УДК 69.059.22

Диагностика строительных объектов в условиях неопределенности

Викулова Анастасия Сергеевна – магистрант Донского государственного технического университета.

Научный руководитель Ляпин Александр Александрович – доктор физико-математических наук, профессор Донского государственного технического университета.

Аннотация: В данной статье рассматриваются анализ дефективности и разрушаемости строительного объекта, создание программного обеспечения и сравнение результатов вычислений, полученных от разработанного программно-вычислительного комплекса.

Ключевые слова: Строительство, нечеткие множества, ANSYS, статистический анализ.

Концепция разработки заключается в оценивании степени износа строительного объекта, а именно здания, с помощью экспертных систем в условиях неопределенности. В основе работы лежит оригинальная в сфере оценочных средств идея сбора информации (оценок), её преобразования и хранения. Оценка степени износа строительного объекта, а именно здания, обработка таких данных – это масштабное явление для статистики, строительства и IT-технологий.

Для разработки пользовательского интерфейса десктопного ПО оценки состояния здания требуется определить механизмы оценивания на основе нечетких множеств.

Для этого необходимо получить все данные, собранные с датчиков, экспертов и данные использованных материалов. Получив определенный список базовых данных следует выбрать наиболее значимые данные. Для этого были изучены статистические данные относительно точности оценки различных средств, которые изображены на рисунке 1.

Рисунок 1. Оценочные средства, используемые для первого этажа здания.

Так, например, зрительный анализ эксперта будет не самым точным, по сравнению с датчиками. А важность исследования 1 этажа намного выше, нежели чем последнего.

В результате изучения этих данных можно отобрать наиболее важные и точные полученные данные. Для этого используются нечеткое множество, которое представляет собой совокупность элементов произвольной природы, относительно которых нельзя точно утверждать – обладают ли эти элементы некоторым характеристическим свойством, которое используется для задания нечеткого множества.

В свою очередь нечеткие множества бывают различных типов. Эти типы можно увидеть на рисунке 2.

Рисунок 2. Типы нечетких множеств.

Вид нечеткого множества представлен на рисунке 3.

Рисунок 3. Вид нечеткого множества.

Для дальнейшей обработки данных предполагается разработать алгоритм, позволяющий учитывать сочетания различных полученных данных.

Таким образом можно создать программное обеспечение, которое позволяет использовать нечеткое множество для определения степени износа строительного объекта, будь то балки, стены или самого здания, по методики оценки МЧС РФ.

Список литературы

1. Шарп Д. Microsoft Visual C# Подробное руководство – Санкт-Петербург: «Питер», 2017. – 848 с.
2. PostgreSQL4 Documentation [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.postgresql.org/docs/10/static/index.html (дата обращения: 09.09.2018)
3. МЧС России. Методика оценки и сертификации инженерной безопасности зданий и сооружений – Москва: Сертификат ФЦ ВНИИ ГОЧС, 2003. – 88с.
4. Ляпин А.А., Труфанова Е.В. Вычислительные методы в строительстве и САПР – Ростов-на-Дону: Учебное пособие, 2015. – 32с.
5. Сидоркина И.Г. Системы искусственного интеллекта. – М.: «Кнорус», 2011. – 244 с.
6. ANSYS Help [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://ansyshelp.ansys.com/ (дата обращения: 06.05.2018).
7. Mechanical APDL Documentation [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.sharcnet.ca/Software/Ansys/16.2.3/enus/help/ai_sinfo/ans_intro.html (дата обращения: 07.03.2019).
8. Нечеткие множества и их использование для принятия решений [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.pereplet.ru/obrazovanie/stsoros/1178.html (дата обращения: 07.03.2019).