Аннотації

Автор(и):
Міхайленко В.М., Терентьєв О.О., Шабала Є.Є., Турушев О.С.
Автор(и) (англ)
Mihaylenko Victor, Terentyev Olexandr, Shabala Yevheniia , Turushev Olexandr
Дата публікації:

14.07.2016

Анотація (укр):

Проаналізовано результати експерименту з моделювання автоматизованої системи діагностики технічного стану будівель та отримано результати, які дають можливість забезпечити ефективне навчання нейронної мережі, як потужного інструменту, для точної і надійної діагностики певних етапів експлуатації будівель в межах їх життєвого циклу. Метою розробки є створення автоматизованої системи проектування дитячих ігрових майданчиків. А саме, створення інформаційної системи з підбору якісних, надійних та різноманітних матеріалів та елементів конструкцій дитячих майданчиків. Проведене дослідження доводить потенційну ефективність використання нейронних мереж для інформаційної системи діагностики технічного стану будівель.

Анотація (рус):

Проанализированы результаты эксперимента по моделированию автоматизированной системы диагностики технического состояния зданий и получены результаты, позволяющие обеспечить эффективное обучение нейронной сети, как мощного инструмента для точной и надежной диагностики определенных этапов эксплуатации зданий в пределах их жизненного цикла. Целью разработки является создание автоматизированной системы проектирования детских игровых площадок. А именно, создание информационной системы по подбору качественных, надежных и разнообразных материалов и элементов конструкций детских площадок. Система предполагает наличие подсистемы сбора статистической информации, обработки и распределения данных для искусственной нейронной сети, ядро нейросетевого аппроксиматора и приложения экспертов-оценщиков для управления. СУБД информации системы имеет клиент-серверную архитектуру для обеспечения работы нескольких экспертов одновременно Проведенное исследование доказывает потенциальную эффективность использования нейронных сетей для информационной системы диагностики технического состояния зданий.

Анотація (англ):

In the article there are shown the results of experimental modeling automated system diagnostics technical condition of buildings and the results, which enable to ensure effective learning neural network as a powerful tool for accurate and reliable diagnostics of certain stages of buildings within their life cycle. The aim is to develop the automated systems of designing children's playgrounds. Namely, an information system for the selection of high-quality, reliable and various materials and structural elements playgrounds. The system provides for the collection subsystem-term statistical information processing and distributing data to an artificial neural network, kernel neural aproximator and applications for expert evaluators control. Database information systems have client-server architecture to support the work of several experts both on. Provided research demonstrates the potential effectiveness of using neural networks for information diagnostic system technical condition of buildings.

Література:

 

1. Нормативні документи з питань обстежень, паспортизації, безпечної та надійної експлуатації виробничих будівель і споруд [Текст]. – Київ, 2003. – 144 с.

2. ГОСТ 10180-78 Бетон. Методы определения прочности на сжатие и растяжение. Госстрой СССР, Издательство стандартов [Текст]. – Москва, 1979. – 24 с.

3. ГОСТ 18105-86 (СТСЭВ 2046-79) Бетоны. Правила контроля прочности. Госстрой СССР, Издательство стандартов [Текст]. – Москва, 1987. – 18 с.

4. ГОСТ 8829-84 (ДСТУ Б.В.2.6-7-95) Изделия строительные бетонные и железобетонные сборные. Методы испытания нагружением. Правила оценки прочности, жесткости и трещиностойкости. Госстрой СССР, Издательство стандартов [Текст]. – Москва, 1982. – 20 с.

5. Каталог приборов неразрушающего контроля качества железобетона. НИИСК Госстроя СССР, [Текст].
 – Киев, 1986. – 24 с.

6. Міхайленко В.М. Інформаційна технологія оцінки технічного стану елементів будівельних конструкцій із застосуванням нечітких моделей [Текст] / О.О. Терентьєв, Б.М. Єременко. – Д.: Строительство, материаловедение, машиностроение, сб. науч. трудов Под общей редакцией профессора В.И. Большакова выпуск. – Дніпропетровськ, 2013. – №70. – С. 133 – 141.

7.   Михайленко В.М. Обробка експериментальних результатів роботи експертної системи для задачі діагностики технічного стану будівель [Текст] // О.О. Терентьєв, Б.М. Єременко. – Д.: Строительство, материаловедение, машиностроение, сб. науч. трудов Под общей редакцией профессора В.И. Большакова выпуск. – Дніпропетровськ, 2014. – №78. – С. 190 – 195.

8. Терентьєв О.О. Інформаційна технологія системи діагностики технічного стану будівель на основі дослідження мікросейсмічних коливань [Текст] / О.О. Терентьєв., Є.Є Шабала., Б.С. Малина // Управління розвитком складних систем. – 2015. – № 23 (1). – С. 133-139.

9. Терентьєв О.О. Моделі визначення фізичного зношення конструктивних елементів будівлі для задач діагностики технічного стану [Текст] / О.О. Терентьєв, О.І. Баліна, Є.Є. Шабала // Управління розвитком складних систем.
– 2016. – № 26. – С. 153 – 157.

10. Терентьєв О.О. Розробка інформаційної технології проектування та контролю місцеположення мобільних об’єктів [Текст] / О.О. Терентьєв, О.І. Баліна, Є.Є. Шабала, О.С. Турушев // Управління розвитком складних систем.
– 2016. – № 25. – С. 133 – 138.

References:

 

  1. Regulations on surveys, certification, safe and reliable operation of industrial buildings and structures (2003). Kyiv, 144.
  2. GOST 10180-78 Concrete. Methods for determination of the compressive strength and tensile. USSR State Building, Publisher standards [Text]. Moscow, Russia, 24.
  3. GOST 18105-86 (2046-79 STSEV) Concretes. Rules controlling strength. USSR State Building, Publisher Stan something [Text]. Moscow, Russia, 18.
  4. GOST 8829-84 (State Standard B.V.2.6-7-95) products for construction, concrete and reinforced concrete prefabricated. Methods searched of-load. Rules evaluate the strength, hardness and fracture toughness. USSR State Building, Publisher Standards [Text]. Moscow, Russia, 20.
  5. Catalog of instruments for non-destructive quality control of concrete. NIISK Gosstroy USSR [Text]. Kyiv, 24.
  6. Mikhailenko, V.M. (2013). Information technology assessment of technical condition of building constructions elements-tions with the use of fuzzy models [Text] / V.M. Mikhailenko, O.O. Terentyev, B. Eremenko // Construction, materials science, mechanical engineering, Sat. scientific. works under the general editorship of Professor V.I. Bolshakova release. - Dnepropetrovsk, 70, 133-141.
  7. Mikhailenko, V.M. (2014). The experimental results of the expert system for the diagnosis of the problem of technical condition of buildings [Text] / V.M. Mikhailenko, A.A. Terentyev, B. Eremenko // Construction, materials science, mechanical engineering, Sat. scientific. works under the general editorship of Professor VI Bolshakova release. Dnepropetrovsk, Ukraine, 78, 190–195.
  8. Terentyev, A.A. (2015). Information technology diagnostic system technical condition of buildings based on studies of macroseismic fluctuations / A.A. Terentyev, E.E. Shabala, B.S. Malina // Kyiv, Ukraine: Management of development of complex systems, 23, 133-139.
  9. Terentye, A.A. (2016).  Models wear determining physical structural elements of the building for problems diagnostics of technical state [Text] / A.A. Terentyev, O.I. Balina, E.E. Shabala// Kyiv, Ukraine: Management of development of complex systems, 26, 153-157.
  10. Terentyev, A.A. (2016). Development of information technology for the design and monitoring of mobile location objects [Text] / A.A. Terentyev, O.I. Balina, E.E. Shabala, A.S. Turushev // Kyiv, Ukraine: Management of development of complex systems, 25, 133-138.