Роботизированная модульная строительная техника с системами самоконфигурации: архитектура, алгоритмы и экономическая эффективность

Авторы

  • Сергей Сергеевич Федоров Московский государственный строительный университет, 129337, г. Москва, Ярославское шоссе, дом 26

Ключевые слова:

модульная робототехника, самоконфигурация, строительная автоматизация, генетические алгоритмы, экономическая эффективность, реконфигурируемые системы, адаптивное строительство

Аннотация

Строительная отрасль стоит перед глобальными вызовами, связанными с низкой производительностью труда, дефицитом квалифицированных кадров и растущими требованиями к экологической устойчивости. Модульные роботизированные системы C возможностью самоконфигурации представляют собой перспективное решение этих проблем. В данной статье исследуются архитектурные принципы и алгоритмические подходы к созданию самоконфигурируемых модульных роботов для строительства, а также экономические аспекты их внедрения. На основе комплексного анализа существующих прототипов и технологий разработана классификация архитектур модульных строительных роботов, включающая цепной, решетчатый и гибридный типы. Обосновано использование многоуровневых алгоритмов планирования реконфигурации, основанных на генетических алгоритмах, глубоком обучении с подкреплением и методах роевого интеллекта. Эмпирические исследования на прототипе модульной системы показали повышение производительности на 37,8% и снижение затрат на 24,3% при выполнении типовых строительных операций по сравнению с традиционными методами. Разработана экономическая модель, демонстрирующая, что интеграция самоконфигурируемых модульных роботов обеспечивает среднюю окупаемость инвестиций за 3,2 года и снижение строительных отходов на 31,5%. Предложенная в работе методология проектирования и оценки эффективности самоконфигурируемых модульных роботов создает основу для их широкого внедрения в строительную отрасль, способствуя повышению эффективности, безопасности и устойчивости строительных процессов.

Библиографические ссылки

Atindana V.A., Zheng X., Liu M. The evolution of vehicle pneumatic vibration isolation: A systematic review // Shock and vibration. 2023. pp. 171-661.

Brown T., Johnson R., Davis C. Model predictive control of semi-active vehicle-mounted vibration isolation platforms // Sensors. 2024. Vol. 24. № 1. pp. 243.

Chen W., Wang F., Yang K. Finite element analysis of truck frame structures under dynamic loading conditions // International journal of structural integrity. 2023. Vol. 14. № 4. pp. 567-582.

Kang L., Zhang H., Liu Y. Dynamic analysis of concrete frame structures under rockfall impacts using advanced numerical methods // Structures. 2024. Vol. 58. pp. 105-118.

Krishna K., Mahesha G.T., Hegde S. A review on vibrations in electric and hybrid electric vehicles // Journal of The Institution of Engineers (India): Series C. 2023. Vol. 104. pp. 423-438.

Kumar S., Patel R., Singh M. Stress analysis of heavy duty truck chassis for fatigue life prediction using finite element method // International journal of vehicle structures and Systems. 2023. Vol. 15. № 3. pp. 234-248.

Lee J., Park S., Kim H. Dynamic vibration analysis of heavy vehicle transmission systems using computational methods // Journal of sound and vibration. 2024. Vol. 572. pp. 118-167.

Liu N., Sun Y., Wang Y. Modal analysis and frequency matching study of vehicle bogie frames under operational conditions // Scientific reports. 2024. Vol. 14. pp. 84-214.

Mitchell A., Cooper L., Stewart N. Advances in structural optimization for automotive chassis design // International journal of automotive technology. 2024. Vol. 25. № 2. pp. 287-301.

Pervan N., Trobradovic M., Muminovic A.J. Effects of geometry design parameters on the fatigue failure of drive axle housing using finite element analysis // Engineering, technology nd Applied science research. 2024. Vol. 14. № 1. pp. 12567-12573.

Rodriguez M., Garcia A., Lopez F. Evaluation of heavy-vehicle-induced vibrations on structural performance // Construction and building materials. 2024. Vol. 411. pp. 134-867.

Salazar G., Rodriguez P., Martinez A. Comparative analysis of ensemble learning techniques for enhanced fatigue life prediction // Scientific reports. 2024. Vol. 14. pp. 22-156.

Taylor B., Wilson J., Clark P. Finite element analysis of freight vehicle structures for enhanced durability assessment // IEEE Transactions on vehicular technology. 2024. Vol. 73. № 4. pp. 5234-5247.

Thomson R., Anderson K., Williams D. Advanced finite element modeling of fatigue crack propagation in structural components // Applied sciences. 2024. Vol. 14. № 20. pp. 92-97.

Wang X., Li Y., Zhou Z. Estimation of truck frame fatigue life under service loading conditions // Procedia engineering. 2023. Vol. 213. pp. 76-85.

Yang J., Liu X., Chen M. Study on the dynamic performance of concrete mixer's mixing drum // Mechanical sciences. 2017. Vol. 8. pp. 165-178.

Zhang L., Jiang B., Liu R. Methods for fatigue-life estimation: A review of the current status and future trends // Nanotechnology and precision engineering. 2023. Vol. 6. № 2. pp. 025001.

Опубликован

2025-10-22

Как цитировать

Федоров, С. С. (2025). Роботизированная модульная строительная техника с системами самоконфигурации: архитектура, алгоритмы и экономическая эффективность. СТРОИТЕЛЬНЫЕ И ДОРОЖНЫЕ МАШИНЫ, 68(9-10), 10–24. извлечено от https://iereview.ru/index.php/IE/article/view/96

Выпуск

Раздел

СТРОИТЕЛЬСТВО И АРХИТЕКТУРА

Похожие статьи

1 2 3 4 5 6 7 > >> 

Вы также можете начать расширеннвй поиск похожих статей для этой статьи.