Разработка алгоритмов оптимизации технологических процессов монтажа монолитных железобетонных конструкций с применением роботизированных комплексов
Ключевые слова:
монолитное строительство, железобетонные конструкции, роботизированные комплексы, оптимизационные алгоритмы, топологическая оптимизация, строительная автоматизация, эффективность строительных процессов, цифровизация строительстваАннотация
В данной статье представлены результаты исследования по разработке и внедрению алгоритмов оптимизации для автоматизации технологических процессов монтажа монолитных железобетонных конструкций с использованием роботизированных комплексов. Исследование направлено на повышение эффективности строительных процессов за счет минимизации трудозатрат, сокращения времени возведения и снижения материалоемкости при одновременном повышении качества конструкций. В рамках работы были разработаны и апробированы многопараметрические оптимизационные алгоритмы для управления роботизированными системами, включающие генетические алгоритмы, методы роевого интеллекта и топологической оптимизации. Экспериментальная проверка предлагаемых решений на реальных строительных объектах показала значительное повышение экономической эффективности: сокращение сроков монтажа на 28-35%, снижение трудозатрат на 45-52% и уменьшение материалоемкости на 18-22%. Комплексная цифровизация процессов проектирования и монтажа позволила создать интегрированную систему автоматизированного управления строительными процессами, адаптивную к изменяющимся условиям строительной площадки и технологическим требованиям. Полученные результаты демонстрируют перспективы внедрения предложенных алгоритмов и технологий для трансформации строительной отрасли в направлении Строительства 4.0.
Библиографические ссылки
Anane W., Iordanova I., Ouellet-Plamondon C. BIM-driven computational design for robotic manufacturing in off-site construction: an integrated design-to-manufacturing (DtM) approach // Automation in construction. 2023. 150. pp. 104-782.
Daleyev D. Potential of structural multi-objective optimization of reinforced concrete slabs in the context of sustainable development // Proceedings of the Creative construction conf. 2023. 2023.
Gamil Y. Machine learning in concrete technology: A review of current researches, trends, and applications // Frontiers in built environment. 2023. № 9. pp. 114-591.
Gappmaier P., Reichenbach S., Kromoser B. Automated production process for structure-optimised concrete elements // Proceedings of the IASS Annual symposium 2023. 2023. pp. 1577-1585.
Jeong J.H., Lee J., Lee H. Deep reinforcement learning for automated design of reinforced concrete structures // Computer-aided civil and infrastructure engineering. 2021. № 36(7). pp. 912-930.
Johns R.L., Wermelinger M., Mascaro R., Jud D., Hurkxkens I., Vasey L., Chli M., Gramazio F., Kohler M., Hutter M. A framework for robotic excavation and dry stone construction using on-site materials. Science Robotics. 2023. № 8(84). eabp9758.
Kim S., Peavy M., Huang P.C. Development of BIM-integrated construction robot task planning and simulation system // Automation in construction. 2021. № 127. pp 103-720.
Mechtcherine V., Nerella V.N., Will F., Nather M., Otto J., Krause M. Large-scale digital concrete construction – CONPrint3D concept for on-site, monolithic 3D-printing // Automation in construction. 2019. № 107. pp. 102-933.
Pan Y., Zhang L. Roles of artificial intelligence in construction engineering and management: A critical review and future trends // Automation in construction. 2021. № 122. pp. 103-517.
Sherif M., Nassar K., Hosny O. Automated BIM-based structural design and cost optimization model for reinforced concrete buildings. Scientific Reports. 2022. № 12. pp. 16-216.
Velichki V. Production process automation for construction of monolithic buildings and structures // Journal of civil, construction and environmental engineering. 2021. № 6(3). pp. 87-91.
Wang D., Ren B., Cui B., Wang J., Wang X., Guan T. Real-time monitoring for vibration quality of fresh concrete using convolutional neural networks and IoT technology // Automation in construction. 2021. № 123. pp. 103-510.
Wang X., Jia L., Jia Z., Zhang C., Chen Y., Ma L., Wang Z., Deng Z., Banthia N., Zhang Y. Optimization of 3D printing concrete with coarse aggregate via proper mix design and printing process. // Journal of building engineering. 2022. № 56. pp. 104-745.
Xu Z., Song T., Guo S., Peng J., Zeng L., Zhu M. Robotics technologies aided for 3D printing in construction: a review // International journal of advanced manufacturing technology. 2023. № 118(11). pp. 3559-3574.
Zhao S., Wang Q., Fang X., Wei Liang Y., Cao C.Z., Li L., Liu C., Wang K. Application and development of autonomous robots in concrete construction: challenges and opportunities // Drones, 2022. № 6(12). P. 424.
