - Р. 65-66.

123. Патент № 2815688 Российская Федерация, МПК G01N 25/18, G01N 3/08, G01N 33/38. Способ определения характеристик теплофизических и деформационных свойств бинарного композита «песок-гранулы вспененного полистирола» с помощью искусственной нейронной сети : № 2023112879 : заявл. 18.05.2023 : опубл. 20.03.2024 / Е. С. Климанова, А. В. Косых ; заявитель Ом. гос. техн. ун-т. - 8 с.

124. Патент № 2826404 Российская Федерация, МПК C04B 16/08, C04B 40/00. Способ изготовления бинарного композита «песок - гранулированный пенополистирол»: № 2023103311 : заявл. 27.02.2023 : опубл. 09.09.2024 / Е С. Климанова ; заявитель Ом. гос. техн. ун-т. - 9 с.

125. Chollet, F. Deep Learning with Python / F. Chollet. - Second edition. - Manning Publications Со, 2021. - 504 р.

126. Нельсон, Х. Базовая математика для искусственного интеллекта : математика нового уровня для эффективных и успешных систем ИИ / Х. Нельсон ; пер. с англ. К. Назарова. - Астана : АЛИСТ, 2024. - 592 с. - ISBN 978-601-09-7540-8.

127. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2023682925 Российская Федерация. Прогнозирование модуля деформации бинарного композита с

помощью искусственной нейронной сети : № 2023681670 : заявл. 20.10.2023 : опубл. (зарег.) 01.11.2023 / Е. С. Климанова ; заявитель Ом. гос. техн. ун-т. - 1 с.

128. Климанова, Е. С. Определение модуля деформации бинарного композита с по-мощью искусственной нейронной сети / Е. С. Климанова. - DOI: 10.25206/1813-8225-2024-190-153162 // Омский научный вестник. - 2024. - № 2 (190). - С. 153-162.

129. Шакла, Н. Машинное обучение & TensorFlow / Н. Шакла при участии К. Фрикласа ; пер. с англ. А. И. Демьяникова. - Санкт-Петербург : Питер, 2019. - 331 с. - ISBN 978-5-4461-08268.

130. Климанова, Е. С. Влияние вариативности независимых факторов на точность контроля модуля деформации бинарного композита с помощью искусственной нейронной сети / Е. С. Климанова, А. П. Науменко. - DOI: 10.25699/SSSB.2025.61.3.016 // Южно-Сибирский научный вестник. - 2025. - № 3. - С. 123-128.

131. Климанова, Е. С. Использование искусственной нейронной сети для контроля деформационного показателя композит / Е. С. Климанова, А. П. Наумсенко// Измерения, автоматизация и моделирование в промышленности и научных исследованиях (ИАМП-2025) : материалы XX юбилейной Всерос. (с междунар. участием) науч.-техн. конф. студентов, аспирантов и молодых ученых (Бийск, 22-24 окт. 2025 г.). - Бийск : Изд-во Алт. гос. техн. ун-та, 2025. - С. 127-129.

132. ГОСТ 23409.24-78. Пески и смеси формовочные. Методы определения гранулометрического состава, модуля мелкости и среднего размера зерна песчаной основы : утв. и введ. в действие Постановлением Гос. комитета СССР по стандартам от 27 дек. 1978 г. № 3491 : дата введ. 1980-01-01. - Москва : Изд-во стандартов, 1985. - 6 с.

133. Плотность вещества (ЕГЭ/ОГЭ) // Большая советская энциклопедия. - Москва : Сов. энцикл., 1975. - Т. 20. - С. 49.

134. Паскаль, Трактат о равновесии жидкостей / Паскаль // Начала гидростатики / Архимед, Стэвин, Галилей, Паскаль. - Москва ; Ленинград : ГТТИ, 1933. - С. 365-398.

135. РМГ 29-2013. Государственная система обеспечения единства измерений. Метрология. Основные термины и определения» : утв. и введ. в действие Приказом Федер. агентства по техн. регулированию и метрологии от 5 дек. 2013 г. № 2166-ст : дата введ. 2015-01-01 / разраб. Федер. гос. унитарным предпр-ем «Всерос. науч.-исслед. ин-т метрологии им. Д. И. Менделеева». - Москва : Стандартинформ, 2014. - 55 с.

136. ГОСТ 22733-2016. Грунты. Метод лабораторного определения максимальной плотности : межгос. стандарт : утв. и введ. в действие Приказом Федер. агентства по техн. регулированию и метрологии от 28 июля 2016 г. № 891-ст : дата введ. 2017-01-01 / разраб. АО «Производств.

и науч.-исслед. ин-т по инженер. изысканиям в стр-ве», ЗАО «Ин-т ПРОМОС им. Цейтлина Г. А.». - Москва : Стандартинформ, 2019. - 11 с.

137. ГОСТ 7076-1999. Материалы и изделия строительные. Метод определения теплопроводности и термического сопротивления при стационарном тепловом режиме: межгос. стандарт : утв. и введ. в действие Постановлением Госстроя России от 24 декабря 1999 г №89 : дата введ. 2000-04-01 / разраб. «науч.-исслед. ин-т строит. физики», НИИСФ Российской Федерации - Москва : Госстрой России, ГУП ЦПП, 2000. 22 с.

ПРИЛОЖЕНИЕ А

(справочное)

РЕЗУЛЬТАТЫ ЦИКЛИЧЕСКИХ КОМПРЕССИОННЫХ ИСПЫТАНИЙ ОБРАЗЦА

1 этап

Интервал АЕ, МПа

35

7

5 6 е

а 5

« 5

м 4 в 4

§ 3

& 2 е2

т ,

^ 1

£ 0

осТ

2 этап

1

, ■ 1

1 Т6 Т0 1 1 Т5 Т0

7Т 2Т 6Т 1Т

1 сч с^ го

ю о 1/0

3Т 7Т 2Т 6Т

1 1 2 2

Интервал АЕ, МПа

35

н

е р

е

Я

м О

в

т

и

е

Т 5

л

О

5 4 3 2 1 0

3 2 1 0

Т7

5Т

Т5

Т7

5Т

3 2

Т5

о-Т

4 этап

........;........■.......■........;

7 2

3 2

Т0 3

7 2

Интервал АЕ, МПа

Интервал АЕ, МПа

7

35

и н 6

е

р е 5

я

м и 4

о 3

в

т

и

е т 2

и 1

л

о

а 0

I

00 00~

Т0 Т3

4 2

00 00~

4 2

Т3 Т0 3

5 этап

I

Т---1-1---г

Т5 Т3 Т0

Т Т0 Т6

го го 1/0

Т7

о

Т6 3

Интервал АЕ, МПа

а Па

-

5 а

Я

р

О

-ее ч .а

л

>у

ч о

45 40 35 30 25 20 15 10 5 0

Ж

"II

I

2

4

Этап нагружения

7

6

1

з5

5

а

а

V

2

м

О

вэ н и

гт

П о

й

6 5 4

Интервал АЕ, МПа

35 5 5

ш

а

«

г

м 5 О

вэ н и

гт 5 П О

й

7 6 5 4 3 2

1

п

аТ г-5

7

оТ

оо

7

2 этап

I

оо 1т5

оо

оо г-5

оо

V-5

Интервал АЕ, МПа

7

0

35 5

н

е р

е

г

м 5 О

в

т

и

е

Т 5

л

О

7 6 5 4

1

п

оТ

^г5

65

52 45

О, ОО5

56 65

3 этап

I

52

сч 05 оо

Интервал АЕ, МПа

35 5 5

ш

а

«

г

м 5 О

вэ н и

гт 5 П О

й

7 6 5 4

1

п

53

25

50 05

57

45

53

25

7

57

45

4 этап

1

■ 1,

1 55

75

Интервал АЕ, МПа

3

3

35 5

н

е р

е

г

м 5 О

в

т

и

е

Т X

л о