{"title":"\"Artificial Intelligence\" or \"Logical Discussion and Reasonable Solutions\" in Technical Diagnostics of Construction Projects","authors":"Галина Кашеварова","doi":"10.22337/2077-9038-2023-4-166-180","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Цель данной работы – показать возможности и перспективы применения интеллектуальных технологий именно в строительстве. В настоящее время для этого наиболее широко используются технология экспертных систем (ЭС), теория нечётких множеств и нечёткой логики и искусственные нейронные сети. Системы искусственного интеллекта дают возможность моделировать накопленные профессиональные знания опытных специалистов, опираясь на современные методы решения практических задач, используя существующее нормативное обеспечение строительной отрасли как готовую системную модель, которую следует адекватно представить в терминах, формализованных в соответствии с определёнными структурными правилами. Компьютер позволяет эксперту автономно использовать это, предлагая возможные варианты на основе логического вывода для решения конкретных задач. Реализована возможность выявлять и контролировать автоматизированным способом причинно-следственную связь между признаками и состоянием конструкций, обеспечивающую поддержу решения инженера-обследователя в вопросе определения категории технического состояния конструкций. Неотъемлемой частью диагностики строительных объектов являются поверочные расчёты несущей способности элементов с учётом их реального состояния. Для расчётов сложных строительных объектов обычно используется численный метод конечных элементов. Учитывая то, что искусственные нейронные сети являются хорошими аппроксиматорами различных нелинейных зависимостей, их сегодня предлагается трактовать как новый универсальный подход к численному решению задач математической физики.","PeriodicalId":387009,"journal":{"name":"Scientific journal “ACADEMIA. ARCHITECTURE AND CONSTRUCTION”","volume":"16 25","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-12-04","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Scientific journal “ACADEMIA. ARCHITECTURE AND CONSTRUCTION”","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.22337/2077-9038-2023-4-166-180","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0
Abstract
Цель данной работы – показать возможности и перспективы применения интеллектуальных технологий именно в строительстве. В настоящее время для этого наиболее широко используются технология экспертных систем (ЭС), теория нечётких множеств и нечёткой логики и искусственные нейронные сети. Системы искусственного интеллекта дают возможность моделировать накопленные профессиональные знания опытных специалистов, опираясь на современные методы решения практических задач, используя существующее нормативное обеспечение строительной отрасли как готовую системную модель, которую следует адекватно представить в терминах, формализованных в соответствии с определёнными структурными правилами. Компьютер позволяет эксперту автономно использовать это, предлагая возможные варианты на основе логического вывода для решения конкретных задач. Реализована возможность выявлять и контролировать автоматизированным способом причинно-следственную связь между признаками и состоянием конструкций, обеспечивающую поддержу решения инженера-обследователя в вопросе определения категории технического состояния конструкций. Неотъемлемой частью диагностики строительных объектов являются поверочные расчёты несущей способности элементов с учётом их реального состояния. Для расчётов сложных строительных объектов обычно используется численный метод конечных элементов. Учитывая то, что искусственные нейронные сети являются хорошими аппроксиматорами различных нелинейных зависимостей, их сегодня предлагается трактовать как новый универсальный подход к численному решению задач математической физики.