РАЗРАБОТКА IT-АРХИТЕКТУРЫ ДАТЧИКА БЕСПРОВОДНОГО МОНИТОРИНГА ПРОЧНОСТИ ЖЕЛЕЗОБЕТОННЫХ КОНСТРУКЦИЙ

Рост конкуренции, а также нестабильность мировой экономики в отрасли вынуждает строительные компании снижать расходы при возведении зданий и сооружений, обеспечивая наиболее привлекательную цену за квадратный метр для потребителей. Для снижения расходов строительные компании применяют в своей практике современные цифровые технологии. На сегодняшний день наиболее эффективным и часто применяемым решением в мировой практике является применение датчиков зрелости, при помощи которых можно оптимизировать процесс заливки и распалубливания железобетонных конструкций. За счет точного и своевременного обнаружения момента прочности бетона сокращаются сроки строительства, снижаются трудозатраты и соответственно экономятся средства. Данная статья посвящена разработке усовершенствованной IT-архитектуры датчиков зрелости. На начальном этапе разработки был произведен опрос потенциальных пользователей, в результате чего были составлены основные технические требования к датчику. В ходе разработки была предложена схема обмена данными между ССД и БДМ по топологии «Звезда», а в качестве интерфейса беспроводной связи, выполняющей требования системы, была выбрана энергоэффективная сеть LPWAN с протоколом LoRaWAN. Это позволило решить основную проблему зарубежных аналогов датчиков зрелости – одновременная синхронизация данных с большого количества датчиков. Также LoRaWAN имеет больший радиус действия по сравнению с Bluetooth, который используется в зарубежных аналогах. В результате разработки IT-архитектуры были реализованы все основные технические требования, составленные во время опроса потенциальных пользователей. Так как в разработанной IT-архитектуре предусмотрен обмен и накопление информации с множества датчиков, в дальнейшей перспективе возможно создание больших данных (Big data).

1. Dixit S. et al. Evolution of studies in construction productivity: A systematic literature review (2006--2017) // Ain Shams Eng. J. Elsevier, 2019. Vol. 10, № 3. – P. 555-564.

2. Habibi M., Kermanshachi S., Safapour E. Engineering, procurement and construction cost and schedule performance leading indicators: state-of-the-art review // Proceedings of Construction Research Congress. 2018. – P. 2-4.

3. Duah D., Syal M.G.M. Direct and indirect costs of change orders // Pract. Period. Struct. Des. Constr. American Society of Civil Engineers, 2017. Vol. 22, № 4. – P. 4017025.

4. Domingues S., Almeidaand N., Sousa V. Gross margin risk assessment in construction projects: the influence of indirect costs deviations // welcome to Deleg. IRC 2017. 2017. – P. 731.

5. Chassiakos A.P., Sakellaropoulos S.P. Time-cost optimization of construction projects with generalized activity constraints // J. Constr. Eng. Manag. American Society of Civil Engineers, 2005. Vol. 131, № 10. – P. 1115-1124.

6. Hyari K., El-Mashaleh M., Kandil A. Optimal assignment of multiskilled labor in building construction projects // Int. J. Constr. Educ. Res. Taylor & Francis, 2010. Vol. 6, № 1. – P. 70-80.

7. Tsapko K.A., Alyaeva M.Y. Optimization of Construction Operations at Reduced Resource Intensity and Labor Costs // Materials Science Forum. 2018. Vol. 931. – P. 1271-1275.

8. Kasal P., Lorenc V., Wenighofer W. The Use of Maturity Method for Estimating In Situ Compressive Strength of Concrete // Solid State Phenomena. 2020. Vol. 309. – P. 103-107.

9. Badawi Y. et al. Use of maturity sensors to predict concrete compressive sterngth in diferrent curing and compaction regimes // Conference Proceedings Civil Engineering 2018. 2018.

10. Utepov Y. et al. Prototyping an embedded wireless sensor for monitoring reinforced concrete structures // Comput. Concr. Techno-Press, 2019. Vol. 24, № 2. – P. 95-102.

11. Khudaibergenov O. et al. Wireless sensor for monitoring reinforced concrete structures: pat. 3575 USA. Kazakhstan, 2019.

12. Utepov Y.B. et al. Maturity sensors placement based on the temperature transitional boundaries. // Mag. Civ. Eng. 2019. Vol. 90, № 6. – P. 93-103.

13. Lucassen G. et al. Improving agile requirements: the quality user story framework and tool // Requir. Eng. Springer, 2016. Vol. 21, № 3. P. 383-403.

14. de Carvalho Silva J. et al. LoRaWAN – A low power WAN protocol for Internet of Things: A review and opportunities // 2017 2nd International Multidisciplinary Conference on Computer and Energy Science (SpliTech). 2017. – P. 1-6.

15. Morin E. et al. Comparison of the device lifetime in wireless networks for the internet of things // IEEE Access. IEEE, 2017. Vol. 5. – P. 7097-7114.