Введение. В настоящее время конструкции из современных алюминиевых сплавов находят все большее применение практически во всех сферах промышленного и строительного производства, что является следствием уникальных физико-механических свойств алюминиевых сплавов, позволяющих создавать эффективные по весовым, прочностным и эстетическим параметрам конструкции разнообразного назначения, обладающие при этом повышенной коррозионной стойкостью по сравнению со стальными конструкциями. Сочетание подобных уникальных свойств алюминиевых сплавов оказалось востребованным во многих областях строительства и, в частности, в мостостроении, изначально при строительстве пешеходных мостов, а в последнее время и при возведении автодорожных мостов. Наличие в мировой и отечественной строительной практике многочисленных примеров уже построенных и эксплуатируемых мостов доказало их очевидные преимущества в плане технологичности и скорости строительства и практического отсутствия проблем в ходе эксплуатации, что послужило стимулом для расширяющегося применения алюминиевых сплавов для строительства автодорожных мостов. Материалы и методы. Данная тенденция не обошла стороной Россию, и к декабрю 2023 г. по инициативе Алюминиевой Ассоциации и ОК РУСАЛ, государственному заказу Правительства Нижегородской области был спроектирован, построен и введен в эксплуатацию первый в РФ автодорожный мост через р. Линда. Мост двухполосный, 4-пролетный, длиной 72 м, на железобетонных опорах, пролетное строение целиком выполнено из алюминиевых сплавов. Результаты. Строительству предшествовал длительный (с 2016 г.) этап научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ, результаты которого послужили основой оптимального выбора марок алюминиевых сплавов, технологий производства и методов проектирования этого моста. НИУ МГСУ является ведущей организацией, которая при участии ряда других организаций успешно провела данный этап. Выводы. Автодорожный мост из алюминиевых сплавов через р. Линда в Нижегородской области введен в эксплуатацию в декабре 2023 г. На мосту будет установлена автоматизированная система мониторинга, позволяющая осуществлять дистанционный контроль технического состояния моста в непрерывном режиме.
Строительство: наука и образование
2024. — Выпуск 3
Содержание:
Введение. Расчеты напряженно-деформированного состояния (НДС) грунтовых плотин I и II классов ответственности требуется выполнять с использованием нелинейных моделей грунта. К числу таких моделей относятся модель упрочняющегося грунта (модель HS) и модель Кулона - Мора (модель MC). Актуальной задачей является определение параметров этих моделей для крупнообломочных грунтов: щебенистого и гравийно-галечникового. Материалы и методы. Параметры модели HS для крупнообломочных грунтов определялись путем обработки результатов трехосных испытаний, которые представлены в зарубежных публикациях. Параметры модели MC устанавливались из условия приближенного соответствия НДС высокой плотины (высотой 100 м), получаемого с использованием двух моделей. Напряженно-деформированное состояние плотины выявлялось с помощью численного моделирования в программном комплексе PLAXIS 2D. Результаты. Подобраны параметры модели HS, которые позволяют удовлетворительно описать деформирование грунта при девиаторном нагружении, заметные отклонения проявляются только в величинах объемных деформаций. Сравнение показало, что щебенистый грунт, результаты испытаний которого использованы для определения параметров моделей, соответствует хорошо уплотненному грунту современных каменно-набросных плотин. При выборе параметров модели MC, эквивалентных модели HS, выполнялся контроль результатов численного моделирования каменно-набросной плотины как по деформациям, так и по напряженному состоянию. При формировании НДС плотины отчетливо проявляется эффект «упрочнения» грунта - на этапе восприятия гидростатического давления деформируемость грунта резко снижается по сравнению с этапом нагрузок от собственного веса. Поэтому параметры модели MC целесообразно подбирать отдельно для двух этапов нагружения плотины. Выводы. Модель HS в целом дает возможность отразить нелинейные деформирования крупнообломочных грунтов, однако она не учитывает криволинейный характер предельной поверхности и не может одновременно отразить явления контракции и дилатансии. Использование модели MC не позволяет адекватно воспроизвести НДС каменно-набросной плотины, подобранные параметры модели MC могут быть использованы лишь для приближенных расчетов.
Ключевые слова
Введение. Предпринята попытка охарактеризовать текущее состояние хосписной и паллиативной помощи в Китае, выявить современные тенденции в архитектурном проектировании хосписного типа в Китае, дать рекомендации по дальнейшим исследованиям по тематике архитектурных решений хосписов в Китае. Материалы и методы. Применены методы анализа публикаций на английском и китайском языках (в переводе на русский язык) с 2010 по 2024 г., с использованием электронных баз данных Scopus, Web of Science и PubMed/Medline. Поиск проводился по ключевым словам: архитектура хосписов в Китае, паллиативная помощь в Китае, китайский хоспис или терминальный уход в Китае. Также использован междисциплинарный подход, учитывающий влияние медицинских, социологических, демографических, управленческих аспектов на архитектурное проектирование хосписов на территории Китая. Результаты. Представлены результаты исследований в виде исторического обзора и описания текущего состояния хосписной и паллиативной помощи в Китае, выявления современных тенденций в архитектурном проектировании хосписов в Китае, их организационных и архитектурно-художественных особенностей. Эти результаты могут быть использованы в научных исследованиях по данной тематике и в проектной практике при проектировании центров паллиативной помощи и хосписов. Выводы. Приведены предпосылки развития хосписного движения в условиях Китая. Выполнен анализ демографической ситуации, оказывающей непосредственное влияние на архитектурно-планировочную и градостроительную организацию хосписов на территории Китая. Даны рекомендации для дальнейшего развития научных исследований по архитектуре подобных объектов.
Ключевые слова
Введение. Предложен метод моделирования естественного освещения в помещениях с новым типом смарт-окон с решеточным оптическим фильтром. Многочисленные компьютерные программы BPS не имеют соответствующих функций для моделирования в помещениях с решеточными смарт-окнами в силу их отличительных особенностей и новизны. Модифицирован метод расчета автономности непрерывного естественного света (cDA) и на его основе проведено численное моделирование. Материалы и методы. Представлены методы расчета геометрических параметров решеточного фильтра и временных характеристик светопропускания смарт-окна, разработан метод расчета показателя cDA в помещении со смарт-окном с решетками, расположенными под оптимальным углом, приспособленным к траектории движения Солнца относительно окна. Результаты. Получены результаты численного моделирования по разработанному методу для окна с тройным остеклением с применением термохромного материала с температурой переключения 25 °С в помещении здания в г. Оренбурге. Для наиболее жаркого периода - в июне, июле и августе показатель cDA рассчитан в окрашенном состоянии термохромного материала фильтра, для остальных месяцев взято его обесцвеченное состояние. Показано преимущество решеточных смарт-окон перед традиционными в виде увеличения освещенности как в окрашенном, так и обесцвеченном состояниях термохромного материала. За счет пропускания большего количества рассеянного света при блокировке прямого света в заранее заданное время решеточные окна обеспечивают более равномерное круглогодичное распределение освещенности по глубине помещения. Выводы. Решеточные смарт-окна рекомендуется применять на восточных, южных и западных фасадах зданий с режимом работы в дневное время для достижения более комфортных условий естественного освещения на рабочих местах и минимизации энергопотребления и затрат на отопление, вентиляцию, кондиционирование.
Ключевые слова
Введение. Дальнейшее развитие методов расчета теплового режима помещений при различных алгоритмах регулирования оборудования систем обеспечения микроклимата является актуальным. Цель исследования - поиск приближенной аналитической зависимости температуры воздуха от времени в кондиционируемых помещениях при скачкообразном тепловом воздействии и комбинированном пропорционально-интегральном регулировании центральных климатических систем при отсутствии местных агрегатов для отопления - охлаждения. В качестве научной гипотезы выдвигается положение о возможности выражения данной зависимости через уже полученные автором формулы для интегрального регулирования с использованием поправочных коэффициентов. Материалы и методы. Используется основное дифференциальное уравнение для безразмерной избыточной температуры в помещении, включающее наиболее существенные составляющие теплового потока, при учете особенностей распространения температурной волны в массивных ограждениях в начальный период времени. Применяются методы линеаризации и малого параметра для асимптотических аналитических решений, а также метод Рунге - Кутты для нахождения численного решения. Результаты. Получены выражения для максимального отклонения температуры воздуха от уставки и для времени его достижения в зависимости от величины теплоизбытков и характеристик собственной теплоустойчивости помещения, а также от параметров регулирования, в том числе асимптотические при малых моментах времени с начала теплового возмущения и небольшой доле пропорциональной составляющей контроллера. Представлено сопоставление результатов численного интегрирования основного дифференциального уравнения с указанными асимптотическими решениями. Выводы. Показано, что асимптотические выражения для динамической ошибки регулирования и времени ее достижения получаются из найденных ранее автором формул для чисто интегрального регулирования введением поправочных множителей, содержащих безразмерный параметр, характеризующий соотношение пропорциональной и интегральной компонент контроллера. Эти соотношения подтверждаются сравнением разных вариантов аналитических решений, имеют достаточно универсальный вид, требуют минимального числа исходных данных и доступны для инженерной практики.
Ключевые слова
Введение. Дальнейшее развитие методов расчета теплового режима помещений при различных алгоритмах регулирования оборудования систем обеспечения микроклимата является актуальным. Цель исследования - поиск приближенной аналитической зависимости температуры воздуха от времени в кондиционируемых помещениях при скачкообразном тепловом воздействии и комбинированном пропорционально-интегральном регулировании центральных климатических систем при отсутствии местных агрегатов для отопления - охлаждения. В качестве научной гипотезы выдвигается положение о возможности выражения данной зависимости через уже полученные автором формулы для интегрального регулирования с использованием поправочных коэффициентов. Материалы и методы. Используется основное дифференциальное уравнение для безразмерной избыточной температуры в помещении, включающее наиболее существенные составляющие теплового потока, при учете особенностей распространения температурной волны в массивных ограждениях в начальный период времени. Применяются методы линеаризации и малого параметра для асимптотических аналитических решений, а также метод Рунге - Кутты для нахождения численного решения. Результаты. Получены выражения для максимального отклонения температуры воздуха от уставки и для времени его достижения в зависимости от величины теплоизбытков и характеристик собственной теплоустойчивости помещения, а также от параметров регулирования, в том числе асимптотические при малых моментах времени с начала теплового возмущения и небольшой доле пропорциональной составляющей контроллера. Представлено сопоставление результатов численного интегрирования основного дифференциального уравнения с указанными асимптотическими решениями. Выводы. Показано, что асимптотические выражения для динамической ошибки регулирования и времени ее достижения получаются из найденных ранее автором формул для чисто интегрального регулирования введением поправочных множителей, содержащих безразмерный параметр, характеризующий соотношение пропорциональной и интегральной компонент контроллера. Эти соотношения подтверждаются сравнением разных вариантов аналитических решений, имеют достаточно универсальный вид, требуют минимального числа исходных данных и доступны для инженерной практики.
Ключевые слова
Введение. Технологии информационного моделирования (ТИМ) приобретают все большую популярность в сфере проектирования, выводят процесс строительства и эксплуатации гражданских и промышленных зданий, линейных объектов на новый, прогрессивный уровень. В мировой практике цифровые модели зданий и сооружений также создаются с целью осуществления их реконструкции. Переходу на создание цифровых информационных моделей (ИМ) способствует в том числе российское законодательство: создаются дорожные карты по внедрению ТИМ, нормативная база, предусматриваются гранты на разработку отечественного программного обеспечения (ПО). Задачи исследования: рассмотрение общего порядка моделирования систем водоснабжения и водоотведения здания в российской BIM-системе Renga, формулирование рекомендаций по оптимизации проектных работ, обзор действующей в России нормативной документации в сфере информационного моделирования. Материалы и методы. Теоретические методы исследования: обзор и анализ российской нормативной документации в сфере информационного моделирования. Эмпирические методы включали использование инструментов BIM-системы Renga при подготовке ИМ инженерных систем. Результаты. Рассмотрена действующая нормативная документация в сфере информационного моделирования (своды правил, государственные стандарты, методические указания). Описан порядок моделирования инженерных систем здания (водопровода и канализации) с приведением поясняющего иллюстрационного материала. Выводы. BIM-система Renga - достойная альтернатива всемирно известному ПО. Ее инструменты позволяют создавать трехмерные модели инженерных систем с детальной визуализацией, присваивать необходимые свойства оборудованию, изделиям и материалам, хранить и использовать информацию на протяжении всего жизненного цикла здания. Представленные материалы могут быть полезны проектировщикам, начинающим работать с ПО для создания цифровых информационных моделей инженерных систем, а также студентам учебных заведений с целью приобретения навыка выполнения курсовых работ, дипломных проектов с применением ТИМ.
Ключевые слова
Введение. Технологии информационного моделирования (ТИМ) приобретают все большую популярность в сфере проектирования, выводят процесс строительства и эксплуатации гражданских и промышленных зданий, линейных объектов на новый, прогрессивный уровень. В мировой практике цифровые модели зданий и сооружений также создаются с целью осуществления их реконструкции. Переходу на создание цифровых информационных моделей (ИМ) способствует в том числе российское законодательство: создаются дорожные карты по внедрению ТИМ, нормативная база, предусматриваются гранты на разработку отечественного программного обеспечения (ПО). Задачи исследования: рассмотрение общего порядка моделирования систем водоснабжения и водоотведения здания в российской BIM-системе Renga, формулирование рекомендаций по оптимизации проектных работ, обзор действующей в России нормативной документации в сфере информационного моделирования. Материалы и методы. Теоретические методы исследования: обзор и анализ российской нормативной документации в сфере информационного моделирования. Эмпирические методы включали использование инструментов BIM-системы Renga при подготовке ИМ инженерных систем. Результаты. Рассмотрена действующая нормативная документация в сфере информационного моделирования (своды правил, государственные стандарты, методические указания). Описан порядок моделирования инженерных систем здания (водопровода и канализации) с приведением поясняющего иллюстрационного материала. Выводы. BIM-система Renga - достойная альтернатива всемирно известному ПО. Ее инструменты позволяют создавать трехмерные модели инженерных систем с детальной визуализацией, присваивать необходимые свойства оборудованию, изделиям и материалам, хранить и использовать информацию на протяжении всего жизненного цикла здания. Представленные материалы могут быть полезны проектировщикам, начинающим работать с ПО для создания цифровых информационных моделей инженерных систем, а также студентам учебных заведений с целью приобретения навыка выполнения курсовых работ, дипломных проектов с применением ТИМ.
Ключевые слова
Введение. На данный момент в научных исследованиях технологичность строительных конструкций, проектных решений, производства работ и эксплуатации зданий и сооружений определяется различными количественными и качественными показателями. Данные показатели образуют совокупность оценочных критериев, позволяющую оценить уровень технологичности строительных систем на разных этапах. Подходы к оценке технологичности могут быть разнообразны в зависимости от исходных показателей технологичности и целей конечного результата. Материалы и методы. В основу положено исследование вариативных подходов к оценке технологичности при производстве работ по устройству строительных систем, базирующихся на применении факторных моделей детерминированного анализа. Рассмотрены следующие ключевые факторные модели: аддитивная, мультипликативная, кратная и смешанная (комбинированная). Установлены и проанализированы вариации результирующего показателя - индикатора технологичности на основании данных моделей при исследовании факторных признаков в абсолютных и относительных величинах. Результаты. Выполненная систематизация вариативных подходов к оценке технологичности может служить базой для моделирования уровня технологичности строительных систем на различных этапах жизненного цикла в зависимости от факторных признаков процессов, а также основой для формирования методологической базы по комплексной оценке технологичности при производстве работ по устройству строительных систем. Выводы. При рассмотренных вариативных подходах в большинстве случаев расчеты индикаторов технологичности показали, что факторные признаки при производстве строительных систем обеспечивают взаимное влияние на базу начисления результирующего показателя. В рамках подходов, основанных на применении детерминированного факторного анализа при оценке технологичности, последующим этапом выступает исследование и анализ изменения индикатора технологичности при производстве работ по устройству строительных систем как результативного показателя.
Ключевые слова
Введение. На данный момент в научных исследованиях технологичность строительных конструкций, проектных решений, производства работ и эксплуатации зданий и сооружений определяется различными количественными и качественными показателями. Данные показатели образуют совокупность оценочных критериев, позволяющую оценить уровень технологичности строительных систем на разных этапах. Подходы к оценке технологичности могут быть разнообразны в зависимости от исходных показателей технологичности и целей конечного результата. Материалы и методы. В основу положено исследование вариативных подходов к оценке технологичности при производстве работ по устройству строительных систем, базирующихся на применении факторных моделей детерминированного анализа. Рассмотрены следующие ключевые факторные модели: аддитивная, мультипликативная, кратная и смешанная (комбинированная). Установлены и проанализированы вариации результирующего показателя - индикатора технологичности на основании данных моделей при исследовании факторных признаков в абсолютных и относительных величинах. Результаты. Выполненная систематизация вариативных подходов к оценке технологичности может служить базой для моделирования уровня технологичности строительных систем на различных этапах жизненного цикла в зависимости от факторных признаков процессов, а также основой для формирования методологической базы по комплексной оценке технологичности при производстве работ по устройству строительных систем. Выводы. При рассмотренных вариативных подходах в большинстве случаев расчеты индикаторов технологичности показали, что факторные признаки при производстве строительных систем обеспечивают взаимное влияние на базу начисления результирующего показателя. В рамках подходов, основанных на применении детерминированного факторного анализа при оценке технологичности, последующим этапом выступает исследование и анализ изменения индикатора технологичности при производстве работ по устройству строительных систем как результативного показателя.
Ключевые слова
Введение. Рассматривается разработка подходов к построению системы автоматизированной оценки технического состояния строительных конструкций с использованием механизмов обнаружения дефектов и предварительной оценки физического износа зданий на основе методов искусственного интеллекта (ИИ). Современные строительные объекты характеризуются высокой сложностью и масштабом, что требует особого внимания к качеству и надежности конструкций. Традиционные методы проведения технического обслуживания не всегда показывают свою эффективность в связи с влиянием человеческого фактора. В настоящее время основным способом обнаружения дефектов остается визуальный осмотр, который хотя и позволяет оценить состояние объектов, зависит от уровня квалификации и внимательности оценщика. Это создает риски ошибки, что может угрожать безопасности зданий и приводить к неправильным решениям в области ремонта и технического обслуживания. Цель исследования - анализ необходимой функциональности и моделирование автоматизированной системы, способной оперативно и точно выявлять потенциальные дефекты в конструкциях зданий и оценивать вероятный физический износ. Материалы и методы. Комплексный подход включает два основных компонента: систему анализа накопленных данных о физическом износе жилого фонда и механизм обнаружения дефектов на основе анализа изображений с помощью ИИ. Основные исходные данные для анализа - результаты фотофиксации состояния зданий, а также объем накопленных за продолжительный период наблюдений сведений о физическом износе жилого фонда. Результаты. Подробно описаны библиотеки и инструменты, которые необходимы для реализации работы системы, включая популярные фреймворки для машинного обучения и обработки изображений. Выводы. Современные подходы, основанные на применении ИИ и методов машинного обучения, открывают новые горизонты в сфере обнаружения дефектов и прогнозирования технического состояния зданий. Они позволяют значительно увеличить скорость и точность анализа.
Ключевые слова
Введение. Рассматривается разработка подходов к построению системы автоматизированной оценки технического состояния строительных конструкций с использованием механизмов обнаружения дефектов и предварительной оценки физического износа зданий на основе методов искусственного интеллекта (ИИ). Современные строительные объекты характеризуются высокой сложностью и масштабом, что требует особого внимания к качеству и надежности конструкций. Традиционные методы проведения технического обслуживания не всегда показывают свою эффективность в связи с влиянием человеческого фактора. В настоящее время основным способом обнаружения дефектов остается визуальный осмотр, который хотя и позволяет оценить состояние объектов, зависит от уровня квалификации и внимательности оценщика. Это создает риски ошибки, что может угрожать безопасности зданий и приводить к неправильным решениям в области ремонта и технического обслуживания. Цель исследования - анализ необходимой функциональности и моделирование автоматизированной системы, способной оперативно и точно выявлять потенциальные дефекты в конструкциях зданий и оценивать вероятный физический износ. Материалы и методы. Комплексный подход включает два основных компонента: систему анализа накопленных данных о физическом износе жилого фонда и механизм обнаружения дефектов на основе анализа изображений с помощью ИИ. Основные исходные данные для анализа - результаты фотофиксации состояния зданий, а также объем накопленных за продолжительный период наблюдений сведений о физическом износе жилого фонда. Результаты. Подробно описаны библиотеки и инструменты, которые необходимы для реализации работы системы, включая популярные фреймворки для машинного обучения и обработки изображений. Выводы. Современные подходы, основанные на применении ИИ и методов машинного обучения, открывают новые горизонты в сфере обнаружения дефектов и прогнозирования технического состояния зданий. Они позволяют значительно увеличить скорость и точность анализа.
