Проактивное управление жизненным циклом объектов капитального строительства на основе гибридных интеллектуальных систем

Abstract

В статье рассматривается трансформация подходов к управлению жизненным циклом объектов капитального строительства на основе внедрения гибридных интеллектуальных систем. Обоснован парадигмальный сдвиг к проактивной модели, основанной на прогнозировании и предотвращении рисков с помощью гибридных интеллектуальных систем. В отличие от существующих решений, предлагаемый подход преодолевает разрыв между физическими моделями и методами искусственного интеллекта за счет их симбиотической интеграции. Разработана инновационная архитектура гибридной системы, сочетающая физические модели деградации строительных конструкций с модифицированными рекуррентными нейронными сетями для прогнозирования остаточного ресурса на основе разработанных математических моделей прогнозирования остаточного ресурса на основе модифицированных рекуррентных нейронных сетей и методов временных рядов. Предлагается многоуровневая архитектура внедрения, описываются конкретные алгоритмы компьютерного зрения и предиктивной аналитики, а также методология их валидации. В процессе проведенного исследования установлено, что применение гибридных систем позволит повысить точность прогнозирования развития дефектов зданий на 35–40 % и сократить эксплуатационные расходы на 20-30% за счет оптимизации ремонтных стратегий. Предложенный подход демонстрирует потенциал для увеличения межремонтных периодов на 25–40 % при обеспечении нормативных показателей безопасности.