Применение графовых нейронных сетей для автоматической проверки информационных моделей зданий
Main Article Content
Аннотация
Автоматизация проверки информационной модели здания на соответствие нормам пожарной безопасности остается актуальной задачей для архитектурно‑строительной отрасли. Существующие системы такой автоматизированной проверки ориентированы на подходы, основанные на правилах, которые не учитывают топологический контекст здания и плохо адаптируются к новым проектам.
В работе предложены и экспериментально проверены методы прогнозирования параметров противопожарной защиты дверей в информационных моделях зданий с использованием графовых нейронных сетей, а также валидация подхода на реальных проектных данных семи жилых зданий крупного застройщика. Предложена методология прогнозирования класса огнестойкости дверей на основе реляционных графовых сверточных сетей, а также разработан пайплайн извлечения данных из специального формата с построением графа и формированием признаков с учетом геометрических, семантических и топологических характеристик. Проведены эксперименты по прогнозированию наличия и класса огнестойкости с кросс-проектной валидацией по принципу «одно здание вне выборки». Разработанный подход позволяет автоматизировать проверку параметров противопожарной защиты и сократить время анализа моделей зданий. Применение графовых нейронных сетей обеспечивает учет топологического контекста и высокую точность прогнозирования, а использование реальных данных подтверждает практическую применимость метода.
Article Details
Библиографические ссылки
2. Bhartiya V. Automatic BIM Standards Checking in BIM 360 // Autodesk University. URL: https://static.au-uw2-prd.autodesk.com/Class_Handout_AS468731_Varun_Bhartiya.pdf (accessed: 14.12.2025).
3. Fuchs S. et al. The Challenge of Automated Compliance Checking: A Regulatory View // Proceedings of the CIB W78 Conference on IT in Construction. Porto, Portugal, July 14–17, 2025. doi: https://doi.org/10.35490/EC3.2025.264.
4. Kayhani N. et al. BIM-Based Construction Quality Assessment Using Graph Neural Networks // Proceedings of the 40th International Symposium on Automation and Robotics in Construction (ISARC 2023). Chennai, India, 2023. P. 9–16. doi: https://doi.org/10.22260/ISARC2023/0004.
5. Koo B. et al. Automatic Classification of Wall and Door BIM Element Subtypes Using 3D Geometric Deep Neural Networks // Advanced Engineering Informatics. 2021. Vol. 47. Art. 101200. doi: https://doi.org/10.1016/j.aei.2020.101200.
6. Wang Z. Room Type Classification for Semantic Enrichment of Building Information Modeling Using Graph Neural Networks // Proceedings of the CIB W78 Conference 2021. Luxembourg, October 11–15, 2021. P. 769–776. URL: https://itc.scix.net/pdfs/w78-2021-paper-077.pdf (accessed: 26.12.2025).
7. Wu J. et al. The Beginning, Not the End: Revisiting Automated Compliance Checking for BIM-Based Design Adaptation. URL: https://mediatum.ub.tum.de/doc/1781688/zxnigbgg5wkuz29v4k9jjk0hl.2025_Wu_RevisitACC.pdf (accessed: 26.12.2025).
8. Wang Z. et al. CBIM: A Graph-Based Approach to Enhance Interoperability Using Semantic Enrichment // arXiv. 2023. arXiv:2304.11672. doi: https://doi.org/10.48550/arXiv.2304.11672.
9. Zhu J. et al. Cypher4BIM: Releasing the Power of Graph for Building Knowledge Discovery // Automation in Construction. 2025. Art. 106034. doi: https://doi.org/10.1016/j.autcon.2025.106034.
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Представляя статьи для публикации в журнале «Электронные библиотеки», авторы автоматически дают согласие предоставить ограниченную лицензию на использование материалов Казанскому (Приволжскому) федеральному университету (КФУ) (разумеется, лишь в том случае, если статья будет принята к публикации). Это означает, что КФУ имеет право опубликовать статью в ближайшем выпуске журнала (на веб-сайте или в печатной форме), а также переиздавать эту статью на архивных компакт-дисках журнала или включить в ту или иную информационную систему или базу данных, производимую КФУ.
Все авторские материалы размещены в журнале «Электронные библиотеки» с ведома авторов. В случае, если у кого-либо из авторов есть возражения против публикации его материалов на данном сайте, материал может быть снят при условии уведомления редакции журнала в письменной форме.
Документы, изданные в журнале «Электронные библиотеки», защищены законодательством об авторских правах, и все авторские права сохраняются за авторами. Авторы самостоятельно следят за соблюдением своих прав на воспроизводство или перевод их работ, опубликованных в журнале. Если материал, опубликованный в журнале «Электронные библиотеки», с разрешения автора переиздается другим издателем или переводится на другой язык, то ссылка на оригинальную публикацию обязательна.
Передавая статьи для опубликования в журнале «Электронные библиотеки», авторы должны принимать в расчет, что публикации в интернете, с одной стороны, предоставляют уникальные возможности доступа к их материалам, но, с другой, являются новой формой обмена информацией в глобальном информационном обществе, где авторы и издатели пока не всегда обеспечены защитой от неправомочного копирования или иного использования материалов, защищенных авторским правом.
При использовании материалов из журнала обязательна ссылка на URL: http://rdl-journal.ru. Любые изменения, дополнения или редактирования авторского текста недопустимы. Копирование отдельных фрагментов статей из журнала разрешается для научных исследований, персонального использования, коммерческого использования до тех пор, пока есть ссылка на оригинальную статью.
Запросы на право переиздания или использования любых материалов, опубликованных в журнале «Электронные библиотеки», следует направлять главному редактору Елизарову А.М. по адресу: amelizarov@gmail.com
Издатели журнала «Электронные библиотеки» не несут ответственности за точки зрения, излагаемые в публикуемых авторских статьях.
Предлагаем авторам статей загрузить с этой страницы, подписать и выслать в адрес издателя журнала по электронной почте скан Авторского договора о передаче неисключительных прав на использование произведения.