Автоматизация контроля геометрических параметров железобетонных конструкций в среде информационного моделирования

Введение. В современной практике возведения железобетонных конструкций традиционный измерительный контроль с использованием ручных инструментов и последующей отрисовкой схем в CAD-системах остается наиболее трудоемким этапом технического надзора. Дискретность таких измерений и отсутствие прямой связи с проектной цифровой средой затрудняют оперативную верификацию выполненных работ. Внедрение технологий информационного моделирования (BIM) открывает возможности для создания принципиально новых механизмов контроля качества, основанных на сплошном сканировании реальности.

Цель. Обоснование технологической эффективности и разработка методики автоматизированного сопоставления данных натурных измерений (облаков точек) с проектными BIM-моделями для повышения скорости формирования исполнительной документации.

Материалы и методы. Исследование базируется на использовании наземного лазерного сканирования (TLS) как инструмента фиксации фактической геометрии монолитных колонн (объект в Калининграде). Обработка данных проводилась в среде Revit. Для сопоставления «проект – факт» использован метод совмещения облака точек и информационной модели по единым базовым координатам. Математическая оценка точности полученного массива точек относительно контрольных замеров проводилась с использованием показателя среднеквадратического отклонения расстояний (DRMS).

Результаты. Доказана принципиальная возможность полной автоматизации процесса выявления геометрических отклонений железобетонных конструкций в BIM-среде. Установлено, что автоматизированное сопоставление фактического облака точек с проектными элементами позволяет формировать исполнительные схемы значительно быстрее, чем при традиционном подходе. Сравнительный анализ показал кратное сокращение трудозатрат на камеральную обработку данных. Отмечено, что прямой перевод данных об отклонениях в расчетные комплексы (ПК Лира) позволяет оперативно выполнять поверочные расчеты несущей способности элементов, чьи параметры вышли за пределы нормативных допусков, что технически неосуществимо в рамках традиционного черчения в AutoCAD.

Выводы. Применение BIM-технологий в связке с лазерным сканированием позволяет перейти от выборочной ручной проверки к системному автоматизированному мониторингу качества железобетонных конструкций. Данный подход обеспечивает прозрачность приемки и актуализацию цифрового двойника здания, минимизируя временные потери на этапе строительного контроля.

1. Maalek R., Lichti D.D., Ruwanpura J.Y. Automatic Recognition of Common Structural Elements from Point Clouds for Automated Progress Monitoring and Dimensional Quality Control in Reinforced Concrete Construction. Remote Sensing, 2019, vol. 11, no. 9, art. 1102. https://doi.org/10.3390/rs11091102.

2. Shu J., Li W., Zhang C., et al. Point cloud-based dimensional quality assessment of precast concrete components using deep learning. Journal of Building Engineering, 2023, vol. 70, no. 1, art. 106391. https://doi.org/10.1016/j.jobe.2023.106391.

3. Wang R., Zhang J., Qiu H., Sun J. Intelligent Inspection Method for Rebar Installation Quality of Reinforced Concrete Slab Based on Point Cloud Processing and Semantic Segmentation. Buildings, 2024, vol. 14, no. 11, art. 3693. https://doi.org/10.3390/buildings14113693.

4. Liu Z., Liu Z., Sun Z. Massive Point Cloud Processing for Efficient Construction Quality Inspection and Control. Sensors, 2024, vol. 24, no. 21, art. 6806. https://doi.org/10.3390/s24216806.

5. Choi Y., Park H.W., Mi Y., Song S. Crack Detection and Analysis of Concrete Structures Based on Neural Network and Clustering. Sensors, 2024, vol. 24, no. 6, art. 1725. https://doi.org/10.3390/s24061725.

6. Chen X., Li J., Huang S., et al. An Automatic Concrete Crack-Detection Method Fusing Point Clouds and Images Based on Improved Otsu’s Algorithm. Sensors, 2021, vol. 21, no. 5, art. 1581. https://doi.org/10.3390/s21051581.

7. Постановление Правительства РФ от 05 марта 2021 г. № 331. Об утверждении Правил формирования и ведения информационной модели объекта капитального строительства // Собрание законодательства РФ. 2021. № 11. Ст. 1433. Режим доступа: http://government.ru/docs/all/133174/.

8. ГОСТ Р 58944-2020. Система обеспечения точности геометрических параметров в строительстве. Функциональные допуски. Москва: Стандартинформ, 2020.

9. Кузеванов Д.В. Надежность внецентренно сжатых железобетонных элементов при расчете по прочности нормальных сечений [автореф. диссертации]. Москва, 2012.

10. СП 63.13330.2018. Бетонные и железобетонные конструкции. Основные положения. Актуализированная редакция СНиП 52-01-2003. Москва: Минстрой России, 2018.

11. СП 70.13330.2012. Несущие и ограждающие конструкции. Актуализированная редакция СНиП 3.03.01-87. Москва: Минстрой России, 2012.