ОПТИМІЗАЦІЯ ВИТРАТ АРМАТУРИ В КАРКАСНО-МОНОЛІТНОМУ БАГАТОПОВЕРХОВОМУ БУДІВНИЦТВІ З ВИКОРИСТАННЯМ БАГАТОКРИТЕРІАЛЬНОГО АНАЛІЗУ НА ОСНОВІ BIM ТЕХНОЛОГІЙ
DOI:
https://doi.org/10.31649/2311-1429-2026-1-7-17Ключові слова:
BIM (Інформаційне моделювання в будівництві), Revit, армування, оптимізація конструкцій, Dynamo, Python, MСЕ.Анотація
Арматура є одним із ключових матеріалів, що широко застосовуються у сучасному каркасно-монолітному домобудівництві. У даному дослідженні розглянуто підхід до оптимізації виготовлення елементів арматурно-стержневих виробів шляхом інтеграції технології Building Information Modeling (BIM) із візуальним програмуванням у середовищі Dynamo. Практика різання та гнуття арматури безпосередньо на будівельному майданчику призводить до значних втрат матеріалу, що, своєю чергою, збільшує вартість робіт та негативно впливає на довкілля.
Для вирішення цієї проблеми було розроблено інтелектуальний скрипт Dynamo, який забезпечує автоматизоване отримання детальної інтегральної інформації про залишки стержневої арматури, після виготовлення арматурно-стержневих виробів, у форматі 3D, а також даних календарного планування (4D) безпосередньо з BIM-моделі. На основі отриманих даних скрипт спрощує процес оптимізації використання залишків матеріалу, шляхом визначення раціональних комбінацій довжин різання арматурних стержнів, що підвищує можливість їх повторного використання та мінімізує обсяги відходів. Ефективність запропонованого підходу була перевірена на реальному житловому монолітному об’’єкті. Оцінювання результатів здійснювалося за порівняльними показниками, зокрема кількістю зекономлених арматурних стержнів, зменшенням обсягів відходів і загальним рівнем економії коштів. Отримані результати підтвердили, що оптимізація процесу виготовлення арматурних елементів дозволяє суттєво скоротити матеріальні втрати та знизити вартість будівельної продукції.
Разом із тим встановлено, що ефективність методу залежить від типу (діаметру, класу) арматури та виду конструктивного елемента. Найбільш відчутний ефект було зафіксовано для арматурних стержнів середньої довжини та елементів типу ростверків. Запропонований підхід і розроблений інструмент роблять внесок у розвиток сталого будівництва та демонструють потенціал BIM-орієнтованих рішень для вдосконалення технології розкрою стержневих арматурних заготовок та оптимізації використання металевої арматури.
Посилання
Umar U. A., Shafiq N., Ahmad F. A. A case study on the effective implementation of the reuse and recycling of construction & demolition waste management practices in Malaysia / Ain Shams Engineering Journal. – 2021. – Vol. 12, Issue 1. – P. 283–291. – DOI: https://doi.org/10.1016/j.asej.2020.07.005
Nicał A. Optimization of reinforcement steel supply to precast concrete plants / Arabian Journal of Geosciences. – 2019. – Vol. 12. – Article 207. – DOI: https://doi.org/10.1007/s12517-019-4483-2
Nigussie T., Chandrasekar M. K. Influence of rebar practice in the total cost of building construction projects: The case of Hawassa city, Ethiopia / International Journal of Engineering Science and Technology. – 2020. – Vol. 12, Issue 2. – P. 54–65.
Hu Y., Castro-Lacouture D. Clash relevance prediction based on machine learning / Journal of Computing in Civil Engineering. – 2019. – Vol. 33, Issue 4. – Article 04018060. – DOI: https://doi.org/10.1061/(ASCE)CP.1943-5487.0000806
Liu P., Feng L., Wu W., Li D., Chen Y. F. Automated clash resolution for reinforcement steel design in concrete frames via Q-learning and building information modeling / Automation in Construction. – 2020. – Vol. 112. – Article 103062. – DOI: https://doi.org/10.1016/j.autcon.2020.103062
Liu Y., Li M., Wong B. C. L., Chan C. M., Cheng J. C. P., Gan V. J. L. BIM-BVBS integration with openBIM standards for automatic prefabrication of steel reinforcement / Automation in Construction. – 2021. – Vol. 125. – Article 103654. – DOI: https://doi.org/10.1016/j.autcon.2021.103654
Lien L.-C., Dolgorsuren U. BIM-based steel reinforcing bar detail construction design and picking optimization / Structures. – 2023. – Vol. 49. – P. 520–536. – DOI: https://doi.org/10.1016/j.istruc.2023.04.009
Liu P., Qi H., Liu J., Feng L., Li D., Guo J. Automated clash resolution for reinforcement steel design in precast concrete wall panels via generative adversarial network and reinforcement learning / Advanced Engineering Informatics. – 2023. – Vol. 58. – Article 102131. – DOI: https://doi.org/10.1016/j.aei.2023.102131
Tan Y., Xu W., Chen K., Deng C., Wang P. An interactive and collaborative augmented reality environment for civil engineering education: Steel reinforcement bars teaching as an example / Engineering, Construction and Architectural Management. – 2024. – Vol. 31, Issue 6. – P. 1100–1122. – DOI: https://doi.org/10.1108/ECAM-10-2022-0947
Khant L. P., Widjaja D. D., Kwon K., Kim S. A BIM-based bar bending schedule generation algorithm with enhanced accuracy / Buildings. – 2024. – Vol. 14, Issue 5. – Article 1207. – DOI: https://doi.org/10.3390/buildings14051207
Kaliiukh Iu., Slyuserenko Yu., Marienkov M., Siedin V., Tytarenko, V., Kovba V., Kosheleva N., Kurash S., Yakovenko I., Usenko M., Zhemelinsky I., Kliuiev V., Berchun Ya. (2025). Application of Digital Twins and IoT for investigating damage caused to buildings under dynamic influences. Proceedings of the fib Symposium n Antibes, pp. 3100–3111.
Yakovenko I.A., Dmytrenko Ye.A., Bakay T.V., Denysenko D.O., Pochka K.I. Сritical analysis of analytical and numerical models of bond between reinforcement and concrete. Strength of Materials and Theory of Structure: Scientific and technical collected articles. 2025. Issue 115, pp. 244–261.
Dmytrenko, Y., Yakovenko, I., Kostyra, N., Tomashevsky, A. (2025). Variant Modelling of Strengthening Methods of the Reinforced Concrete Bending Structures Using the “LIRA-SAPR” Tools. In: Zabulonov, Y., Peer, I., Zheleznyak, M. (eds) Liquid Radioactive Waste Treatment: Ukrainian Context. LWRT 2023. Lecture Notes in Civil Engineering, vol 712. Springer, Cham., pp. 62–76. https://doi.org/10.1007/978-3-031-95663-8_7
##submission.downloads##
-
PDF
Завантажень: 0
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2026 Валерій Михайлович Андрухов, Андрій Сергійович Потєха
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
