CC BY
5
УДК 004
DOI: 10.24412/2071-6168-2023-3-398-402
ФОРМИРОВАНИЕ МЕТОДИКИ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКОГО СОПРОВОЖДЕНИЯ ПРОЕКТИРОВАНИЯ НА ОСНОВЕ НЕЙРОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ
Т.Х. Бидов, А.П. Гришина, А.С. Петрова
В данной статье рассмотрены факторы, оказывающие влияние на процесс разработки проектов на возведение большепролетных сооружений на примере стадионов. Установлена степень и сфера влияния этих факторов на проектно-сметную документацию. Выявлена необходимость проведения экспертного опроса для выявления наиболее значащих показателей. Изучены принципы работы нейронных сетей «с учителем». Установлена возможность использования такого вида нейронной сети для разработки проектов стадионов. Сформирована методика совершенствования научно-технического сопровождения проектирования на основе нейронного моделирования.
Ключевые слова: научно-техническое сопровождение, безопасность зданий и сооружений, нейросети, большепролетные зданий и сооружения, научно-техническое сопровождение проектирования, научно-техническое сопровождение строительства, методика, факторы влияния, разработка.
Продолжительность строительства является одним из основных показателей на всех этапах экономической, проектной, плановой, организационной подготовки и осуществления строительства. В соответствии с Федеральным законом №214, за несвоевременную сдачу готовых объектов предусмотрены штрафы. В современном строительстве наиболее часто используемым является метод статистических исследований. В этом случае обработка результатов статистического эксперимента осуществляется с помощью аппарата множественного регрессионного анализа. Однако, в связи с развитием искусственного интеллекта, имеет смысл прибегнуть к использованию аппарата сетевого моделирования, что позволит повысить эффективность, качество и скорость разработки проектов уникальных большепролетных зданий [1].
Ранее проведенные исследования показывают, что для успешной реализации и систематизации возведения зданий и сооружений необходим такой действенный инструмент, как научно-техническое сопровождение (НТС). Установлено несовершенство состава и структуры НТС для большепролетных спортивных сооружений, что подтверждает актуальность исследования. Для повышения эффективности проведения НТСП уникальных большепролетных зданий необходимо разработать методику, за основу которой будет взято нейронное моделирование [2-5].
Методика - совокупность методов, приемов практического выполнения чего-либо, как отражение деятельности имеющая начало и окончание. В рамках НТСП не существует алгоритма, который бы учитывал все факторы и требования. Данную методику можно разработать на основе древа иерархий. За исходные данные примем факторы, влияющие на процесс проектирования, а желаемым результатом будет формирование модели НТСП (рис.1).
Рис.1. Методика совершенствования НТСП
398
Для начала работы с нейронной сетью необходимо выявить ряд факторов, оказывающих значительное влияние на процесс проектирования уникальных зданий. Для сбора необходимой информации были проанализированы различные статьи и нормативно-техническую документацию, а также представленные в общем доступе паспорта спортивных объектов. Итогом поисков является приведенный ниже список.
Факторы, оказывающие влияние на процесс проектирования:
1. Опыт строительной организации. Для ознакомления с данной информацией необходимо тщательно изучить портфолио строительной организации. Строительное портфолио содержит основную информацию о компании, виды деятельности (проектирование, строительство, отделка, ремонт), список реализованных проектов и всю информацию о них. От опыта организации зависит качество выполненных работ [6].
2. Квалификация инженерно-технических работников (ИТР). Основной трудовой силой на предприятии являются работники. Работники могут содействовать росту эффективности производства, могут относиться безразлично к результатам деятельности предприятия, противодействовать нововведениям, если привычный ритм работы будет нарушен, либо же, не имея должных знаний, занимать рабочее место хорошего специалиста. Это очень значительно влияет на качество выполнения работ. В нашем случае, неопытный специалист или специалист, не имеющий ранее опыта в проектировании уникальных большепролетных здания, может не знать тонкости строительства подобных зданий, что значительно усложняет и замедляет процесс проектирования [7].
3. Природно-климатические условия. Климат как экологический фактор влияет на течение всех природных процессов, протекающих на Земле. К таким процессам относятся геологические, геохимические, гидрологические, биологические и гидрогеологические. Основные параметры, которые необходимо учитывать, прописаны в СП 131.13330.22020 «Строительная климатология». От этих параметров зависит выбор ограждающих конструкций, требования к тепло- и гидроизоляции. Архитектурные и конструктивно-планировочные решения принимают в соответствии с учетом законов функционирования окружающей среды [8].
4. Территориальные особенности проведения работ. Природно-территориальные условия местности, предназначенной для осуществления градостроительной деятельности, оказывают первостепенное значение на градостроительное проектирование, обеспечивающее создание благоприятных условий жизни, труда и отдыха населения и решают ряд архитектурно-планировочных задач. Поэтому возникает необходимость комплексного подхода к изучению природно-территориальных условий местности. Ведь исходным материалом при разработке мероприятий по инженерной подготовке, застройке и благоустройству территории являются данные, характеризующие природные условия [9].
5. Бюджет проекта. При составлении технического задания заказчик, как правило, указывает предположительную стоимость строительства объекта. В соответствии с этой стоимостью конструктора и архитекторы подбирают архитектурно-технологические решения и материалы для будущего объекта. Однако в большинстве случаев, уже на этапе строительства возникает несоответствие между предполагаемой (ПССО) и фактической (ФССО) стоимостью. В большей степени это происходит из-за влияния факторов, возникающих при реализации проектных решений. Отсутствует этап обоснования инвестиций, и существующие методы ценообразования не отражают в полной степени расчет ПССО, которая учитывает степень влияния факторов на возможное изменение стоимости строительства в зависимости от принимаемых проектных решений, типа и параметров объекта [10].
6. Установленный срок разработки проектно-сметной документации (ПСД). Нормативный срок разработки проектной документации для капитального строительства указан в Приказе Министерства строительства №264/пр. от 15 мая 2020 года. Согласно ему, продолжительность инженерных изысканий, архитектурно-строительного проектирования определяется в зависимости от площади объекта. В целом время разработки проектной документации зависит от нескольких факторов: трудоемкость проекта, техническая сложность проектируемого объекта, назначение, площадь объекта, необходимость соблюдения особых условий при проектировании - если объект является историческим памятником или расположен на охраняемой природной территории [11].
7. Минимальный требуемый срок эксплуатации. Минимальный требуемый срок эксплуатации стадиона устанавливается заказчиком исходя из его целей. Так, например, нормативный срок службы Зенит-Арены в Санкт-Петербурге без капитального ремонта составляет 100 лет. [12]
8. Непосредственное назначение проектируемого объекта. Функциональное назначение проектируемого объекта недвижимости оказывает существенное влияние на состав и содержание исходных данных и исходно-разрешительной документации для архитектурно-строительного проектирования. Так, например, применяемые материалы для ледовой арены и для футбольного поля будут сильно отличаться [13].
9. Требуемая вместимость. Необходимая вместимость влияет на конструкцию покрытия, а также на его стоимость. Увеличивается вместимость - увеличивается стоимость. К усложнению и удорожанию конструкций также ведет применение раздвижного покрытия для хорошей инсоляции травяной арены (если речь идет о футбольном поле). С другой стороны, увеличение размеров серьезно ухудшает условия комфортной видимости арены, а при проведении некоторых зрелищных мероприятий исключает значительную часть зрительских мест из использования [14].
10. Габариты проектируемого здания. Фактор, рассмотренный в пункте выше, является основополагающим для определения габаритов будущего проекта. Закономерность очевидна, чем больше требуемая вместимость, тем больше размеры на плане [15].
После выявления факторов, оказывающих влияние на эффективность проведения НТСП, необходимо провести экспертный опрос, с целью выявления наиболее значимых. Для этого можно использовать один из существующих методов: групповой, индивидуальный, индивидуально-групповой [16-18].
Следующим действием идет обучение нейронной сети, которая по итогу своей работы выдаст план дальнейшей работы над проектом и предлагает различные формулы, которые могут быть использованы для расчетов.
Стоит отметить, что для обучения нейронной сети требуется несколько тысяч различных примеров объектов. Для того, чтобы удостовериться в возможности использования такого варианта работы с нейросетью, был проведен подсчет. В мире 251 страна, в каждой из которых найдется в среднем по 50100 стадионов, в зависимости от размеров самой страны (как правило стадион есть в каждом городе, они разных размеров, но тем лучше), в России насчитывается около 130 стадионов. Таким образом в мире существует от 12550 до 25100 стадионов. А такого количества будет вполне достаточно для обучения нейронной сети для нужных нам дел. Этот вид обучения называется обучением с учителем, потому что в основе лежит предоставление нейронной сети изображений класса и явного указания ему на то, что это изображение из этого класса [19-22].
Результатом проделанной работы является разработка методики совершенствования процесса НТСП, состоящая из следующих действий: изучение факторов, имеющих влияние на проект объекта; экспертный опрос для выявления наиболее значимых показателей; нейронное программирование и формирование модели реализации НТСП.
Следующим шагом необходимо подробнее изучить значимость каждого фактора и его учет в процессе создания проекта на возведение большепролетных сооружений на примере стадионов.
Список литературы
1. Болотин С.А., Дадар А.К.Х., Мальсагов А.Р. Прогнозирование продолжительности строительства на основе исполнительных календарных графиков, статистического и нейросетевого моделирования // Недвижимость: экономика, управление. 2017. № 3. С. 59-63.
2. Еремеев П.Г. Научно-техническое сопровождение проектирования и возведения металлических конструкций большепролетных уникальных зданий и сооружений // Вестник НИЦ Строительство. 2010. № 2. С. 21-29.
3. Загорская А.В., Лапидус А.А. Научно-техническое сопровождение проектных решений по организации строительства уникальных объектов // Наука и бизнес: пути развития. 2021. №6 (120). С. 4147.
4. - Обозная Д.Р. Строительство стадионов и их устойчивое развитие // В сборнике: WORLD OF SCIENCE 2022. сборник статей Международного научно-исследовательского конкурса. Пенза, 2022. С. 11-13.
5. Миронова Л.И., Фомин Н.И., Винокуров Д.С., Огородникова С.С. Современные цифровые технологии и возможность их применения в процессе цифровой трансформации строительной отрасли // Русский журнал строительных наук и технологий. 2022. Т. 8. № 1. С. 55-65.
6. Абдуханова Н.Г., Шамсутдинов Р.А. Развитие инструментов управления портфелями проектов и особенности их реализации в сфере строительства // Горизонты экономики. 2022. № 5 (71). С. 4550.
7. Тимиров Э.В., Новоселов О.Г., Буятова С.Г. Совершенствование системы аттестации инженерно-технических работников строительного комплекса // Научно-технический вестник Поволжья. 2015. № 6. С. 204-207.
8. Савин В.К., Волкова Н.Г., Попова Ю.К. Роль экологических и климатических факторов при застройке территории // Жилищное строительство. 2014. № 6. С. 56-59.
9. Тимофеева В.А., Жидкова Е.И. Влияние природно-территориальных условий местности на решение градостроительных задач // Инженерный вестник Дона. 2020. № 10 (70). С. 1-9.
10. Прохорова Ю.С. Организационно-экономический механизм управления стоимостью строительства объекта в условиях государственного инвестирования // Московский государственный строительный университет (национальный исследовательский университет). Москва, 2021
11. Королева А.М. Роль нормативной базы по проектированию в сфере строительства // В сборнике: Инновационные исследования: проблемы внедрения результатов и направления развития. сборник статей по итогам Международной научно-практической конференции. Стерлитамак, 2022. С. 8287.
12. Фаликман В.Р., Степанова В.Ф. Нормативные сроки службы бетонных и железобетонных конструкций и принципы их проектирования по параметрам долговечности // Промышленное и гражданское строительство. 2019. № 6. С. 13-22.
13. Аникин Ю.В., Царев Н.С. Проектное дело в строительстве. Учебное пособие // Изд-во Урал. ун-та, 2015. 124 с.
14. Шогенов С.Х., Балов А.А., Афашагов Б.З. Некоторые аспекты проектирования крытых стадионов // Инженерный вестник Дона. 2016. № 2 (41). С. 67.
15. Ломовская Е.В., Алешкова Е.Н. Трехмерное моделирование с применением средств автоматизированного проектирования // Academy. 2018. № 11 (38). С. 29-31.
16. Щепкина Н.Н. Методические аспекты проведения экспертного опроса // Известия Кыргызского государственного технического университета им. И. Раззакова. 2020. № 2 (54). С. 231-238.
17. Гайкова Л.В. Агентное моделирование как инструмент исследования экспертной оценки объекта // Экономика и бизнес: теория и практика. 2019. № 5-2. С. 27-30.
18. Катун Е.С. Особенности определения возможного числа специалистов при проведении экспертного опроса // В сборнике: Качество в производственных и социально-экономических системах. сборник научных трудов 4-й Международной научно-технической конференции. Министерство образования и науки РФ; Юго-Западный государственный университет. 2016. С. 202-206.
19. Кравцов И.Н. Разработка программного обеспечения для создания и обучения нейросети с заданными параметрами // Modern Science. 2019. № 6-3. С. 237-240.
20. Шмыгарева В.С. Разработка и обучение нейросетей // Молодой ученый. 2022. № 24 (419). С.
79-87.
21. Хороших И.С. Проблемы и перспективы применения нейросетей в строительстве // В сборнике: Modern research and technology - 2023. сборник статей Международной научно-практической конференции. Петрозаводск, 2023. С. 65-71.
22. Сивель К.Р. Нейросети как средства построения и модификации смет // Сметно-договорная работа в строительстве. 2020. № 5. С. 74-78.
Бидов Тембот Хасанбиевич, директор Научно-образовательного центра «Конструкции, технологии и организация строительства», [email protected], Россия, Москва, Национальный исследовательский Московский государственный строительный университет,
Гришина Анна Павловна, студентка, [email protected], Россия, Москва, Национальный исследовательский Московский государственный строительный университет,
Петрова Анастасия Сергеевна, студентка, aspetrova2001 @mail. ru, Россия, Москва, Национальный исследовательский Московский государственный строительный университет
FORMATION OF METHODOLOGY TO IMPROVE SCIENTIFIC AND TECHNICAL SUPPORT OF DESIGN BASED ON NEURAL MODELING
T.K. Bidov, A.P. Grishina, A.S. Petrova
This article considers the factors influencing the process of designing projects for the erection of large-span structures on the example of stadiums. The degree and scope of influence of these _ factors on the design and estimate documentation has been established. The necessity of expert survey to identify the most significant indicators has been revealed. The principles of neural networks "with a teacher" were studied. The possibility of using this type of neural network _ for the development of stadium projects was established. Methodology for improving scientific and technical support of design based on neural modeling is formed.
Key words: scientific and technical support, safety of buildings and structures, neural networks, large-span buildings and structures, scientific and technical support of design, scientific and technical support of construction, methodology, influence factors, development.
Bidov Tembot Khasanbievich, director of the scientific and educational center «Designs, Technologies and Organization of Construction», [email protected], Russia, Moscow, National research Moscow state University of civil engineering,
Grishina Anna Pavlovna, student, [email protected], Russia, Moscow, National research Moscow state University of civil engineering,
Petrova Anastasia Sergeevna, student, [email protected], Russia, Moscow, National research Moscow state University of civil engineering
