МОДЕЛІ ФІЗИЧНОГО СТАНУ ЕЛЕМЕНТІВ ДЛЯ ПРОГНОЗУВАННЯ НАДІЙНОСТІ БУДІВЕЛЬ ЗА ДОПОМОГОЮ ГРАФОВИХ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ - СОЛОВЕЙ, ОЛЬГА (Herald of Khmelnytskyi National University. Technical sciences, 2026)
Ефективне управління життєвим циклом будівельних активів потребує надійних інструментів для прогнозування їхнього технічного стану. Сучасні підходи, зокрема інформаційне моделювання будівель та концепція цифрових двійників, створюють можливості для застосування графових нейронних мереж. Метою роботи є розроблення шляхом формалізації існуючих теоретичних положень, апробованих моделей та експериментально підтверджених закономірностей моделей фізичного стану конструктивних елементів будівельного об’єкта залежно від часу. Для досягнення мети було вирішено такі завдання: проаналізовано сучасні підходи до моделювання деградації конструкцій з метою виявлення ключових фізичних законів та інженерних моделей, що підлягають формалізації; сформульовано моделі фізичного стану для основних конструктивних елементів (колон, балок, плит, стін), які описують динаміку погіршення їхніх характеристик у часі під впливом експлуатаційних факторів; розроблено методику перевірки запропонованих моделей, що включає аналіз чутливості до ключових вхідних параметрів. Результати аналізу чутливості підтвердили фізичну коректність моделей. Встановлено, що для несучих залізобетонних елементів (колон і балок) домінуючими факторами є інтенсивність корозії та деградація властивостей матеріалів. Для фундаментної плити критичним виявився хімічний склад ґрунту, а для стінової панелі — довговічність герметика під дією УФ-випромінювання, що запускає каскадну відмову. Ключовим результатом є доведена здатність усіх моделей чітко диференціювати два основні сценарії: «задовільний стан», коли конструкція має значний запас надійності, та «критичний стан», коли цей запас вичерпано. Практична значущість роботи полягає в тому, що запропоновані моделі створюють обґрунтовану обчислювальну основу для наповнення фізичними атрибутами графових структур, що є необхідною передумовою для розроблення та навчання графових нейронних мереж з метою прогнозування технічного стану будівельних активів.