CC BY
34
МЯГКИЕ ВЫЧИСЛЕНИЯ В МОДЕЛЯХ ГОМЕОСТАТА СТРОИТЕЛЬНЫХ ОБЪЕКТОВ
A.A. Волков, В.П. Игнатов
МГСУ
Предметом исследования являются мягкие вычисления в гомеостате строительных объектов. В качестве управляющей системы строительных объектов выступают специальные средства автоматизации и элементы самой системы.
Object of research are soft calculations in homeostat of building objects. As the system manager of construction objects the special means of automation and the elements of system appear.
Постоянство внутренней среды любой системы называется гомеостазом, который играет фундаментальную роль в эволюции естественных и искусственных систем, так как он определяет выживание системы и ее устойчивость в условиях непрерывных воздействий со стороны внешней среды. Такие воздействия могут вызывать определенные изменения важных характеристик внутренней среды системы, которой является любой строительный объект. Эти обстоятельства требуют со стороны системы принятия необходимых гомеостатических реакций для своего выживания. В общем случае гомеостатика изучает механизмы поддержания динамического постоянства неизменно важных параметров, функций, ритмов и этапов эволюционного развития системы [1,2].
Гомеостатические реакции на воздействия среды организует управляющая система с целью сохранения или поддержания некоторого уровня жизнеобеспечения внутренней среды рассматриваемого объекта. В качестве управляющей системы строительных объектов могут выступать как специальные средства автоматизации, так и собственные элементы самой системы, к которым можно отнести несущие конструкции, например, здания. Это следует как из опыта эксплуатации таких объектов, так и из высказывания В. Вернадского: «Независимо от природы вещей гомеостатические принципы имеют определенную общность в своей организации и в механизмах управления» [1].
Необходимо также отметить, что «фундаментальной концепцией гомеостатики является теория об организации взаимодействия частей любого объекта». Отсюда следует, что «гомеостат является универсальной информационной единицей управления, инвариантной материальному носителю»[3]. Поэтому при построении «интеллектуальных» искусственных систем, которыми могут являться строительные объекты, необходима разработка гомеостатической модели и базы знаний с использованием механизмов с обратными связями по информации и управлению.
Если говорить о гомеостатической модели, то можно назвать несколько публикаций, связанных с этой проблемой. Например, в журнале [4] опубликован ряд практических решений задач по реализации интеллектуального управления отдельными
строительными конструкциями. В работе [5] приведена математическая модель применения принципов управления в пространстве возможных ситуаций с использованием многошагового процесса. В книге [6] решена задача оценки устойчивости плоской стержневой системы в условиях вероятностного характера значений жесткостных параметров ее элементов и их взаимовлияния.
Однако, в указанных работах не был рассмотрен один важный элемент гомеоста-тики - это база знаний о состоянии строительного объекта в целом при возможном внешнем или внутреннем воздействии на его элементы и принцип ее разработки. Рассмотрим подробнее эту проблему.
Пусть некоторый коллектив специалистов осуществляет проектирование какого-либо строительного объекта. Тогда этот коллектив можно считать интеллектуальной системой, а запроектированный ими объект в натурном исполнении и управляемый интеллектуальными средствами автоматизации - «интеллектуальной» искусственной системой (ИС). Выше уже указывалось, что такая система должна иметь гомеостати-ческую модель и, что очень важно, базу знаний, отражающую возможные негативные ситуации и способы их разрешения. Тогда внутренняя информация такого объекта будет определять его целенаправленное поведение, а сам он может считаться динамической системой, находящейся под управлением и целесообразно развивающейся во времени.
При моделировании интеллектуальной ИС с позиций управления, ее можно представить в виде двух элементов: объектом, обладающим инерцией, и механизмом, стабилизирующим его состояние, либо вызывающим процессы, ведущие к потере устойчивости [3]. С целью недопущения принятия негативных решений таким механизмом необходимо иметь соответствующую систему автоматизации управления, опирающуюся на собственную базу знаний. В качестве указанного механизма могут служить результаты проектных расчетов на прочность, динамические воздействия, устойчивость и др.
Пусть теперь некоторый строительный объект находится под вышеуказанной системой управления. В качестве рассматриваемого объекта примем каркасное здание, которое по сравнению с другими типами строительных объектов в большей степени подвержено прогрессирующим изменениям прочностных и геометрических характеристик его элементов, ведущих к потере устойчивости здания в целом. Это обстоятельство в определенной степени связано как с возможными внешними воздействиями, так и с внутренними изменениями свойств материала или сечений элементов каркаса. Известно, например, что прочностные свойства бетона со временем снижаются, а металлические конструкции или их элементы подвержены коррозии. Рассмотрение этих обстоятельств особо актуально, так как даже в «умных» домах, начиненных различными средствами автоматизации (механизмами), обеспечивающими людям внутренний комфорт на высшем уровне, еще недостаточно обращено внимание на состояние и управление ограждающих и несущих конструкций.
Различные внешние воздействия (температура, ветер, осадки, механические воздействия и т.п.) на строительный объект, как динамическую систему, имеют хаотический характер, что делает реакцию этой системы также хаотической и требует приме -
нения вероятностных подходов для оценки ее состояния и выработки необходимых решений.
В интеллектуальных ИС для этого реализуется, главным образом, рефлексивный способ, который заключается в оценке состояния объекта, анализе изменений и выработке решений по корректировке или дополнению информационной базы в системе. Следует заметить, что основные формы кооперативного поведения, то есть общая зависимость друг от друга, присущая естественным системам, имеет аналоги и среди искусственных систем, особенно в конструкциях каркасных зданий. Таким образом, объектом управления становится в первую очередь процесс развития объекта во времени.
Существующая практика проектирования строительного объекта не формирует интеллектуальную базу знаний о его состояниях и принятии необходимых решений. Проектировщики ограничиваются в основном расчетной оценкой устойчивости здания к прогрессирующему разрушению, но не рассматривают влияние текущих изменений характеристик отдельных конструкций на объект в целом. Это обстоятельство уменьшает возможность применения и эффективность автоматизированного управления состоянием объекта. В то же время, имеется возможность устранения этой проблемы при использовании одного из средств «мягких» вычислений. Речь идет о применении аппарата нейронных сетей. Технология его применения состоит в следующем. Проектировщики в своей деятельности рассматривают различные наборы параметров, их возможное состояние в конструктивных элементах и в объекте в целом. Для каждого из состояний этих параметров производится общий расчет всего каркаса здания и оценивается влияние рассматриваемых параметров как друг на друга, так и на конструктивные элементы (их текущие напряжения, деформации и т.п.), а также на объект в целом. При этом рассматриваются и предлагаются (!) способы устранения негативных ситуаций, которые фиксируются для всех случаев расчета, в том числе и для прогрессирующего обрушения. Вся эта информация собирается в базу данных. Желательно, чтобы рассматривалось множество возможных ситуаций. Созданная база данных передается в нейронную сеть, которая обучается на этой информации и создается, таким образом, база знаний. Такая база знаний включается в аппаратные средства системы автоматизированного управления состоянием каркаса объекта и является паспортом жизнеобеспечения объекта.
Далее, в процессе эксплуатации здания на основе регулярно получаемой информации от установленных на каркасе датчиков, нейронная сеть анализирует состояние объекта. В случае возникновения преднегативной ситуации она посылает соответствующий сигнал и указывает способ ее устранения, или сигнал на выход людей из здания в случае аварийной ситуации. База знаний и ее управляющая часть могут быть размещены на нейрокомпьютере незначительных размеров, а сигналы о возможной аварийной ситуации выводятся во все необходимые помещения для оповещения людей о необходимости срочного выхода из здания.
В заключение отметим следующее. Основной подход Абовского Н.М. [4] к нейроуправляемым конструкциям предполагает, что для обучающейся выборки есть возможность учета и отражения свойств реального объекта через эксперименталь-
ные данные (эмпирическая индукция). Однако выполнить это желание на начальных этапах функционирования реального объекта, а не отдельной конструкции, практически невозможно, особенно при оценке степени и характере прогрессирующего развития негативных ситуаций во всем здании. Поэтому, нами предлагается начинать формирование обучающей выборки для нейронной сети по проектным материалам с частичной корректировкой данных ( при необходимости) на этапах функционирования реального объекта в целом. Такой подход для зданий и сооружений представляется более эффективным. К тому же, исследование различных возможных негативных ситуаций в состоянии объекта и формирование обучающей выборки для нейронной сети может производиться не только проектной организацией (автора проекта), но и специально созданные органы экспертизы.
Литература.
1. Моисеев Н.Н. Алгоритм развития. -М.: Наука. 1987.
2. Горский Ю.М. Основы гомеостатики. (Гармония и дисгармония живых, природных, социальных и искусственных систем.). - Иркутск: Изд-во ИГЭА, 1988.
3. Емельянов В.В., Курейчик В.М., Курейчик В.В. Теория и практика эволюционного моделирования. -М.: Физматлит, 2003.
4. Журнал «Нейрокомпьютеры: разработка, применение. № 9, 2001.
5. Волков А.А. Управляемые конструкции. Вестник МГСУ, 2/2009. -с.194-198.
6. Игнатов В.П. Основы нечеткого моделирования процессов проектирования. -М.: Компания Спутник+. 2000.
Ключевые слова: Проектирование, строительный объект, гомеостат, модель, устойчивость, надежность, управление, мониторинг.
Designing, building object, homeostat, model, stability, nadezh-nost, management, monitoring.
Статья представлена редакционным советом «Вестник МГСУ»
e-mail автора: [email protected]
