close

Вход

Забыли?

вход по аккаунту

?

Организационно-технологический потенциал строительного производства кровельных конструкций жилых многоэтажных зданий

код для вставкиСкачать
на правах рукописи
Макаров Александр Николаевич
ОРГАНИЗАЦИОННО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ ПОТЕНЦИАЛ
СТРОИТЕЛЬНОГО ПРОИЗВОДСТВА КРОВЕЛЬНЫХ КОНСТРУКЦИЙ
ЖИЛЫХ МНОГОЭТАЖНЫХ ЗДАНИЙ
05.02.22 - Организация производства (строительство)
АВТОРЕФЕРАТ
диссертации на соискание ученой степени
кандидата технических наук
Москва – 2018
2
Работа выполнена в федеральном государственном бюджетном образовательном
учреждении
высшего
образования
«Национальный
исследовательский
Московский государственный строительный университет» (НИУ МГСУ).
Научный руководитель:
доктор технических наук, профессор
Лапидус Азарий Абрамович
Официальные оппоненты:
Красновский Борис Михайлович
доктор технических наук, профессор, ФГАОУ
ВО «Национальный исследовательский
университет «Высшая школа экономики»»,
«Центр строительного производства и
комплексной безопасности объектов
строительства», заместитель директора
Челнокова Вера Михайловна
кандидат технических наук, доцент,
ФГБОУ
ВО
«Санкт-Петербургский
государственный
архитектурно-строительный
университет»,
кафедра
«Организация
строительства», доцент
Ведущая организация
ФГБОУ ВО «Воронежский государственный
технический университет»
Защита состоится «29» ноября 2018 года в 14:00 (по местному времени) на
заседании диссертационного совета Д 212.138.01, созданного на базе НИУ МГСУ
по адресу: 129337, г. Москва, Ярославское шоссе, д. 26, 9 студия «Открытая сеть».
С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ФГБОУ ВО
«Национальный исследовательский Московский государственный строительный
университет» и на сайте www.mgsu.ru.
Автореферат разослан «___» ___________ 20__ г.
Ученый секретарь
диссертационного совета
Куликова Екатерина Николаевна
3
ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Актуальность исследования. В настоящее время разработка ПОС и ППР в
основном происходит по типовым ОТР без использования «вариантной проработки
с широким применением методов критериальной оценки, моделирования и
современных компьютерных комплексов», рекомендованной СП 48.13330.2011.
Учитывая, что строительное производство является сложной и большой системой,
включающей стохастические процессы, зависящей от человеческого фактора и
внешних возмущений, а также, что любая модель (проект) - это идеализированное
приближение к реальности, формируется вывод о невозможности производства
работ в полном соответствии с ПОС и ППР. В этой связи решающее значение для
организации строительного производства кровельных конструкций принимает
процесс принятия ОТР в заданных условиях строительства на стадии
проектирования и производства работ, способствующий достижению главных
критериев строительного проекта (продолжительность, стоимость, качество,
безопасность и другие). Поэтому актуальным направлением научных исследований
является разработка эффективных автоматизированных методик и средств
принятия ОТР по строительному производству кровельных конструкций на основе
моделей, позволяющих с высокой степенью достоверности прогнозировать его
результаты.
Объект исследования – организация строительного производства
кровельных конструкций жилых многоэтажных зданий.
Предмет
исследования
–
процесс
принятия
организационнотехнологических решений (ОТР) при проектировании и строительстве кровельных
конструкций жилых многоэтажных зданий с применением рулонных материалов.
Проблема исследования. Организация строительного производства
кровельных конструкций в современном строительстве заключается в
организационно-технологическом проектировании строительных процессов,
разработке проекта организации строительства (ПОС) и проекта производства
работ (ППР), и в последующей реализации строительно-монтажных работ согласно
данной документации. Большая часть ПОС и ППР разрабатывается на основании
ОТР, полученных из типовых технологических карт, единых сборников сметных
нормативов и руководств производителей строительных материалов, без
многофакторной оценки производственного процесса в конкретных условиях
строительного проекта. Организация и управление строительством кровельных
конструкций происходит на основании ОТР, полученных посредством
эмпирических и эвристических выводов руководителей строительства (экспертной
оценки), сформированных на производственных совещаниях. Принятые таким
образом ОТР не учитывают многофакторности, многокритериальности и
вероятностной природы строительного производства, не способны количественно
соотнести меру регулирования и получаемый результат, обладают низкой
статистической достоверностью, а также имеют высокую зависимость от
человеческого фактора (профессиональных и личностных компетенций
руководителей). В итоге такой подход к организации строительства кровельных
конструкций неэффективен и сопоставим с методом «проб и ошибок», приводит к
4
дополнительным затратам материальных и трудовых ресурсов и/или
невыполнению запланированных результатов.
В диссертационной работе для характеристики принятых ОТР используется
термин организационно-технологический потенциал (ОТП) строительного
производства кровельных конструкций - это показатель, прогнозирующий
эффективность принятых ОТР и полученный посредством комплексной оценки
организационно-технологических факторов (ОТФ) строительного процесса.
Степень разработанности темы исследования.
В российской строительной науке имеются исследования, посвященные
проблеме ОТП при реализации инвестиционно-строительного проекта, оценке
экологической нагрузки воздействия строительства на окружающую среду,
формировании инфраструктуры строительной площадки, проведении внеплановых
ремонтных работ. Большое число научных трудов, посвященных организации
строительного производства, выполнено в рамках научного направления по
исследованию организационно-технологической надежности (ОТН) в различных
сферах строительного производства. ОТН также является инструментом для
оценки эффективности строительного процесса. Научное направление,
посвященное изучению ОТН строительного производства, активно развивается по
настоящее время и представлено трудами таких ученых, как А.А. Гусаков, Ю.Б.
Монфред, Б.В. Прыкин, А.А. Волков, А.В. Гинзбург, А.А. Лапидус, В.О. Чулков,
Р.Р. Казарян, П.А. Кузнецов и другие. Установлено, что не проводилось научных
исследований по проблематике ОТП и ОТН на тему: организация строительного
производства кровельных конструкций.
В зарубежной научной литературе представлено большое число различных
разработок в области систем поддержки принятия решений (decision support system)
для строительной отрасли, обходящих стороной сферу организации строительных
процессов при новом строительстве кровельных конструкций жилых
многоэтажных зданий с применением рулонных материалов.
По итогам литературного обзора российских и зарубежных источников по
теме диссертационной работы не установлено научных исследований,
определяющих взаимосвязь организационно-технологических факторов (ОТФ)
строительного производства кровельных конструкций жилых многоэтажных
зданий и результатов строительства по критериям: качество строительной
продукции и продолжительность строительного процесса.
Цель исследования - повышение эффективности ОТР при проектировании и
строительстве кровельных конструкций жилых многоэтажных зданий по
критериям: продолжительность строительного процесса и качество получаемой
строительной продукции.
Научно-техническая гипотеза исследования состоит в следующем
предположении - определение значения ОТП строительного производства
кровельных
конструкций
позволяет
принимать
эффективные
ОТР,
способствующие достижению запланированных результатов строительства по
критериям продолжительность и качество строительного процесса с
рациональными затратами ресурсов.
5
Задачи исследования:
1. Анализ существующих методов и средств организации строительного
производства кровельных конструкций, обзор выполненных научных
исследований по теме диссертации.
2. Формирование методологической базы исследования.
3. Создание модели строительного производства кровельных конструкций жилых
многоэтажных зданий, определяющей значение ОТП.
4. Разработка программы для ЭВМ, воспроизводящей процесс обучения и
функционирования созданной модели.
5. Разработка методики принятия эффективных ОТР при проектировании и
строительстве кровельных конструкций по критериям качество получаемой
продукции и продолжительность строительства.
6. Апробация созданной методики при устройстве кровельных конструкций жилых
многоэтажных зданий.
7. Определение перспектив дальнейшего развития темы исследования.
Научная новизна исследования заключается в следующем:
1. Определены ОТФ, оказывающие наибольшее влияние на строительное
производство кровельных конструкций по критериям: качество строительной
продукции и продолжительность процесса.
2. Разработана модель строительного производства кровельных конструкций
жилых многоэтажных зданий, прогнозирующая эффективность принятых ОТР по
критериям: качество получаемой продукции и продолжительность строительства.
3. Разработана методика принятия эффективных ОТР при проектировании и
строительстве кровельных конструкций жилых многоэтажных зданий,
способствующая достижению запланированных результатов строительства с
рациональными затратами ресурсов.
Теоретическая значимость исследования. Выполнено доказательство
выдвинутой научно-технической гипотезы, подтверждающее, что использование
ОТП строительного процесса повышает эффективность принятия ОТР при
проектировании и строительстве кровельных конструкций жилых многоэтажных
зданий. Определены основные ОТФ строительного производства кровельных
конструкций, меры их влияния на продолжительность и качество строительства,
разработана модель, прогнозирующая эффективность принятых ОТР. Данная
модель реализована в виде искусственной нейронной сети, обученной на примерах,
извлеченных из строительного производства кровельных конструкций. При
внедрении ее в строительную компанию модель продолжит обучаться и будет
улучшать свою работу, подстраиваясь под различные внешние и внутренние
возмущения. Таким образом выполненное исследование одна из первых ступеней
на пути к интеграции искусственного интеллекта в организацию и управление
строительным производством.
Практическая значимость исследования. Созданная методика дает
строительным компаниям возможность устанавливать или корректировать ОТФ,
мгновенно получая достоверную информацию по эффективности выполненных
изменений, что позволит своевременно регулировать производственный процесс,
6
принимая оптимальные управленческие решения. Внедрение разработанной
методики вносит экономический эффект в деятельность компаний за счет
своевременного предотвращения брака строительной продукции или просрочки ее
производства с рациональным распределением вложенных в организацию
процесса ресурсов.
Также потребителями созданной методики принятия эффективных ОТР
являются компании, осуществляющие разработку ПОС и ППР. С помощью
полученной методики данные компании смогут выполнять организационнотехнологическое проектирование на основании многофакторного анализа
конкретных условий строительного проекта, обладая достоверной информацией о
продолжительности строительства и качестве строительной продукции в
результате запроектированных ОТР. Данное обстоятельство даст возможность
создавать ПОС и ППР высокого уровня качества, гарантирующие производителю
работ, что принятые ОТР обеспечат достижение заданных результатов с высокой
степенью достоверности.
Методология и методы исследования изложены в главе 2 диссертационной
работы. В исследовании применяются традиционные методы теоретического и
эмпирического познания: системный подход, математическое моделирование,
научное наблюдение, эксперимент и другие. Разработка модели происходит по
принципам системотехники строительства и в соответствии с методологией
планирования эксперимента. На данном этапе теоретическую часть сопровождает
проведение исследовательского эксперимента - анкетного опроса экспертов
строительной отрасли, на основании которого определено окончательное
количество влияющих факторов и произведено сокращение размерности системы
с помощью метода анализа иерархий. Для измерения ОТФ разработанной модели
используется понятие лингвистической переменной и положения теории нечетких
множеств. Функционирование полученной модели описывается математически с
помощью методологии искусственных нейронных сетей. Затем математическая
модель интегрируется в интерактивную компьютерную среду в виде программного
кода с помощью языка программирования Python. Обучение модели производится
по методологии обучения по прецедентам или «с учителем» с использованием
алгоритма обратного распространения ошибки. В обучении активно применяются
различные подходы машинного обучения, такие как бутстрэп, бэггинг,
перекрестная проверка. Для определения достоверности прогнозирования модели
используются положения теории вероятностей.
Положения, выносимые на защиту:
1. ОТФ, оказывающие наибольшее влияние на строительное производство
кровельных конструкций по критериям: качество строительной продукции и
продолжительность процесса.
2. Модель строительного производства кровельных конструкций жилых
многоэтажных зданий, прогнозирующая эффективность принятых ОТР по
критериям: качество получаемой продукции и продолжительность строительства.
3. Методика принятия эффективных ОТР при проектировании и строительстве
кровельных конструкций жилых многоэтажных зданий, способствующая
7
достижению запланированных результатов строительства с рациональными
затратами ресурсов.
Личный вклад автора. Научное исследование проводилось автором
самостоятельно. Все результаты исследования получены лично автором. В том
числе им проведен литературный обзор по теме диссертации, выбрана методология
и методы исследования, подготовлен и проведен экспертный опрос, построена
математическая модель объекта исследования, ее обучение и работа
воспроизведены автором в виде программы для ЭВМ. Автор самостоятельно
произвел обучение модели на выборке прецедентов, которую извлекал в течение
нескольких лет, работая на строительном производстве жилых многоэтажных
зданий. На основании созданной модели автор разработал методику принятия
эффективных ОТР при проектировании и строительстве кровельных конструкций,
результативное функционирование которой подтверждено результатами
апробации, проведенной автором при устройстве кровли многоэтажного жилого
дома.
Степень достоверности обусловлена использованием положений теории
машинного обучения, теории вероятностей, методов экспертных оценок, а также
объемом
и
репрезентативностью
обучающей
выборки.
Установлена
согласованность мнений экспертов через расчет коэффициента вариации,
определен доверительный интервал результатов прогнозирования модели через
оценку математического ожидания ошибки на контрольной выборке с
надежностью 0,95.
Апробация результатов диссертационной работы проведена на
международных научных конференциях:
1. IX Международная научно-практическая конференция "Перспективы развития
строительного комплекса", ГАОУ ВПО "Астраханский ГАСУ", г. Астрахань, 27-29
октября 2015 г.
2. 3-я Международная научно-практическая конференция Института архитектуры,
строительства и транспорта «Устойчивое развитие региона: Архитектура,
строительство, транспорт», ФГБОУ ВО «ТГТУ», г. Тамбов, 27-29 июня 2016 г.
3. 5th International Scientific Conference «Integration, Partnership and Innovation in
Construction Science and Education» IPICSE 2016, Moscow State University of Civil
Engineering, Moscow, October 16-17 year 2016.
4. XX Международная межвузовская научно-практическая конференция
«Строительство – формирование среды жизнедеятельности», НИУ МГСУ, г.
Москва, 26-28 апреля 2017 г.
Также результаты диссертационной работы были представлены на заседании
кафедры технологии и организации строительного производства НИУ МГСУ, на
заседании научно-технического совета НИУ МГСУ (отделение №2).
Практическая апробация результатов диссертационной работы проведена на
строительном производстве плоской кровли 11-этажного жилого дома в составе
строительства ЖК «Рассказово» по адресу: г. Москва, НАО, поселение Внуковское,
дер. Рассказовка. Апробация происходила внутри ООО «Сити Констракшн»,
выступающего в роли генерального подрядчика.
8
Перечень публикаций. Научные результаты исследования достаточно полно
изложены в 11 научных публикациях, из которых 6 работ опубликованы в
журналах, включенных Перечень в рецензируемых научных изданий, в которых
должны быть опубликованы основные научные результаты диссертаций на
соискание ученой степени кандидата наук, на соискание ученой степени доктора
наук, и 4 работы опубликовано в журналах, индексируемых в международных
реферативных базах Scopus, Web of Science и других. В том числе по результатам
исследования автором получено свидетельство о государственной регистрации
программы для ЭВМ. В диссертации использованы результаты научных работ,
выполненных автором – соискателем ученой степени кандидата технических наук
– лично и в соавторстве, представленные в Списке работ, опубликованных автором
по теме диссертации.
Соответствие диссертации паспорту специальности 05.02.22 «Организация
производства (строительство)» установлено по пунктам 4, 5, 8, 11, а именно:
4. Моделирование
и
оптимизация
организационных
структур
и
производственных процессов, вспомогательных и обслуживающих производств.
Экспертные системы в организации производственных процессов.
5. Разработка научных, методологических и системотехнических принципов
повышения эффективности функционирования и качества организации
производственных систем. Повышение качества и конкурентоспособности
продукции, системы контроля качества и сертификации продукции. Системы
качества и экологичности предприятий.
8. Развитие теоретических основ и практических приложений организационнотехнологической и организационно-экономической надежности производственных
процессов. Оценка уровня надежности и устойчивости производства.
11. Разработка
методов
и
средств
планирования
и
управления
производственными процессами и их результатами.
Описание структуры и объема работы. Диссертационная работа включает в
себя оглавление, введение, основную часть из 4-х глав, заключение, список
сокращений и условных обозначений, список литературы, приложение. Работа
выполнена на 180 страницах машинописного текста, включающего 22 таблицы, 31
рисунок, список литературы из 116 наименований и приложения на 10 страницах.
ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ
В введении обозначена общая характеристика диссертационной работы,
приведенная выше, суть которой сведена в методологическую схему исследования,
представленную на Рисунке 1.
Глава 1 начинается с определения объекта и предмета исследования, дана
классификация кровельных конструкций жилых многоэтажных зданий. Показано,
что большая часть кровель жилых многоэтажных зданий выполняется по
технологии «плоской» кровли с использованием битумных рулонных материалов.
Далее приведены основные подходы организации строительного производства в
современном строительстве, показано значение организационно-технологического
проектирования, определена роль организационной структуры строительной
компании. Представлены понятия системотехники строительства, организационно-
9
Объект исследования – организация
строительного производства кровельных
конструкций жилых многоэтажных зданий.
Предмет исследования – процесс принятия ОТР при
проектировании и строительстве кровельных
конструкций жилых многоэтажных зданий с
применением рулонных материалов.
Проблема исследования. Разработка ПОС и ППР происходит на основании ОТР, полученных из типовых
технологических карт, без многофакторной оценки производственного процесса в конкретных условиях
строительного проекта. Организация и управление строительством происходит на основании ОТР,
полученных с помощью экспертной оценки руководителей строительства, сформированной на
производственных совещаниях. Данные ОТР не учитывают многофакторности, многокритериальности
строительного производства, обладают низкой статистической достоверностью. Такой подход к организации
строительства кровельных конструкций неэффективен, сопоставим с методом «проб и ошибок», приводит к
дополнительным затратам материальных, трудовых ресурсов и невыполнению запланированных результатов.
Цель исследования – повышение эффективности ОТР при проектировании и строительстве кровельных
конструкций жилых многоэтажных зданий по критериям: продолжительность строительного процесса и
качество строительной продукции.
Научно-техническая гипотеза - определение значения ОТП строительного производства кровельных
конструкций позволяет принимать эффективные ОТР, способствующие достижению запланированных
результатов строительства с рациональными затратами ресурсов.
Научная новизна исследования:
1. Определены ОТФ, оказывающие
наибольшее влияние на строительное
производство кровельных конструкций.
2. Разработана модель строительного
производства кровельных конструкций,
прогнозирующая эффективность принятых
ОТР по критериям: качество и
продолжительность строительства.
3. Разработана методика принятия
эффективных ОТР при проектировании и
строительстве кровельных конструкций,
способствующая достижению
запланированных результатов строительства
с рациональными затратами ресурсов.
.
Задачи исследования:
1. Анализ существующих методов и средств организации
строительного производства кровельных конструкций.
2. Формирование методологической базы исследования.
3. Создание модели ОТП строительного производства
кровельных конструкций жилых многоэтажных зданий.
4. Разработка программы для ЭВМ, воспроизводящей
процесс обучения и функционирования созданной
модели.
5. Разработка методики принятия эффективных ОТР при
строительстве кровельных конструкций.
6. Апробация созданной методики в строительном
производстве кровельных конструкций
7. Определение перспектив дальнейшего развития темы
исследования.
Теоретическая значимость. Доказательство выдвинутой
гипотезы подтверждает, что применение ОТП повышает
эффективность ОТР при проектировании и строительстве
кровельных конструкций. Определены ОТФ, имеющие
наибольшее влияние на объект исследования, разработана его
модель. За счет использования обучаемой искусственной
нейронной сети исследование является одной из первых
ступеней на пути к интеграции искусственного интеллекта в
организацию и управление строительным производством.
Методология и методы
исследования: системный анализ,
планирование эксперимента,
принципы системотехники, метод
анализа иерархий, методы экспертных
оценок, теория нечетких множеств,
теория вероятностей, искусственная
нейронная сеть, компьютерное
моделирование, машинное обучение.
Практическая значимость исследования. Разработанная методика вносит явный экономический эффект в
деятельность строительных компаний за счет своевременного предотвращения брака строительной продукции
или просрочки ее производства с рациональным распределением вложенных в организацию процесса
ресурсов. Созданная методика дает возможность создавать ПОС и ППР высокого уровня качества,
гарантирующих эффективность запроектированных ОТР.
Рисунок 1 - Методологическая схема исследования
10
технологической надежности, организационно-технологического потенциала, а
также описаны некоторые подходы и положения кибернетики.
Проведен обзор научных работ, в результате которого установлено, что в
российской и зарубежной науке не проводилось исследований на тему организации
строительного производства кровельных конструкций в части принятия ОТР,
влияющих на качество и продолжительность строительства.
В конце сделан вывод об актуальности темы диссертационной работы и
произведена окончательная постановка проблемы исследования.
Глава 2 раскрывает методы, с помощью которых производилось
исследование. В этой главе определен план исследования на основе обозначенных
мероприятий по планированию эксперимента. Решены первые задачи
исследования. С помощью системного и морфологического анализа объекта
исследования были выделены основные влияющие параметры на вершину
иерархии (строительное производство кровельных конструкций) по двум заданным
критериям (продолжительность и качество), которые составляют 2-й уровень
иерархии. Окончательный состав данных параметров был уточнен по результатам
1-го этапа проведения анкетного опроса экспертов, которым было предложено
расширить список влияющих факторов. В экспертном опросе участвовали деятели
различных сфер строительной отрасли, было собрано 56 анкет. В итоге
сформировано 6 влияющих параметров 3-го уровня иерархического дерева свойств
исследуемого объекта: строительный контроль, строительная бригада,
производственно-технические ресурсы, смежные процессы, погодные условия,
проектная документация. Задачей второго этапа экспертного опроса было
определение степеней влияния выделенных параметров на вершину системы по
заданным критериям с помощью метода анализа иерархий Саати. Была
установлена согласованность мнений экспертов через расчет коэффициента
вариации, который составил 0,23. Для облегчения математической формализации
модели и увеличения статистической достоверности ее результатов выполнено
сокращение влияющих параметров, удалены параметры «смежные процессы» и
«проектная документация», имеющие наименьшие весовые коэффициенты, при
этом потеря информации составила 8,1%.
Сформировано иерархическое дерево исследуемого объекта, на 4-м уровне
которого расположены организационно-технологические факторы (ОТФ)
строительного процесса по устройству кровельных конструкций, полученные с
помощью декомпозиции каждого параметра, расположенного на 3-м уровне
иерархии. Окончательный состав ОТФ был уточнен по результатам первого этапа
экспертного опроса по аналогии с параметрами системы, он включает 10 факторов:
строительные машины, инструменты и инвентарь, компьютеризация
строительного участка, производственно-технический отдел (ПТО) подрядной
организации, мастер, прораб, начальник участка, инженер строительного контроля,
квалификация рабочих, опыт работы строительной бригады, трудовая дисциплина
рабочих.
Определен способ измерения каждого ОТФ с помощью трех лингвистических
термов. В Таблице 1 приведен пример оценки ОТФ g4 «квалификация рабочих».
11
Таблица 1 - Квалификация рабочих
№
1
2
3
Наименование лингвистического терма
Основное общее образование (ОсОО)
Среднее профессиональное образование (СПО)
Дополнительное профессиональное образование (СПО+ДПО)
Индекс терма
Терм-1
Терм-2
Терм-3
Каждый лингвистический терм задан с помощью теории нечетких множеств,
как показано на Рисунке 2. Точка ввода задается двумя координатами: абсциссой x
и степенью принадлежности к выбранному терму  . Когда неопределенность или
нечеткость соответствия оцениваемого объекта выбранному терму отсутствует, то
оценкой служит центральная точка терма, в которой  = 1 . Если информация по
оцениваемому фактору неполная или противоречивая, точка ввода попадает в
интервал нечеткости, например, при оценке опыта работы строительной бригады,
в которой собраны исполнители с различным трудовым стажем. Оценка ОТФ
производится в два этапа: сначала выбирается лингвистический терм, затем
уточняется точка ввода, входом в модель является абсцисса заданной точки ввода.
В главе дано разбиение каждого ОТФ на термы, определены принципы оценки
каждого ОТФ, рассмотрены конкретные примеры.
Определен механизм оценки выходов модели - главных переменных
«продолжительность процесса» и «качество строительной продукции».
Рисунок 2 - Измерение входов модели с помощью нечетких множеств
Качество строительной продукции измеряется с помощью лингвистических
термов, приведенных в Таблице 2.
Таблица 2 - Классификация получаемой строительной продукции по критерию «качество»
№
1
2
3
Наименование лингвистического терма
Соответствие проекту и нормативным документам (незначительные дефекты,
устранимые в процессе сдачи-приемки)
Значительные дефекты (перенос сдачи-приемки)
Брак
Индекс терма
K1
K2
K3
Определена методология математической формализации предмета
исследования с помощью искусственной нейронной сети (ИНС). За основу
функционирования каждого нейрона принята структура искусственного нейрона
12
МакКаллока-Питтса. Описан подход обучения ИНС «с учителем» с помощью
метода обратного распространения ошибки. Исследована статистическая проблема
обучения ИНС, определена зависимость достоверности прогнозирования от длины
обучающей выборки. Обозначены подходы машинного обучения (бутстрэп и
бэггинг), позволяющие расширить обучающее множество и улучшить
обобщающую способность модели. Описаны подходы к оценке качества обучения
ИНС с помощью расчета средней квадратической ошибки (MSE) и метода
перекрестной проверки. Обозначен алгоритм расчета доверительного интервала
результатов прогнозирования модели через определение верхней границы
математического ожидания ошибки на контрольной выборке.
В завершении главы описано проведение эксперимента - научного
наблюдения за строительным производством кровельных конструкций при
строительстве жилого комплекса «Рассказово» по адресу: г. Москва, НАО,
поселение Внуковское, дер. Рассказовка. Эксперимент осуществлялся автором в
процессе выполнения строительного контроля за устройством кровли 11-этажного
13-ти секционного жилого дома со стороны генерального подрядчика. В результате
получена выборка прецедентов длиной N = 854 , обоснована ее репрезентативность.
В Главе 3 построена структурная модель объекта исследования, повторяющая
полученное иерархическое дерево свойств. Определение ОТП есть трудно
формализуемая задача, зависящая от конкретных условий строительного проекта,
поэтому математическая формализация ОТП произведена в два этапа. На первом
этапе разработано две модели ИНСP и ИНСQ, определяющих главные переменные
системы - критерии «продолжительность» и «качество». На втором этапе
выполнено объединение разработанных моделей в одну ИНСОТП и внедрение в нее
специфических показателей строительных проектов, таких как количество
рабочих, планируемая продолжительность работ по календарному графику,
имеющиеся резервы времени, установленные требования к качеству строительной
продукции, учет которых обуславливает практическую реализацию разработанной
модели.
Так как продолжительность строительного процесса зависит от объема работ
и количества исполнителей, которые значительно варьируются по строительным
объектам, за выход ИНСP принята относительная сменная производительность
труда одного рабочего
P
(1)
YP = факт ,
Pнорма
где Pфакт - сменная производительность труда одного рабочего,
Pнорма - сменная норма выработки, полученная из ГЭСН 81-02-12-2001 часть 12 или
ЕНиР E7. Функциональная модель ИНСP представлена на Рисунке 3. Параметр J4
«погодные условия» является внешним и не доступен для регулирования, в связи с
этим он вынесен из слоя параметров j, и его влияние учитывается в виде порога
активации bP нейрона P. В каждом сенсоре g происходит определение абсциссы
точки ввода с помощью теории нечетких множеств. Полученный таким образом
вектор значений ОТФ строительного процесса ( xg ) = ( xg , xg ,...xg ) является
1
2
10
13
Порог активации
нейрона P
Относительная сменная
производительность
труда одного рабочего
Рисунок 3 - Функциональная модель ИНСP
вектором входных сигналов ИНС. Функцией активации выступает логистическая
функция. Обучение ИНСP произведено по методологии «с учителем» с помощью
метода обратного распространения ошибки. Для его реализации в результате
научного наблюдения за строительным производством кровельных конструкций
извлечена выборка длиной N = 854 прецедента, которую запишем в виде
(2)
L = {( xg );YP ,( p)}nN=1 ,
где YP - фактическая относительная сменная производительность труда одного
рабочего при зафиксированных ( xg ) ,
( p) = ( p1 , p2 , p3 ) - зафиксированный вектор вероятностей получения
строительной продукции для данного набора ( xg ) , относящейся к классам
( K1 , K 2 , K 3 ) из Таблицы 2, соответственно.
Выборка L случайным образом разбивается на обучающую выборку Ltrain
и на контрольную Ltest в отношении 9 /1 . В качестве функции потерь для ИНСP
принята квадратическая ошибка. Обучение модели производится по технологии
бэггинг. С помощью операции статистического бутстрэпа на основании Ltrain
сформированы отдельные бутстрэп-выборки LBi длиной равной Ltrain. Затем
производено обучение ИНС по каждой LBi отдельно, итогом которого является i
обученных моделей ИНС (i - количество бутстрэп-выборок), которые затем
объединяются в одну путем усреднения данных. Обучение ИНС на одной бутстрэпвыборке называется циклом. Обучение ИНСP выполнено отдельно для двух
ведущих производственных потоков: ИНСP-1, прогнозирующей относительную
сменную производительность труда одного рабочего YP по первому
производственному потоку (устройство конструкции кровли до ЦПС
включительно), и ИНСP-2, прогнозирующей YP по второму производственному
потоку (гидроизоляционные работы). Динамика уменьшения средней
квадратической ошибки на контрольной выборке MSEtest от количества циклов
обучения ИНСP-1 представлена на Рисунке 4.
На 26-м цикле достигнута MSEtest = 0,042 , что соответствует ошибке  = 0,205
дальнейшее обучение показывает, что уменьшение MSEtest практически не
14
происходит, так на 42-м цикле установлена MSEtest = 0,038 . Проверка качества
обучения произведена по методу 10-ти кратной перекрестной проверки, в
результате которой получена средняя квадратическая ошибка MSEcross = 0,0465 .
Определен доверительный интервал результатов прогнозирования через оценку
верхнего предела математического ожидания ошибки  при уровне надежности
0,95, который составил
yP1 − 0,145 YP1 yP1 + 0,145 .
(3)
Аналогично было проведено обучение ИНСP-2. Здесь сходимость достигнута на 22м цикле, на котором получена MSEtest = 0,034 , что соответствует ошибке
 = 0,184 . По результатам 10-ти кратной перекрестной проверки установлено, что
проверка 9-ти моделей на разных контрольных выборках дала средний результат
Рисунок 4 - Сходимость ИНСP-1 на контрольной выборке
MSEcross = 0,0418 ,
что свидетельствует об успешном обучении ИНС P-2.
Доверительный интервал результатов прогнозирования ИНСP-2, в котором
находится истинное значение относительной сменной производительности труда
одного рабочего, равен
yP 2 − 0,135 YP 2 yP 2 + 0,135 .
(4)
Вторая модель ИНСQ описывает строительный процесс по критерию
«качество строительной продукции». А именно, выход ИНСQ представляет собой
вектор вероятностей (q1 , q2 , q3 ) классификации результатов строительного процесса
по устройству кровельных конструкций согласно разделению, выполненному в
Таблице 2. В отличие от предыдущей модели в ИНСQ выходной слой представлен
тремя нейронами K1, K2, K3 - по одному нейрону на каждый лингвистический терм
варьирования переменной Q. Функцией активации нейронов K i является функция
softmax. Обучение ИНСQ производится по выборке прецедентов (2). Для обучения
использован алгоритм обратного распространения ошибки, только в данном случае
за функцию потерь принята функция перекрестной энтропии, полученной из
расхождения Кульбака-Ляйбнера. Выполнено обучение ИНСQ по технологии
описанной выше. Достижение стабильной средней квадратической ошибки
MSEtest = 0,013 за несколько последних эпох обучения произошло на 32 цикле, что
15
соответствует ошибке  = 0,11. При перекрестной проверке установлена средняя
квадратическая ошибка MSEcross = 0,0134 , подтверждающая успешное обучение.
Для ИНСQ контрольная выборка содержит N = 85 прецедентов, математическое
ожидание ошибки  не превышает по модулю M ( ) 0.07 с надежностью
 = 0,95 . Тогда доверительный интервал прогнозирования ИНСQ, в котором
находится истинное значение вероятности pi получения строительной продукции
класса Ki с надежностью 0,95 равен
qi − 0, 07 pi qi + 0, 07 .
(5)
Второй этап формализации модели ОТП посвящен объединению ИНСP и
ИНСQ и формированию единой модели ИНСОТП, позволяющей определить
эффективность принятых ОТР для конкретного строительного проекта, то есть
возможность достижения системой поставленного результата с заданным набором
ОТФ. Для этого разработаны 4-й слои ИНСОТП, определяющий эффективность
принятых ОТР отдельно по критериям T «продолжительность» и Q «качество
строительной продукции», и 5-й слой, сводящий оценку к одному значению.
Окончательный вид ИНСОТП представлен на Рисунке 5.
ОТФ строительного
процесса - предикторы
модели, входы ИНС
Параметры строительного
процесса - нейроны 2-го
слоя ИНС
Внешний параметр
строительного процесса
«погодные условия» - порог
активации нейронов 3-го слоя
Относительная
сменная
производительн
ость труда
одного рабочего
по главным
производственн
ым потокам
Главные переменные
строительного процесса нейроны 3-го слоя
Вероятности получения
строительной продукции,
относящейся к классам K1,
K2, K3
ОТП строительного процесса
по главным критериям T и Q нейроны 4-го слоя
ОТП строительного процесса нейрон выходного слоя
Рисунок 5 - Модель ИНСОТП
16
ОТП строительного производства кровельных конструкций определяет
соответствие принятых ОТР заданному состоянию устойчивости строительного
процесса и может принимать два значения: «1» - система с надежностью 0,95
достигнет (сохранит) заданное состояние устойчивости по выбранным критериям,
«0» - система потеряет устойчивость (вероятность сбоя/отказа превысит 0,05).
Данный принцип реализован в нейронах ОТПT и ОТПQ с помощью функции
Хевисайда. Для определения эффективности ОТР по критерию T сконструирован
нейрон ОТПT, на который поступают выходные сигналы yP1 от ИНСP-1 и yP 2 от
ИНСP-2,
соответствующие
прогнозируемой
относительной
сменной
производительности труда одного рабочего по двум основным производственным
потокам. В этом нейроне происходит расчет прогнозируемой продолжительности
строительного процесса t в пределах рассматриваемой захватки и сравнение с
запланированной продолжительностью Tплан
по календарному графику
строительства с учетом имеющегося резерва времени R по следующей формуле
 = Tплан + R − t = Tплан + R − (
V
V
+
+ t3 ) ,
( yP1 −  ) Pнорма N чел ( yP 2 −  ) Pнорма N чел
(6)
где V - объем работ на захватке;
N чел - количество человек в бригаде;
t3 - технологический перерыв между двумя производственными потоками (набор
прочности и нормативной влажности ЦПС), в качестве относительной сменной
производительности
взят
нижний
предел
доверительного
интервала
прогнозирования (3), (4) для обеспечения уровня надежности 0,95. Таким образом
нейрон ОТПT генерирует «1», если запланированная продолжительность больше
или равна прогнозируемой в 95% случаев и «0» в противном случае.
Нейрон ОТПQ определяет эффективность принятых ОТР по критерию Q. По
данному критерию может быть установлено одновременно два требования:
недопущение состояния K3 (брак строительной продукции) и непревышение
заданного резерва времени в результате переносов сдачи-приемки, возникших по
причине появления состояния K2.
В различных условиях строительства в виду уровня ответственности объекта,
имеющихся материальных и трудовых ресурсов, объемов работ, поставленных
сроков строительства и директив заказчика строительные компании смогут
установить допустимую вероятность получения брака строительной продукции
pcr и с помощью разработанной в диссертации модели контролировать ОТФ,
чтобы не превысить данное значение (которое может быть принято «0»).
Соответственно, условие сохранения устойчивости примет вид
(7)
p3 = q3 +   pcr ,
где в качестве прогнозируемой вероятности брака строительной продукции взят
верхний предел доверительного интервала (5) для обеспечения уровня надежности
прогнозирования 0,95. Определение устойчивости по данному состоянию
реализовано в нейроне ОТПQ-2, данный нейрон генерирует «1» в случае, если
прогнозируемая вероятность брака не превышает допустимую с
обеспеченностью 0,95 и «0» в противном случае.
17
Выявление значительных дефектов службой строительного контроля
приводит к переносу сдачи-приемки и как следствие, задержке производства. Зная
вероятность появления данного результата q2 можно рассчитать прогнозируемую
задержку производства в результате выявления состояния K2 по следующей
формуле
 =  mq2 ,
(8)
где  - средняя задержка производства в результате одного переноса сдачиприемки, данное значение установлено экспериментально  = 0,5 смены,
m - количество строительных процессов, подлежащих освидетельствованию
(сдаче-приемке) в зависимости от конструкции кровли.
Устойчивость по данному состоянию с надежностью 0,95 определяется в
нейроне ОТПQ-1 в результате сравнения ожидаемой задержки  и заданного
резерва времени R. Нейрон ОТПQ-1 выдает на выходе «1», если прогнозируемая
задержка не превышает имеющийся резерв времени с надежностью 0,95.
Критерии «продолжительность» и «качество строительной продукции»
являются основополагающими характеристиками строительного проекта, каждый
из которых должен быть обеспечен для успешного его завершения, поэтому для
сохранения устойчивости всей системы необходимо сохранение устойчивости по
каждому критерию. Для определения ОТП строительного процесса разработан
нейрон ОТП, который выполняет логическую операцию конъюнкции выходов
нейронов ОТПT, ОТПQ-1 и ОТПQ-2. Но при объединении моделей ИНС по данным
критериям в одну модель ИНСОТП необходимо учесть их взаимное влияние. А
именно, необходимо учитывать задержку производства  , вызванную переносом
сдачи-приемки в виду выявленных дефектов, при расчете устойчивости по
критерию «продолжительность», то есть в работе нейрона ОТПT. В случае если
ожидается появление задержки  , то увеличивается прогнозируемая
продолжительность строительства t и, соответственно, уменьшается имеющийся
резерв времени R, тогда условие сохранения устойчивости (6) запишем
следующим образом
 = Tплан + R − (t +  ) .
(9)
Модель ИНСОТП по значениям ОТФ определяет эффективность принятых ОТР, а
именно, с надежностью 0,95 прогнозирует достижение (сохранение)
поставленного результата (состояния устойчивости) по двум критериям.
Функционирование и обучение ИНСОТП интерпретировано в компьютерной среде
с помощью разработанной автором программы для ЭВМ, на которую получено
свидетельство о государственной регистрации №2017662846 от 17.11.2017.
Глава 4 посвящена разработке и апробации методики принятия эффективных
ОТР при проектировании и строительстве кровельных конструкций жилых
многоэтажных зданий, представляющая собой цикл последовательного
выполнения следующих операций: «сбор данных», «обработка и ввод данных»,
«работа модели ИНСОТП», «выбор ОТФ и меры их изменения», «проверочная
корректировка», «принятие ОТР». Методическая блок-схема данной методики
представлена на Рисунке 7. «Сбор данных» включает в себя систематизированный
поток информации со строительного участка в центр организации и управления
18
производством, включающий значения ОТФ, параметр J4 «погодные условия»,
количество человек в бригаде, показатели строительного процесса по критериям Q
и T, заданные граничные условия (планируемая продолжительность Tплан, времени
R, допустимая вероятность брака строительной продукции pcr ). Данной
информацией владеют инженерно-технические работники (ИТР), отдел кадров, ITотдел, руководители строительной компании и их роль состоит в ее своевременной
передаче. Далее оператор программы ИНСОТП переводит полученную информацию
на язык системы с помощью подходов, описанных в главе 2. Затем в модели
ИНСОТП происходит автоматическое определение эффективности принятых ОТР прогноз сохранения устойчивости, воплощенной в достижении заданных
Рисунок 7 - Методическая блок-схема принятия эффективных ОТР при строительстве
кровельных конструкций
результатов строительства в 95% случаев, либо отказ/сбой системы,
представленный повышением вероятности получения брака строительной
продукции или просрочки ее производства.
В случае прогноза потери устойчивости руководители проекта в ходе
производственного совещания определяют ОТФ, которые они могут повысить с
наименьшими затратами ресурсов. Главным отличием от традиционной схемы
принятия ОТР является возможность проверить эффективность принятого
решения, не отправляя его в производство, а воспользовавшись разработанной
19
моделью ИНСОТП. Таким образом окончательное формирование ОТР происходит
путем цепочки последовательных проверочных итераций над ОТФ, пока не будет
достигнуто значение ОТП равное «1». Это гарантирует, что в производство будут
отправлены ОТР, которые в 95% случаев обеспечат достижение заданных
результатов с минимальными затратами ресурсов строительной компании.
Принятые в соответствии с данной методикой ОТР идут в производство с
непосредственным изменением ОТФ на стройплощадке, затем через отчетный
период (3-5 дней) цикл повторяется.
Разработанная методика может быть успешна применена на этапе
организационно-технологического проектирования строительного производства
кровельных конструкций при разработке ПОС и ППР. При организационнотехнологическом проектировании в отличие от этапа строительного производства
нет никакой информации об ОТФ со строительного участка, что усложняет их
оценку. Поэтому в данном случае основным отличием от методической схемы,
изображенной на Рисунке 7, является функционирование блока «сбор данных».
При применении созданной методики на стадии разработки ППР сбор данных по
ОТФ осуществляется из следующих источников: отдел ПТО, в котором
формируется 1-ая редакция ППР, руководство строительного проекта, отдел кадров
и IT-отдел, в свою очередь разработка 1-ой редакции ППР происходит на
основании следующих данных: ПОС, рабочая документация, договор подряда и
техническое задание, план руководства строительного проекта, типовые
технологическое карты и руководства производителей материалов, нормативная
документация в строительстве. Указанные в 1-ой редакции ППР ОТФ
конкретизируются руководством строительного проекта и дополняются
информацией из отдела кадров и IT-отдела. Остальные блоки повторяют методику
принятия эффективных ОТР при строительстве кровельных конструкций, разница
заключается в том, что принятые ОТР поступают в отдел ПТО, где формируется
окончательный вариант ППР.
При применении созданной методики на стадии разработки ПОС сбор данных
по ОТФ производится из 1-ой редакции ПОС, сформированной в проектном отделе
на основании разработанных разделов проектной документации, договора подряда
и технического задания, типовой организационно-технологической и нормативной
документации. Остальные блоки повторяют методику, описанную выше. ПОС это
первая укрупненная модель организации строительного производства, поэтому ее
задача установить границы варьирования ОТФ, которые затем будут
конкретизированы в ППР. С помощью разработанной методики руководство
проекта сможет установить такие границы ОТФ строительства кровельных
конструкций, при соблюдении которых будет гарантировано выполнение
проектных показателей (качество строительной продукции и продолжительность
строительства) с надежностью 0,95.
Апробация разработанной методики принятия эффективных ОТР при
проектировании и строительстве кровельных конструкций произведена при
строительстве кровли многоэтажного жилого дома в составе жилого комплекса
«Рассказово» по адресу: г. Москва, НАО, поселение Внуковское, дер. Рассказовка.
20
По завершении работ первого производственного потока до ЦПС
включительно на 1-ой и 2-ой захватках первой секции было установлено
отставание от календарного плана строительства. Далее был произведен сбор
информации по основным ОТФ строительного процесса, из них были выделены
ОТФ, имеющие критически низкие значения, которые представлены в Таблице 3.
После обработки и ввода данных в ИНСОТП был получен прогноз потери
устойчивости системы (отставание по срокам и брак не допустимы). Для решения
проблемы на производственном совещании был проведен цикл последовательных
изменений ОТФ в силу имеющихся у строительной компании подрядчика ресурсов
и проверка результата в модели ИНСОТП. В рамках данного блока сначала была
произведена замена способа подачи раствора стяжки (штукатурная станция на
бетононасос), затем смена мастера строительного участка на более компетентного
Таблица 3 - ОТФ строительного процесса по устройству кровли, имеющие низкие значения
Наименование ОТФ
Строительные
машины и
инструменты
Инд
екс
g1
Квалификация
рабочих
Опыт работы
g4
Мастер
g7
g5
Лингвистическая оценка
Подача материалов: автомобильный кран, штукатурная
станция. Минимальный необходимый комплект инструмента и
инвентаря, включая специализированные и-ты (6 из 10
наименований):
тахеометр,
влагомер,
воздуходувка,
адгезиметр,
затирочная
машина,
инвентарь
для
гидроизоляционных работ
НПО у всех рабочих (N=4)
Ввод в
ИНСОТП
0,34
0
2 рабочих - 0 объектов/0 лет
0,135
2 рабочий - 1 объект/1 год
СПО; опыт работы 1 год/1 объект); трудовая дисциплина, 0,21
зафиксировано нарушение трудового распорядка
сотрудника, но данные итерации не изменили значения ОТП. Для изменения ОТФ
g4, g5 необходимо было провести замену строительной бригады, что на тот момент
не мог осуществить подрядчик по строительству кровли, поэтому было принято
решение замены прораба на более компетентного сотрудника из штата компании.
По результатам 3-ей итерации, приведенной в Таблице 4, был получен выход
Таблица 4 - Результаты применения методики принятия эффективных ОТР при строительстве
кровельных конструкций
№
Наименован
ие
2
Стр-ные
машины и
инстр-ы, g1
Мастер, g7
3
Прораб, g8
1
Лингвистическая оценка
до применения методики
Значе
ние
ОТФ
Подача материалов: штукатурная 0,34
станция
Лингвистическая оценка после
применения методики
Знач
ение
Подача
материалов: 0,8
штукатурная станция заменена
бетононасосом
СПО; опыт работы 4 года; 0,55
высокая
трудовая
дисциплина.
СПО; опыт работы 1 год/1 0,21
объект); трудовая дисциплина,
зафиксировано
нарушение
трудового распорядка
СПО; опыт работы (5 лет); 0,53
ВПО; опыт работы (4 года); 0,68
зафиксировано
нарушение
высокая
трудовая
трудового распорядка
дисциплина.
ОТП при благоприятных погодных условиях
21
1
ОТП
Эффективность
ОТР
не 0
Эффективность
ОТР
обеспечена.
обеспечена в 95% случаев.
ОТП в случае негативных погодных явлений
1
1
ОТП
Эффективность
ОТР
не 0
Эффективность
обеспечена.
обеспечена.
Критерии эффективности строительного процесса
0
1
Качество
2
Продолжите
льность
Установлен брак. Зафиксированы K2, K3
значительные
дефекты,
сопровождающиеся переносом
сдачи-приемки.
Отставание от календарного C
графика
строительства,
превышающее резерв времени
ОТР
не
Незначительные
дефекты,
устранимые в процессе сдачи
приемки
K1
Соответствует календарному
графику строительства
А
Подобная апробация была проведена с другими строительными бригадами,
разными подрядными организациями, участвующими в строительстве кровли при
различных погодных условиях, в результате которой получены аналогичные
результаты, подтверждающие эффективность принятых ОТР с помощью
разработанной методики.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
По результатам решения задач исследования сформированы следующие
выводы:
1. Выполнен обзор и анализ существующих методов и средств организации
строительного производства кровельных конструкций, а также отечественных и
зарубежных научных исследований по теме работы. Произведена постановка
проблемы исследования и выдвинута научно-техническая гипотеза.
2. Определена методологическая база диссертационного исследования.
Описаны используемые подходы и методы на примере решения различных задач
диссертационной работы.
3. Создана модель ОТП строительного производства кровельных конструкций
жилых многоэтажных зданий, которая устанавливает эффективность принятых
ОТР, а именно, по значениям ОТФ строительного процесса определяет сможет ли
система достигнуть поставленных результатов с надежностью 0,95. Модель
полностью воплощена в виде ИНС.
4. Разработана программа для ЭВМ, воспроизводящая процесс обучения и
функционирования созданной модели. Получено свидетельство о государственной
регистрации разработанной программы.
5. Разработана методика принятия эффективных ОТР при проектировании и
строительстве кровельных конструкций жилых многоэтажных зданий. Отличие от
традиционной схемы принятие ОТР состоит в наглядном отображении
информации по состоянию основных ОТФ и возможности мгновенно проверить
результативность выполненных изменений с помощью ИНСОТП, что позволяет
устанавливать минимальные значения ОТФ, которые будут обеспечивать
достижение запланированных результатов. Таким образом в производство
поступают ОТР, которые в 95% случаев приведут систему к заданному результату.
Это повышает эффективность ОТР - достижение поставленных результатов с
наименьшими затратами ресурсов.
22
6. Проведена апробация созданной методики при строительстве кровли
многоэтажного жилого дома в составе ЖК «Рассказово» по адресу: г. Москва, НАО,
поселение Внуковское, дер. Рассказовка. Полученные результаты подтвердили
эффективность принятых ОТР с помощью разработанной методики.
Рекомендации и перспективы дальнейшей разработки темы
исследования. В заключении даны рекомендациями по дальнейшему
исследованию темы, которое заключается в увеличении точности прогнозирования
созданной модели (за счет получения новых обучающих выборок, или применения
новых математических моделей), расширении области применения результатов
исследования и повышении уровня автоматизации разработанной методики.
Полученные выводы доказывают выдвинутую в диссертационной работе
научно-техническую гипотезу и подтверждают достижение поставленной цели.
СПИСОК РАБОТ, ОПУБЛИКОВАННЫХ АВТОРОМ ПО ТЕМЕ
ДИССЕРТАЦИИ
Статьи, опубликованные в изданиях, включенных в Перечень
рецензируемых научных изданий, в которых должны быть опубликованы
основные научные результаты диссертаций на соискание ученой степени
кандидата наук, на соискание ученой степени доктора наук:
1. Лапидус А.А., Макаров А.Н. Формирование организационно-технологического
потенциала производства кровельных конструкций жилых многоэтажных зданий //
Вестник МГСУ. - 2015. - N 8. - С. 150-160.
2. Лапидус А.А., Макаров А.Н. Модель организационно-технологического
потенциала производства кровельных конструкций // Научное обозрение. - 2015. N 21. - С. 321-325.
3. Лапидус А.А., Макаров А.Н. Теория нечетких множеств на этапах
моделирования организации строительных процессов возведения многоэтажных
зданий // Промышленное и гражданское строительство. - 2016. - N 6. - С. 66-71.
4. Лапидус А.А., Макаров А.Н. Нечеткая модель организации строительного
процесса // Известия вузов. Инвестиции. Строительство. Недвижимость. - 2017. - Т.
7. - N 1. - С. 59-68.
5. Макаров А.Н. Искусственная нейронная сеть для организации и управления
строительным процессом // Вестник БГТУ им. В.Г. Шухова. - 2017. - N 4. - С. 117122.
6. Макаров А.Н. Статистическая значимость прогнозирования результатов
производственного процесса с помощью искусственной нейронной сети // Вестник
БГТУ им. В.Г. Шухова. - 2018. - N 3. - С. 117-123.
Статьи, опубликованные в журналах, индексируемых в международных
реферативных базах Scopus, Web of Science и др.:
1. A. Lapidus, A. Makarov. Model for the potential manufacture of roof structures for
residential multi-storey buildings // Procedia Engineering. - 2016. - N 153. – P. 378-383.
2. A. Lapidus, A. Makarov. Fuzzy sets on step of planning of experiment for organization
and management of construction processes // Matec web of conferences. - 2016. – Vol.
86. – N 05003.
23
3. A. Lapidus, A. Makarov. Statistical learning problem of artificial neural network to
control roofing process // Matec web of conferences. - 2017. – Vol. 117. - N 00100.
4. A. Lapidus, A. Makarov. Automation of Roof Construction Management by Means
Artificial Neural Network // Advances in Intelligent Systems and Computing. - 2017. –
N 692. - P. 1168-1176.
Статьи, опубликованные в других научных журналах и изданиях:
1. Лапидус А.А., Макаров А.Н. Применение теории нечетких множеств в составе
мероприятий по планированию эксперимента в области организации
строительного производства // Устойчивое развитие региона: архитектура,
строительство и транспорт. – Тамбов, 2016. - С. 91-97.
По результатам исследования получено свидетельство о государственной
регистрации программы для ЭВМ:
1. Лапидус А.А., Макаров А.Н. Искусственная нейронная сеть для оценки и
прогнозирования строительства кровельных конструкций. Свидетельство о
государственной регистрации программы для ЭВМ №2017662846 от 17.11.2017.
1/--страниц
Пожаловаться на содержимое документа