ALGORITHM FOR DETECTING DEFECTS AT CONSTRUCTION OBJECTS

Статья посвящена разработке алгоритма раннего обнаружения дефектов на объектах строительства, применяемого в системах геотехнического мониторинга для повышения точности прогнозных оценок устойчивости сооружений. Не смотря на имеющиеся наработки в сфере геотехнического мониторинга и оценки устойчивости геотехнических систем, возникающие за проектные ситуации, которые приводят к возникновению аварий и катастроф техногенного и природного характера, показывают необходимость дальнейшего развития алгоритмического обеспечения систем геотехнического мониторинга. Приведена блок-схема алгоритма раннего обнаружения дефектов на объектах строительства, построенного на основе авторского подхода выделения ключевых точек геотехнического мониторинга, методов теории бифуркаций, а также нейросетевого анализа. Отличительной особенностью разработанного алгоритма кроме применения нейронной сети для подстройки под геотехнические особенности, является возможность динамической корректировки диапазонов варьирования пределов устойчивости геотехнической системы, заложенных в проектной документации на исследуемый объект строительства. В описаны результаты практического применения разработанного алгоритма в системе геотехнического мониторинга (наблюдения осуществлялись с 2016 по 2021 год) параметров грунтового основания, а также физико-механических параметров элементов конструкций фундамента и сооружения. В качестве сооружения выступало трехэтажное здание, возведенное на кирпичном ленточном фундаменте. Объект исследования находится в г. Муроме Владимирской области. В ходе применения разработанного алгоритма были получены оценки мест образования дефектов в контрольных точках и их локализация, которые были подтверждены в ходе дальнейших наблюдений. Разработанный алгоритм может применяться в системах геотехнического мониторинга на протяжении всего жизненного цикла геотехнической системы. The article is devoted to the development of an algorithm for early detection of defects at construction sites, which is used in geotechnical monitoring systems to improve the accuracy of predictive estimates of the stability of structures. The emerging design situations that lead to accidents and catastrophes of a man-made and natural nature show the need for further development of algorithmic support for geotechnical monitoring systems, despite the existing developments in the field of geotechnical monitoring and assessment of the stability of geotechnical systems. A flowchart of an algorithm for early detection of defects at construction sites is presented, based on the author's approach to identifying key points of geotechnical monitoring, methods of bifurcation theory, as well as neural network analysis. A distinctive feature of the developed algorithm, in addition to using a neural network to adjust to geotechnical features, is the possibility of dynamically adjusting the ranges of variation of the stability limits of the geotechnical system laid down in the design documentation for the construction object under study. The results of the practical application of the developed algorithm in the geotechnical monitoring system (observations were carried out from 2016 to 2021) of the parameters of the soil base, as well as the physical and mechanical parameters of the structural elements of the foundation and structure are described. The structure was a three-storey building erected on a brick ribbon foundation. The object of research is located in the city of Murom, Vladimir region. During the application of the developed algorithm, estimates of the places of defect formation at control points and their localization were obtained, which were confirmed during further observations. The developed algorithm can be used in geotechnical monitoring systems throughout the entire life cycle of a geotechnical system.