Логотип
ИЭА СТР
УДК 005.6 • EDN: BYYXFU • e-Library ID: 88986726

РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМОВ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ ПРОЕКТИРОВАНИЯ СИСТЕМ ОТОПЛЕНИЯ, ВЕНТИЛЯЦИИ И КОНДИЦИОНИРОВАНИЯ ВОЗДУХА

• С. 549–552
Скачать JATS XML Скачать PDF
🇷🇺 На русском

Для цитирования

Кузнецов Е.Р. Разработка алгоритмов интеллектуальной системы поддержки принятия решений для управления качеством проектирования систем отопления, вентиляции и кондиционирования воздуха / III Научно-практическая конференция «Стандартизация: траектория науки», приуроченная ко Всемирному дню стандартов, Москва, 15 октября 2025 г. // Информационно-экономические аспекты стандартизации и технического регулирования. 2025. № 6(87). С. 549–552.

Аннотация

Исследование направлено на создание алгоритмов для интеллектуальной системы, автоматически проверяющей проекты вентиляции и кондиционирования (ОВиК) на соответствие нормативам. Проблема в том, что множество сложных стандартов трудоемко проверять вручную, что ведет к ошибкам. Решение — разработка алгоритмического обеспечения, включающего онтологическую модель для организации знаний, базу знаний с формализованными правилами на основе норм и алгоритм верификации. Этот алгоритм загружает данные из BIM-модели, сопоставляет их с онтологией, проверяет правила и формирует отчет о нарушениях. Внедрение системы позволяет автоматизировать контроль качества, снижая ошибки и время экспертизы, и интегрируется в BIM-процесс.

Ключевые слова

управление качеством системы ОВиК интеллектуальная система поддержки принятия решений качество проектирования алгоритмы верификации нормативные требования онтологическая модель база знаний.

Об авторах

Кузнецов Е Р

Кузнецов Е Р — бакалавр, ТвГТУ, Россия, г. Тверь, ( г. Тверь )

Список литературы

  1. 1. СП 73.13330.2016 «Внутренние санитарно-технические системы зданий». Актуализированная редакция СНиП 3.05.01–85 [Электронный ресурс]. – URL: https://meganorm.ru/Data2/1/4293749/4293749802.htm (дата обращения: 01.10.2025).
  2. 2. ГОСТ Р 59972–2021 «Системы вентиляции и кондиционирования воздуха общественных зданий. Технические требования» [Электронный ресурс]. – URL: https://meganorm.ru/Index/77/77199.htm (дата обращения: 01.10.2025).
  3. 3. СП 60.13330.2020 «Отопление, вентиляция и кондиционирование воздуха». Актуализированная редакция СНиП 41-01–2003. – М., 2020.
  4. 4. ГОСТ 30494–2011 «Здания жилые и общественные. Параметры микроклимата в помещениях». – М.: Стандартинформ, 2019. – 35 с.
  5. 5. ГОСТ 22270–2018 «Оборудование для кондиционирования воздуха, вентиляции и отопления. Условные обозначения». – М.: Стандартинформ, 2019. – 28 с.
  6. 6. СП 131.13330.2020 «Строительная климатология». Актуализированная редакция СНиП 23-01-99. – М., 2020.
  7. 7. Тарасова В.И. Интеллектуальные системы поддержки принятия решений в проектировании: теория и практика. – М.: Стройиздат, 2020. – С. 205–250.
  8. 8. Crawford P.J. The reference librarian and the business professor: a strategic alliance that works / P.J. Crawford, T.P. Barrett // Ref. Libr. – 1997. – Vol. 3, № 58. – Pр. 75–85.
  9. 9. Adorno T.W. Zur Logik der Sozialwissenschaften // Philos. Rundsch. – 1962. – Bd. 10, № 1. – Pр. 23–35.
🇬🇧 In English

DEVELOPMENT OF ALGORITHMS FOR AN INTELLIGENT DECISION SUPPORT SYSTEM FOR QUALITY MANAGEMENT IN THE DESIGN OF HEATING, VENTILATION AND AIR CONDITIONING SYSTEMS

Abstract

The research is aimed at creating algorithms for an intelligent system that automatically checks ventilation and air conditioning (HVAC) projects for compliance with regulations. The problem is that many complex standards are laborious to check manually, which leads to errors. The solution is to develop algorithmic software that includes an ontological model for organizing knowledge, a knowledge base with formalized rules based on norms, and a verification algorithm. This algorithm downloads data from the BIM model, compares it with the ontology, verifies the rules, and generates a violation report. The implementation of the system allows you to automate quality control, reducing errors and examination time, and is integrated into the BIM process.

Keywords

quality management HVAC systems intelligent decision support system design quality verification algorithms regulatory requirements SP 73.13330.2016 GOST R 59972–2021 ontological model knowledge base

About the authors

Kuznetsov E R

Kuznetsov E R — Bachelor's degree, TvSTU, Tver, Russia, ( Tver )

References

  1. 1. 10.2025).
  2. 2. GOST R 59972–2021 "Sistemy ventiliatsii i konditsionirovaniia vozdukha obshchestvennykh zdanii. Tekhnicheskie trebovaniia" [Elektronnyi resurs]. – URL: https://meganorm.ru/Index/77/77199.htm (data obrashcheniia: 01.10.2025).
  3. 3. SP 60.13330.2020 "Otoplenie, ventiliatsiia i konditsionirovanie vozdukha". Aktualizirovannaia redaktsiia SNiP 41- 01–2003. – M., 2020.
  4. 4. GOST 30494–2011 "Zdaniia zhilye i obshchestvennye. Parametry mikroklimata v pomeshcheniiakh". – M.: Standartinform, 2019. – 35 s.
  5. 5. GOST 22270–2018 "Oborudovanie dlia konditsionirovaniia vozdukha, ventiliatsii i otopleniia. Uslovnye oboznacheniia". – M.: Standartinform, 2019. – 28 s.
  6. 6. SP 131.13330.2020 "Stroitel'naia klimatologiia". Aktualizirovannaia redaktsiia SNiP 23-01–99. – M., 2020.
  7. 7. Tarasova V.I. Intellektual'nye sistemy podderzhki priniatiia reshenii v proektirovanii: teoriia i praktika. – M.: Stroiizdat, 2020. – S. 205–250.
  8. 8. Crawford P.J. The reference librarian and the business professor: a strategic alliance that works / P.J. Crawford, T.P. Barrett // Ref. Libr. – 1997. – Vol. 3, № 58. – Pр. 75–85.
  9. 9. Adorno T.W. Zur Logik der Sozialwissenschaften // Philos. Rundsch. – 1962. – Bd. 10, № 1. – Pр. 23–35.