Машинне навчання як інструмент підвищення ефективності проектування інформаційних моделей
Вантажиться...
Файли
Дата
Автори
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Анотація
У роботі досліджено способи впровадження алгоритмів машинного навчання (ML) в BIM-проекти для оптимізації проектних рішень. Визначено задачі, які ефективно вирішуються за допомогою ML (класифікація елементів, оптимізація конструкцій, виявлення помилок). Проведено аналіз програмних середовищ Dynamo і Grasshopper щодо їх інтеграції з ML. Обґрунтовано вибір оптимальних алгоритмів і програмних рішень. Результати підтвердили доцільність та ефективність застосування ML у проектуванні конструкцій із застосуванням BIM-технологій.
The paper investigates ways to implement machine learning (ML) algorithms in BIM projects to optimize design solutions. The tasks that can be effectively solved with the help of ML (classification of elements, optimization of structures, error detection) are identified. The software environments Dynamo and Grasshopper are analyzed for their integration with ML. The choice of optimal algorithms and software solutions is substantiated. The results confirmed the feasibility and effectiveness of ML in the design of structures using BIM technologies.
The paper investigates ways to implement machine learning (ML) algorithms in BIM projects to optimize design solutions. The tasks that can be effectively solved with the help of ML (classification of elements, optimization of structures, error detection) are identified. The software environments Dynamo and Grasshopper are analyzed for their integration with ML. The choice of optimal algorithms and software solutions is substantiated. The results confirmed the feasibility and effectiveness of ML in the design of structures using BIM technologies.
Опис
Ключові слова
Тип документа
Мова
ISSN
Бібліографічний опис
Потєха А. С. Машинне навчання як інструмент підвищення ефективності проектування інформаційних моделей // Матеріали LIV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2025 р. Електрон. текст. дані. 2025. URI:
https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fbtegp/all-fbtegp-2025/paper/view/23843
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (6)
- Кишкан А., Кархут, І. (2024). ПОТЕНЦІАЛ АВТОМАТИЗАЦІЇ ТА ПРИСКОРЕННЯ БУДІВЕЛЬНИХ ПРОЦЕСІВ ЗА ДОПОМОГОЮ МАШИННОГО НАВЧАННЯ ТА ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ. Матеріали конференцій МЦНД, (17.05.2024; Ужгород, Україна), 354–358. вилучено із https://archive.mcnd.org.ua/index.php/conference-proceeding/article/view/1231
- Сьомко , П., & Левус , Є. (2024). ВИКОРИСТАННЯ МАШИННОГО НАВЧАННЯ ДЛЯ ВИЗНАЧЕННЯ АРХІТЕКТУРНОГО СТИЛЮ БУДІВЕЛЬ. Матеріали конференцій МНЛ, (17 травня 2024 р., м. Київ), 346–347. Вилучено з https://archive.liga.science/index.php/conference-proceedings/article/view/964
- Balaji, G.C.; Vivek, S.S.; Edwin Fernando, P.A.; Balasubramanian, K. Structural Optimization of RC Columns in a Multi-Storeyed Building by Tree-Columns Subjected to Lateral Loads. E3S Web of Conferences 2023, 405, 03001. DOI: https://doi.org/10.1051/e3sconf/202340503001. 4. Tunca, O.; Carbas, S. Design Cost Minimization of a Reinforced Concrete Column Section Using Overnew Swarm-Based Optimization Algorithms. Neural Computing and Applications 2024, 36(27). DOI: https://doi.org/10.1007/s00521-024-09998-z.
- Tunca, O.; Carbas, S. Design Cost Minimization of a Reinforced Concrete Column Section Using Overnew Swarm-Based Optimization Algorithms. Neural Computing and Applications 2024, 36(27). DOI: https://doi.org/10.1007/s00521-024-09998-z.
- Лялюк , О. Г. ., Осипенко , Р. С. ., & Мельник, Д. О. (2024). СИСТЕМИ ПІДТРИМКИ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ В БУДІВЕЛЬНИХ ПРОЕКТАХ НА ОСНОВІ МЕРЕЖ БАЙЄСА. Сучасні технології, матеріали і конструкції в будівництві, 36(1), 96–102. https://doi.org/10.31649/2311-1429-2024-1-96-102
- Лялюк, О. Г., & Осипенко, Р. С. . (2023). ОСОБЛИВОСТІЇ ІМПЛЕМЕНТАЦІЇ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ В БУДІВНИЦТВІ. Сучасні технології, матеріали і конструкції в будівництві, 35(2), 172–176. https://doi.org/10.31649/2311-1429-2023-2-172-176