Аналітичні та діагностичні блоки контролю в цифровому середовищі оцінки структурної надійності

Автор(и)

  • Олександр Борисович Тисленко Київський національний університет будівництва і архітектури, Київ, Україна https://orcid.org/0000-0003-0817-5190
  • Сергій Вадимович Биков Київський національний університет будівництва і архітектури, Київ, Україна https://orcid.org/0009-0000-6576-7702

DOI:

https://doi.org/10.32347/2412-9933.2025.64.259-266

Ключові слова:

структурна надійність, аналітичний контроль, цифрове середовище, моніторинг конструкцій, тригераційна модель, структурний цифровий двійник, машинне навчання, прогнозування деградації, технічна діагностика

Анотація

Аналітичні та діагностичні блоки контролю становлять основу сучасних цифрових систем оцінки структурної надійності, де інтегруються процеси збору, обробки та інтерпретації даних у режимі реального часу. Цифрове середовище контролю формує багаторівневу архітектуру, у якій поєднуються сенсорні технології, аналітичні алгоритми, методи машинного навчання та когнітивні моделі прогнозування. Його ключове завдання полягає у створенні інтегрованої системи моніторингу, здатної забезпечувати оперативну діагностику конструкцій і визначення тенденцій їх деградації на основі аналізу великого обсягу даних. Функціонування аналітичних блоків базується на принципі когерентного обміну інформацією між сенсорними вузлами, аналітичними модулями та управлінськими підсистемами. Кожен рівень цифрової системи виконує власну функцію: сенсорний – фіксує параметри навантажень і деформацій; аналітичний – здійснює математичну обробку та виявлення відхилень; діагностичний – визначає причини дефектів; прогностичний – моделює подальшу поведінку конструкцій. У контексті цифрової трансформації галузі особливого значення набуває застосування структурних цифрових двійників, які поєднують реальні сенсорні дані з віртуальними аналітичними моделями. Такий підхід забезпечує безперервне оновлення даних про технічний стан об’єкта та створює основу для превентивного управління ризиками. Інтеграція тригераційних алгоритмів дозволяє системі автоматично реагувати на критичні зміни, що підвищує точність і швидкість ухвалення управлінських рішень. Аналітична ефективність системи визначається якістю обробки інформації, достовірністю діагностики та здатністю до самонавчання. Розвиток цифрових технологій створює передумови для формування нової парадигми технічного моніторингу, у якій контроль структурної надійності базується не лише на фіксації параметрів, а на їх глибокому когнітивно-аналітичному осмисленні. У цьому контексті аналітичні та діагностичні блоки виступають ядром цифрової інженерної інфраструктури, що поєднує технології штучного інтелекту, цифрових двійників і системної діагностики для досягнення максимальної точності оцінки структурної стійкості та безпеки будівельних об’єктів.

Біографії авторів

Олександр Борисович Тисленко, Київський національний університет будівництва і архітектури, Київ

Аспірант кафедри інформаційних технологій проєктування та прикладної математики

Сергій Вадимович Биков, Київський національний університет будівництва і архітектури, Київ

Аспірант кафедри інформаційних технологій проєктування та прикладної математики

Посилання

Di Giuda, G. M., Tagliabue, L. C., Pellegrini, L., Meschini, S., Seghezzi, E., Schievano, M., & Marenzi, G. (2022). Developing a decision support system and a building management system for building portfolio management. In Proceedings of EUBIM 2022. https://iris.unito.it/retrieve/11db9d70-65a0-48a7-8696-72c46c8c7a1e/EUBIM2022_DSS_BMS_DABC.pdf.

Taboada-Orozco, A., Yetongnon, K., & Nicolle, C. (2024). Smart buildings: A comprehensive systematic literature review on data-driven building management systems. Sensors, 24 (13), Article 4405. https://doi.org/10.3390/s24134405.

Reuland, Y., Martakis, P., & Chatzi, E. (2023). A comparative study of damage-sensitive features for rapid data-driven seismic structural health monitoring. Applied Sciences, 13 (4), Article 2708. https://doi.org/10.3390/app13042708.

Daupayev, N., Engel, C., & Hirsch, S. (2025). Two-to-one trigger mechanism for event-based environmental sensing. Sensors, 25(13), Article 4107. https://doi.org/10.3390/s25134107.

Chupryna, Yu. A. (2019). Involvement of applied advantages of BIM-technologies in the methodology and practice of forming the life cycle of projects as part of state targeted programs implemented by the construction cluster. Economy and State, 2, 25–30.

Sun, Z., Fang, S., Liu, M., & Xu, C. (2024). Approach towards the development of digital twin for civil infrastructure: Framework, implementation and challenges. Sensors, 25 (1), Article 59. https://doi.org/10.3390/s25010059.

Yang, Z., Tang, C., Zhang, T., Zhang, Z., & Doan, D. T. (2024). Digital twins in construction: Architecture, applications, trends and challenges. Buildings, 14 (9), Article 2616. https://doi.org/10.3390/s24092616.

Liu, W., et al. (2024). A systematic review of the digital twin technology in buildings, landscapes and urban environments. Buildings, 14 (11), Article 3475. https://doi.org/10.3390/buildings14113475.

Chupryna, Yu. A., Borodavko, M. V., & Havrikov, D. O. (2020). Strategies for reconfiguration of business processes of construction enterprises. Management of Development of Complex Systems, 41, 169–174, dx.doi.org10.32347/2412-9933.2020.41.169-174.

##submission.downloads##

Опубліковано

2025-12-25

Як цитувати

Тисленко, О. Б., & Биков, С. В. (2025). Аналітичні та діагностичні блоки контролю в цифровому середовищі оцінки структурної надійності. Управління розвитком складних систем, (64), 259–266. https://doi.org/10.32347/2412-9933.2025.64.259-266

Номер

Розділ

ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ ПРОЄКТУВАННЯ