Assessment of changes in the technical condition of damaged multi-story buildings by using artificial intelligence
The article presents the results of the analysis and prospects for applying information technologies to select effective organizational, technological, and technical solutions for eliminating the emergency destruction of multi-story buildings damaged as a result of Russian aggression. Information an...
Збережено в:
| Дата: | 2025 |
|---|---|
| Автори: | , , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Ukrainian |
| Опубліковано: |
Kyiv National University of Construction and Architecture
2025
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://es-journal.in.ua/article/view/335882 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Environmental safety and natural resources |
Репозитарії
Environmental safety and natural resources| id |
es-journalinua-article-335882 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| institution |
Environmental safety and natural resources |
| baseUrl_str |
|
| datestamp_date |
2025-08-12T14:57:02Z |
| collection |
OJS |
| language |
Ukrainian |
| topic |
damaged multi-story buildings technical condition mathematical modeling neural networks risk of progressive collapse |
| spellingShingle |
damaged multi-story buildings technical condition mathematical modeling neural networks risk of progressive collapse Berchun, Yaroslav Telychko, Roman Klymenkov, Oleg Assessment of changes in the technical condition of damaged multi-story buildings by using artificial intelligence |
| topic_facet |
понівечені багатоповерхові будівлі технічний стан математичне моделювання нейронні мережі ризик прогресуючого колапсу damaged multi-story buildings technical condition mathematical modeling neural networks risk of progressive collapse |
| format |
Article |
| author |
Berchun, Yaroslav Telychko, Roman Klymenkov, Oleg |
| author_facet |
Berchun, Yaroslav Telychko, Roman Klymenkov, Oleg |
| author_sort |
Berchun, Yaroslav |
| title |
Assessment of changes in the technical condition of damaged multi-story buildings by using artificial intelligence |
| title_short |
Assessment of changes in the technical condition of damaged multi-story buildings by using artificial intelligence |
| title_full |
Assessment of changes in the technical condition of damaged multi-story buildings by using artificial intelligence |
| title_fullStr |
Assessment of changes in the technical condition of damaged multi-story buildings by using artificial intelligence |
| title_full_unstemmed |
Assessment of changes in the technical condition of damaged multi-story buildings by using artificial intelligence |
| title_sort |
assessment of changes in the technical condition of damaged multi-story buildings by using artificial intelligence |
| title_alt |
Оцінка зміни технічного стану понівечених багатоповерхових будівель за допомогою штучного інтелекту |
| description |
The article presents the results of the analysis and prospects for applying information technologies to select effective organizational, technological, and technical solutions for eliminating the emergency destruction of multi-story buildings damaged as a result of Russian aggression. Information and mathematical modeling is considered a key tool for assessment and decision-making, especially under conditions of limited access to the research object and a lack of information about its technical condition. The subject of this research is a previously unstudied issue: the development of a method for the urgent stability assessment of damaged multi-story buildings (DMBs) amid large-scale surveys, which will reduce the time for inspection, modeling, and decision-making regarding the reinforcement and reconstruction of a DMB or its dismantling. An important aspect of this method is forecasting the technical condition of DMBs using modern digital elements of artificial intelligence–neural networks. Optimizing the decision-making process under uncertainty is possible with the prior development of standard organizational and technological anti-emergency measures and methods for their application to typical DMB objects. Linking existing, pre-developed solutions using information and mathematical models of typical objects to a specific emergency DMB based on the pattern recognition principle allows for accelerating the selection of an option and ensuring the conduct of emergency rescue operations. In turn, this will help rescue potential victims, prevent accidents, and become part of the emergency response plan. In the post-war period, the use of the presented methodology will allow for the rapid assessment and forecasting of the technical condition of DMBs and the selection of an optimal strategy for their stabilization and reconstruction, including the frequency of monitoring needs and repair timelines. The application of neural networks, particularly hybrid models (CNNs, LSTMs, autoencoders), opens fundamentally new opportunities for shifting from a reactive to a proactive approach in assessing the technical condition of protective engineering structures (PES). The implementation of such technologies will enable automation of damage analysis, forecasting of damage progression, and the generation of well-grounded recommendations for repair, reinforcement, or demolition of structures. This significantly enhances the efficiency of decision-making and reduces risks for rescuers and engineers. |
| publisher |
Kyiv National University of Construction and Architecture |
| publishDate |
2025 |
| url |
https://es-journal.in.ua/article/view/335882 |
| work_keys_str_mv |
AT berchunyaroslav assessmentofchangesinthetechnicalconditionofdamagedmultistorybuildingsbyusingartificialintelligence AT telychkoroman assessmentofchangesinthetechnicalconditionofdamagedmultistorybuildingsbyusingartificialintelligence AT klymenkovoleg assessmentofchangesinthetechnicalconditionofdamagedmultistorybuildingsbyusingartificialintelligence AT berchunyaroslav ocínkazmínitehníčnogostanuponívečenihbagatopoverhovihbudívelʹzadopomogoûštučnogoíntelektu AT telychkoroman ocínkazmínitehníčnogostanuponívečenihbagatopoverhovihbudívelʹzadopomogoûštučnogoíntelektu AT klymenkovoleg ocínkazmínitehníčnogostanuponívečenihbagatopoverhovihbudívelʹzadopomogoûštučnogoíntelektu |
| first_indexed |
2025-07-22T19:25:23Z |
| last_indexed |
2025-09-17T09:27:03Z |
| _version_ |
1850411474326913024 |
| spelling |
es-journalinua-article-3358822025-08-12T14:57:02Z Assessment of changes in the technical condition of damaged multi-story buildings by using artificial intelligence Оцінка зміни технічного стану понівечених багатоповерхових будівель за допомогою штучного інтелекту Berchun, Yaroslav Telychko, Roman Klymenkov, Oleg понівечені багатоповерхові будівлі технічний стан математичне моделювання нейронні мережі ризик прогресуючого колапсу damaged multi-story buildings technical condition mathematical modeling neural networks risk of progressive collapse The article presents the results of the analysis and prospects for applying information technologies to select effective organizational, technological, and technical solutions for eliminating the emergency destruction of multi-story buildings damaged as a result of Russian aggression. Information and mathematical modeling is considered a key tool for assessment and decision-making, especially under conditions of limited access to the research object and a lack of information about its technical condition. The subject of this research is a previously unstudied issue: the development of a method for the urgent stability assessment of damaged multi-story buildings (DMBs) amid large-scale surveys, which will reduce the time for inspection, modeling, and decision-making regarding the reinforcement and reconstruction of a DMB or its dismantling. An important aspect of this method is forecasting the technical condition of DMBs using modern digital elements of artificial intelligence–neural networks. Optimizing the decision-making process under uncertainty is possible with the prior development of standard organizational and technological anti-emergency measures and methods for their application to typical DMB objects. Linking existing, pre-developed solutions using information and mathematical models of typical objects to a specific emergency DMB based on the pattern recognition principle allows for accelerating the selection of an option and ensuring the conduct of emergency rescue operations. In turn, this will help rescue potential victims, prevent accidents, and become part of the emergency response plan. In the post-war period, the use of the presented methodology will allow for the rapid assessment and forecasting of the technical condition of DMBs and the selection of an optimal strategy for their stabilization and reconstruction, including the frequency of monitoring needs and repair timelines. The application of neural networks, particularly hybrid models (CNNs, LSTMs, autoencoders), opens fundamentally new opportunities for shifting from a reactive to a proactive approach in assessing the technical condition of protective engineering structures (PES). The implementation of such technologies will enable automation of damage analysis, forecasting of damage progression, and the generation of well-grounded recommendations for repair, reinforcement, or demolition of structures. This significantly enhances the efficiency of decision-making and reduces risks for rescuers and engineers. У статті наведено результати аналізу та перспективи застосування інформаційних технологій для вибору ефективних організаційних, технологічних і технічних рішень у ліквідації аварійного руйнування понівечених багатоповерхових будівель внаслідок російської агресії. Інформаційно-математичне моделювання розглядається як ключовий засіб оцінки та прийняття рішень, тоді як зазвичай існує обмежений доступ до об’єкта дослідження та брак інформації про його технічний стан. Предметом дослідження є питання, яке раніше не досліджувалося: розробка методу термінової оцінки стійкості понівечених багатоповерхових будівель (ПББ) в умовах значного масштабу обстежень, що дозволить скоротити час обстеження, моделювання та прийняття рішень щодо посилення та реконструкції ПББ або його демонтажу. Одним з важливих аспектів цього методу є прогноз технічного стану ПББ за допомогою сучасних цифрових елементів штучного інтелекту – нейронних мереж. Оптимізація процесу прийняття рішень в умовах невизначеності можлива за умови попередньої розробки типових організаційно-технологічних протиаварійних заходів та методики їх застосування на типових об’єктах ПББ. Прив’язка існуючих, попередньо розроблених рішень з використанням інформаційно-математичних моделей типових об’єктів до конкретного аварійного ПББ на основі принципу розпізнавання образів дозволяє прискорити вибір варіанту та забезпечити проведення аварійно-рятувальних робіт. У свою чергу, це сприятиме порятунку можливих постраждалих, запобігатиме нещасним випадкам та стане частиною плану реагування на надзвичайні ситуації. У післявоєнний час використання представленої методики дозволить оперативно оцінити та прогнозувати технічний стан ПББ і вибрати оптимальну стратегію її стабілізації і реконструкції, включаючи періодичність моніторингу, потреби і терміни ремонту. Kyiv National University of Construction and Architecture 2025-06-20 Article Article application/pdf https://es-journal.in.ua/article/view/335882 10.32347/2411-4049.2025.2.185-198 Environmental safety and natural resources; Vol. 54 No. 2 (2025): Environmental safety and natural resources; 185-198 Екологічна безпека та природокористування; Том 54 № 2 (2025): Екологічна безпека та природокористування; 185-198 2616-2121 2411-4049 10.32347/2411-4049.2025.2 uk https://es-journal.in.ua/article/view/335882/324698 Copyright (c) 2025 Yaroslav Berchun, Roman Telychko, Oleg Klymenkov http://creativecommons.org/licenses/by/4.0 |