Разработка web-ориентированной платформы для поддержки бизнес-логики в системах автоматизированного проектирования строительных объектов на основе графоориентированного моделирования
Ключевые слова:
графоориентированный подход, SolidWorks, прочностной анализ, автоматизированное проектирование, пользовательский интерфейс, Django, Python, веб-приложение, САПР, обучение САПР, 3D-моделирование, визуализация данных, проектирование деталейАннотация
В статье представлена универсальная web‑платформа, предназначенная для формализации и исполнения бизнес‑логики в системах автоматизированного проектирования (САПР) строительных объектов. Методологической основой служит графоориентированный подход: технологический цикл описывается в формате JSON в виде ориентированного графа, где вершины соответствуют этапам проектирования, а ребра — допустимым переходам с набором предикатов. При загрузке граф преобразуется во внутреннюю модель, сохраняется в реляционной базе и проходит валидацию на основе топологической сортировки и обхода в ширину, что позволяет выявлять циклы и логические противоречия. Серверная часть реализована на Python (Django), формирующей REST‑эндпойнты; шаблонизатор Jinja динамически генерирует редактируемые HTML‑интерфейсы. В качестве экспериментального кейса рассмотрен процесс статического расчета железобетонной балки в SolidWorks Simulation: прототип обеспечил сокращение времени подготовки расчета на 35 % и снизил количество критических ошибок у начинающих пользователей. Показана масштабируемость решения — поддержка различных типов расчетов (теплотехнических, ветровых), а также возможность интеграции в BIM‑среды. Предлагаемая платформа формирует основу для построения адаптивных, многопользовательских web‑систем поддержки жизненного цикла строительного объекта.
Библиографические ссылки
Бригаднов С.И. Разработка комплексной автоматизированной интеллектуальной системы анализа проектных решений и обучения проектировщика // Электронное обучение в непрерывном образовании: мат. V Межд. науч.-прак. конф. 2018. С. 136-142.
Бригаднов С.И. Разработка пользовательского интерфейса рекомендательной системы для САПР КОМПАС-3D // Электронное обучение в непрерывном образовании: мат. IV Межд. науч.-прак. конф. 2017. С. 48-53.
Львович Я.Е., Королев Е.Н. Разработка систем обучения в экспертно-виртуальной среде САПР на основе объектно-ориентированного подхода // Вестник Воронежского государственного технического университета. Ч. 5. № 11. 2009. С. 4-7.
Марков В.В. Разработка электронных компонентов методического обеспечения САПР // Известия ТРТУ. 2006. С. 140-142.
Основные принципы SOLIDWORKS Simulation. // help.solidworks.com. 2024.
Основы css // developer.mozilla.org https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Learn_web_development/Core/Styling_basics/
Официальная документация Jinja // jinja.palletsprojects.com https://jinja.palletsprojects.com/en/stable/
Скотта А.В. Проблемы внедрения в учебный процесс компьютерных технологий 3D моделирования // Проблемы высшего образования. 2012. С. 217-220.
Bian S., Wang A., Li K. HG CAD: hierarchical graph learning for material prediction and recommendation in CAD // Journal of computing and information science in engineering. 2024. Vol. 24. № 1. pp. 7-11.
Choi J., Jang Y., Hyun K.H. Toward AI driven multimodal interfaces for industrial CAD modeling // arXiv:2503.16824. 2025.
Dassault Systèmes. MySolidWorks Training Catalog: Simulation modules // my.solidworks.com. 2025.
Django 5.2. Официальное руководство // djangoproject.comю 2025. https://docs.djangoproject.com/en/5.2/
Getachew S. Building scalable APIs with Django REST Framework: best practices for 2024 // Medium. 2024. https://medium.com/@getachew/scalable drf 2024/
Jang Y., Hyun K. H. Advancing 3D CAD with workflow graph driven Bayesian command inferences // Extended abstracts of the 2024 CHI: mat. of the Conference on Human factors in computing systems. (May 11-16, 2024, Honolulu). 2024.
SOLIDWORKS Simulation tutorials and validations // help.solidworks.com. 2025.
Zhu J., Wu P., Lei X. IFC Graph for facilitating building information access and query // Automation in construction. 2023. Vol. 148. pp. 104-778.
