Издаётся с сентября 1923 года
DOI: 10.33622/0869-7019
Russian Science Citation Index (RSCI) на платформе Web of Science


  • СТРОИТЕЛЬНЫЕ КОНСТРУКЦИИ, ЗДАНИЯ И СООРУЖЕНИЯ
  • Технология искусственного интеллекта в проектировании и расчете зданий
  • УДК 004:69
    doi: 10.33622/0869-7019.2024.07.17-24
    Ашот Георгиевич ТАМРАЗЯН1, доктор технических наук, профессор, член-корреспондент РААСН, зав. кафедрой железобетонных и каменных конструкций, tamrazyanag@mgsu.ru
    Александр Евгеньевич МЕДВЕДЕВ2, магистр, sany5869@gmail.com
    1 Национальный исследовательский Московский государственный строительный университет (НИУ МГСУ), 129337 Москва, Ярославское ш., 26
    2 Дальневосточный государственный аграрный университет, 675002 г. Благовещенск, ул. Политехническая, 86
    Аннотация. Развитие цифровых технологий упрощает деятельность человека во всех сферах, в том числе в строительстве и разработке проектной документации. Большой интерес у инженерного и научного сообщества вызывает внедрение технологии искусственного интеллекта в уже существующие технологические процессы, а также расширение зон для его применения. Скорость обработки данных, способность обрабатывать большие массивы данных и возможность самообучения позволяют оптимизировать время, затрачиваемое на создание документации, и экономить человеческий ресурс. В данной статье проанализирован каркас монолитного 19-этажного здания с применением технологии искусственного интеллекта, проведена оценка эффективности подобранных сечений пилонов и их армирования. Представлены результаты подбора сечения и армирования с помощью искусственного интеллекта, дана оценка эффективности подбора и выполнено сравнение фактического сечения вертикальных несущих конструкций с сечениями, предложенными искусственным интеллектом. Стоимость строительства сравнили до и после оптимизации сечения вертикальных несущих конструкций. Сделаны выводы о возможности применения данной технологии в условиях реального проектирования.
    Ключевые слова: нейросетевая модель, искусственный интеллект, оценка эффективности конструктивных решений, монолитный железобетон, вертикальные несущие конструкции
  • СПИСОК ИСТОЧНИКОВ
    1. Горбачев А. Ю., Гулякин Д. В., Стрельникова А. С. Влияние информационных технологий на современную строительную сферу // Тенденции развития науки и образования. 2022. № 92-15. С. 20-22. doi: 10.18411/trnio-12-2022-679
    2. Харченко В. Б., Хохрин Р. В. Перспективные направления судебной строительно-технической экспертизы в условиях цифровой трансформации процесса строительства // Юридическая наука. 2024. № 1. С. 226-230.
    3. Каширипур М. М., Николюк В. А. Возможности искусственного интеллекта в строительной индустрии // Вестник Томского государственного архитектурно-строительного университета. 2024. Т. 26. № 1. С. 163-178. doi: 10.31675/1607-1859-2024-26-1-163-178
    4. Бердник А. А., Гулякин Д. В. Виды информационных технологий в строительстве // Тенденции развития науки и образования. 2023. № 102-6. С. 82-84. doi: 10.18411/trnio-10-2023-326
    5. Воронков И. Е., Усманов Т. А. Логистические технологии, используемые при возведении атомных электростанций // Промышленное и гражданское строительство. 2021. № 2. С. 49-56. doi: 10.33622/0869-7019.2021.02.49-56
    6. Максимова О. М. Развитие и применение нейросетевых технологий для задач механики и строительных конструкций // Вестник ИрГТУ. 2013. № 8(79). С. 81-88.
    7. Голубова О. С., Нгуен Тхи Тху Нган. Зарубежный опыт использования искусственной нейронной сети для прогнозирования стоимости строительства // Труды БГТУ. Серия 5: Экономика и управление. 2023. № 1(268). С. 22-30.
    8. Курганова Н. В., Филин М. А., Черняев Д. С. [и др.]. Внедрение цифровых двойников как одно из ключевых направлений цифровизации производства // International Journal of Open Information Technologies. 2019. № 5. С. 105-115.
    9. P. de Wilde. Building performance simulation in the brave new world of artificial intelligence and digital twins : A systematic review [Моделирование эксплуатационных характеристик зданий в новом мире искусственного интеллекта и цифровых двойников: систематический обзор]// Energy and Buildings. 2023. Vol. 292. Р. 11317. doi: 10.1016/j.enbuild 2023.113171
    10. Бидов Т. Х., Кангезова М. Х., Петрова А. С., Гришина А. П. Разработка методики совершенствования научно-технического сопровождения на основе нейронного моделирования // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2023. № 4. С. 56-60. doi: 10.24412/2071-6168-2023-4-56-60
    11. Бугакова Т. Ю., Шарапов А. А. Совершенствование методов визуального осмотра зданий и инженерных сооружений путем внедрения технологий компьютерного зрения и интеллектуальной обработки данных // Вестник СГУГиТ. 2022. № 6(27). С. 108-119.
    12. Актаева А. У., Жаксылык Т. Д., Сарсенбаева Ж. Искусственный интеллект и пожарная безопасность // Наука и реальность/ Science & Realty. 2023. № 1(13). С. 133-136.
    13. Гулякин Д. В., Иванова С. О. Роль искусственного интеллекта в строительстве // Наукосфера. 2023. № 5-1. С. 208-211. doi: 10.5281/zenodo.7962210
    14. Селиванов С. Г., Никитин В. В., Селиванова М. В. Нейроструктурный и логико-генетический методы оптимизации проектных технологических процессов // Вестник УГАТУ. 2013. № 1(54). С. 98-107.
    15. Лемешкин А. В. Инновационные методы контроля качества в строительстве: новые возможности и технологии // Экономика строительства. 2023. № 5. С. 80-84.
    16. Xu J, Yan C, Su Y, Liu Y. Analysis of high-rise building safety detection methods based on big data and artificial intelligence [Анализ методов обнаружения безопасности высотных зданий на основе баз данных и искусственного интеллекта] // International Journal of Distributed Sensor Networks. 2020. 16(6). 15501477209. doi: 10.1177/1550147720935307
    17. Shanaka Kristombu Baduge, Sadeep Thilakarathna, Jude Shalitha Perera et al. Artificial intelligence and smart vision for building and construction 4.0: Machine and deep learning methods and applications [Искусственный интеллект и интеллектуальное зрение для строительства 4.0] // Automation in Construction. 2022. Vol. 141. 104440. doi: 10.1016/j.autcon.2022.104440
    18. Sacks R., Girolami M., Brilakis I. Building information modelling, artificial intelligence and construction tech [Информационное моделирование, искусственный интеллект и строительная техника] // Developments in the Built Environment. 2020. Vol. 4. 100011. doi: 10.1016/j.dibe.2020.100011
    19. Shuvo Dip Datta, Mobasshira Islam, Md. Habibur Rahman Sobuz et al. Artificial intelligence and machine learning applications in the project lifecycle of the construction industry : A comprehensive review [Искусственный интеллект и машинное обучение в жизненном цикле проекта строительной области] // Heliyon. Vol. 10. Iss. 5. 2024. e26888. doi: 10.1016/j.heliyon.2024.e26888
    20. Hamed Nabizadeh Rafsanjani, Amir Hossein Nabizadeh. Towards human-centered artificial intelligence (AI) in architecture, engineering, and construction (AEC) industry [На пути к человекoориентированному искусственному интеллекту (ИИ) в архитектуре, инженерии и строительстве] // Computers in Human Behavior Reports, 2023. Vol. 11. 100319. doi: 10.1016/j.chbr.2023.100319
    21. Тамразян А. Г. Особенности работы высотных зданий // Жилищное строительство. 2004. № 3. С. 19-20.
    22. Tamrazyan A. G., Fedorov V. S., Kharun M. The effect of increased deformability of columns on the resistance to progressive collapse of buildings [Влияние повышенной деформативности колонн на устойчивость к прогрессирующему обрушению] // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering : International Scientific and Practical Conference Engineering Systems - 2019. Moscow, April 04-05, 2019. Moscow, Institute of Physics Publ., 2019. Vol. 675. P. 012004. doi: 10.1088/1757-899X/675/1/012004
  • Для цитирования: Тамразян А. Г., Медведев А. Е. Технология искусственного интеллекта в проектировании и расчете зданий // Промышленное и гражданское строительство. 2024. № 7. С. 17-24. doi: 10.33622/0869-7019.2024.07.17-24

НАЗАД