Актуализация параметров информационной модели дорожно-строительного потока при разработке проекта производства работ

Введение. В статье отражены основные тенденции и проблемы развития технологии информационного моделирования в дорожной отрасли России. Представлен комплекс взаимно интегрированных отечественных программных продуктов, обеспечивающих формирование и поддержку информационных моделей автомобильных дорог в процессе жизненного цикла. Установлено, что переход от традиционного имитационного моделирования строительных потоков к информационному моделированию потоковых систем требует детального анализа низовых элементов потоковой структуры. К таким элементам в системе комплексного дорожно-строительного потока относят линейные специализированные отряды.

Модели и методы. Единая информационная модель объекта в составе проекта организации строительства (ПОС) формирует общую стратегию управления строительством дороги. На стадии проекта производства работ (ППР) в календарном плане необходимо учесть технические и технологические особенности подрядной организации. На уровне ППР нужно создать новую структуру и определить параметры этой структуры таким образом, чтобы удовлетворить заданным ограничениям, установленным ПОС по сроку и затратам, а также предусмотреть определённые резервы для страхования возможных рисков. Целью исследования является разработка методики информационного моделирования специализированного дорожного потока в составе ППР с учетом оптимизации и актуализации его параметров применительно к условиям подрядной организации.

Результаты. Разработан алгоритм моделирования при создании обновленной структуры специализированного линейного потока в интегрированной компьютерной среде, обеспечивающий визуализацию стройплощадки, контроль и оперативное управление производством работ в среде общих данных. Рассмотрен пример реализации данного метода при проектировании специализированного потока сначала в составе ПОС, с последующей актуализацией этой модели в программе MS Project при разработке ППР на основе типовой технологической карты.

Заключение. Использование информационного моделирования создаёт широкие возможности для анализа и контроля хода работ на строительной площадке линейного потока, а также позволяет выполнять оперативную автоматизированную реструктуризацию загрузки машин отряда при корректировке объемов работ на захватках.

1. Возгомент Н. В. Современные вызовы и перспективы развития BIM-моделирования в России в эпоху цифровизации // E-Management. 2020. Т. 3, № 3. С. 20-27. https://doi.org/10.26425/2658-3445-2020-3-3-20-27.

2. Khodabandelu A. Agent-based modeling and simulation in construction / A. Khodabandelu, J. W. Park // Automation in Construction. 2021. Vol. 131. P. 103882. https://doi.org/10.1016/j.autcon.2021.103882.

3. Doukari O. Automatic generation of building information models from digitized plans / O. Doukari, D. Greenwood // Automation in Construction. 2020. Vol. 113. P. 103129. https://doi.org/10.1016/j.autcon.2020.103129.

4. T. Omar and M.L. Nehdi. Automated Data Collection for Progress Tracking Purposes: A Review of Related Techniques. Springer International Publishing AG 2018 H. Rodrigues et al. (eds.), Facing the Challenges in Structural Engineering, Sustainable Civil Infrastructures, https://doi.org/10.1007/978-3-319-61914-9_30.

5. Баранник С. В. Национальный BIM-стандарт - Соединенные Штаты Америки, Версия 3. Разд. 5. Практические документы (рус.) // BIM-стандарты Англии и США на русском языке. URL: http://bimstandart.ru (дата обращения: 12.04.2017).

6. Баранник С. В. Обзор британских стандартов семейства PAS 1192 // САПР и ГИС автомобильных дорог. 2016. № 1(6). С. 24−27. https://doi.org/10.17273/CADGIS.2016.1.4.

7. Скворцов А. В. Модели данных BIM для инфраструктуры // САПР и ГИС автомобильных дорог. 2015. № 1(4). С. 16−23. https://doi.org/10.17273/CADGIS.2015.1.2.

8. Скворцов А. В. Нормативно-техническое обеспечение BIM автомобильных дорог // САПР и ГИС автомобильных дорог. 2014. № 2(3). С. 22−32. https://doi.org/10.17273/CADGIS.2014.2.4.

9. Сарычев Д. С. Информационное моделирование при разработке проектной и рабочей документации // САПР и ГИС автомобильных дорог. 2015. № 2(5). С. 20−24. https://doi.org/10.17273/CADGIS.2015.2.3.

10. Скворцов А. В. Общая среда данных как ключевой элемент информационного моделирования автомобильных дорог // САПР и ГИС автомобильных дорог. 2015. № 2(5). С. 37−41. https://doi.org/10.17273/CADGIS.2015.2.6.

11. Сарычев Д. С., Скворцов А. В. Элементы моделей автомобильных дорог и уровни проработки как основа требований к информационным моделям // САПР и ГИС автомобильных дорог. 2015. № 1(4). С. 30-36. https://doi.org/10.17273/CADGIS.2015.1.4.

12. Бойков В. Н., Скворцов А. В. Эволюция ГИС автомобильных дорог // САПР и ГИС автомобильных дорог. 2017. № 1(8). С. 46-53. https://doi.org/10.17273/CADGIS.2017.1.7.

13. Бойков В. Н., Скворцов А. В., Сарычев Д. С. Цифровая автомобильная дорога как отраслевой сегмент цифровой экономики // Транспорт Российской Федерации. 2017. №2(75). С.56-60.

14. Максимычев О. И., Бойков В. Н. Поддержка жизненных циклов проектов дорожно-строительных работ в парадигме цифровой экономики. САПР и ГИС автомобильных дорог. 2019. № 1(12). С. 11-15. https://doi.org/10.17273/CADGIS.2019.1.2

15. Бойков В. Н., Скворцов А. В. InfraBIM для автомобильных дорог // САПР и ГИС автомобильных дорог. 2019. № 1(12). С. 4-9. https://doi.org/10.17273/CADGIS.2019.1.1.

16. Брызгалова Р. М., Воробьев В. С., Каталымова К. В. Имитационная модель управления стоимостью железнодорожного строительства // Научные проблемы транспорта Сибири и Дальнего Востока. 2008. № 2. С. 51-57.

17. Воробьев В. С., Манаков А. Л. Концепция имитационного моделирования организации производства инфраструктурного комплекса железных дорог // Научные проблемы транспорта Сибири и Дальнего Востока. 2013. № 1. С. 81-85.

18. Bobrova T., Vorobyev V. Linear structure taxonomy with the account of environmental polystructures impact. MATEC Web of Conferences 216, 01003 (2018). URL: https://doi.org/10.1051/matecconf/201821601003.

19. Боброва Т. В., Дубенков А. А., Тытарь И. В. Совершенствование организационно-технологического проектирования линейных транспортных объектов на основе моделирования их пространственной декомпозиции // Системы. Методы. Технологии. 2016. № 4(32). С. 169-175. https://doi.org/10.18324/2077-5415-2016-4-169-175.

20. Боброва Т. В., Дубенков А. А. Календарно-сетевое планирование строительства линейных объектов в среде MS PROJECT // Вестник СибАДИ. 2017; 56 (4-5(56-57)). C. 68-77. https://doi.org/10.26518/2071-7296-2017-4-5(56-57). C.68-77.

21. Волков В. А., Чудинов С. М. Системный анализ для структурно-параметрического синтеза // Научные ведомости Белгородского государственного университета. Серия: экономика. информатика. 2012. № 19 (138) Выпуск 24/1. С. 153-157.

22. Акимов С. В. Анализ проблемы автоматизации структурно-параметрического синтеза // Доклады Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники. 2011. №. 2-2 (24). С.204-211.

23. Аристов А. О. Теория квазиклеточных сетей: научная монография. М: МИСиС, 2014. 188 с. URL: https://vk.com/wall1563794_1577.

24. Аристов А. О. Модели организации движения транспортных потоков на основе дискретных структур // Горный информационно-аналитический бюллетень (научно-технический журнал). 2011. Т. 6, №. 12. С. 662-675.

25. Боброва Т. В. Структурно-модульная параметризация дорожно-строительного потока в системе информационного моделирования // Вестник Сибирского государственного университета путей сообщения. 2022. № 2 (61). С. 86-95. https://doi.org/10.52170/1815-9265_2022_61_86.

26. Микони С. В. Теория и практика рационального выбора: монография. М.: Маршрут, 2004. 463 с.