Selection of the optimal route for external engineering networks using bim technologies

dc.citation.epage129
dc.citation.issue1
dc.citation.journalTitleТеорія і практика будівництва
dc.citation.spage124
dc.citation.volume6
dc.contributor.affiliationНаціональний університет “Львівська політехніка”
dc.contributor.affiliationLviv Polytechnic National University
dc.contributor.authorПелешко, І. Д.
dc.contributor.authorГрубий, М. І.
dc.contributor.authorБілокур, О. М.
dc.contributor.authorPeleshko, Ivan
dc.contributor.authorHrubiy, Mykhailo
dc.contributor.authorBilokur, Oleh
dc.coverage.placenameЛьвів
dc.coverage.placenameLviv
dc.date.accessioned2025-07-23T06:11:52Z
dc.date.created2024-02-24
dc.date.issued2024-02-24
dc.description.abstractУ сучасному будівництві зовнішні підземні інженерні мережі широко застосовують, проте планування ефективного використання ресурсів під час їх проєктування залишається складним завданням. У статті вирішено актуальне питання упровадження методів оптимізації інженерних мереж у практику їх проєктування і мінімізації комплексу затрат на будівництво. Як передумову економії затрат розглянуто формулювання задачі оптимізації траси зовнішніх інженерних мереж із підземним прокладанням, у формі задачі нелінійного програмування. Траса моделюється просторовою полілінією із прямолінійними сегментами. Змінними проєктування прийнято просторові координати точок зміни напрямку траси. Поверхня землі на території, виділена для будівництва траси, моделюється неперервною функцією двох координат у плані. Для моделювання поверхні землі передбачено використання BIM-технологій, які забезпечують задавання необхідної топографічної інформації та її використання під час розрахунку параметрів для варіантів траси, що розглядають, виконуючи оптимізацію. Шукані координати точок у плані повинні забезпечувати проходження траси у межах виділеної території, а висоти цих точок – забезпечувати дотримання нормативних вимог щодо ухилів ділянок траси, а також щодо необхідної глибини прокладання траси з урахуванням нормативної глибини промерзання ґрунту та забезпечення цілісності конструкції самої мережі. Основним результатом виконаного дослідження є формулювання цільової функції та обмежень задачі оптимізації траси інженерної мережі з урахуванням нормативних вимог і реальної поверхні землі, яку можна задати за допомогою BIM-технологій. Цю інформацію використовують під час підрахунку значення обсягів земляних робіт для визначення критерію оптимальності та для розрахунку потрібних значень під час перевірки обмежень.
dc.description.abstractThe article considers the implementation of methods for optimizing underground external engineering networks in order to reduce construction costs. For this purpose, the problem of optimizing the route of such networks is set in the form of a nonlinear programming problem. The route is modeled by a spatial polyline with rectilinear segments, and the coordinates of its vertices are considered design variables. The ground surface in the designated area is modeled as a continuous function of two coordinates in the plan using BIM technologies, which ensures the automated use of topographic information when calculating the volume of earthworks and checking compliance with constraints specified by standards requirements. The main result of the study is the formulation of the problem of optimizing the route of the engineering network taking into account the terrain.
dc.format.extent124-129
dc.format.pages6
dc.identifier.citationPeleshko I. Selection of the optimal route for external engineering networks using bim technologies / Ivan Peleshko, Mykhailo Hrubiy, Oleh Bilokur // Theory and Building Practice. — Lviv : Lviv Politechnic Publishing House, 2024. — Vol 6. — No 1. — P. 124–129.
dc.identifier.citationenPeleshko I. Selection of the optimal route for external engineering networks using bim technologies / Ivan Peleshko, Mykhailo Hrubiy, Oleh Bilokur // Theory and Building Practice. — Lviv : Lviv Politechnic Publishing House, 2024. — Vol 6. — No 1. — P. 124–129.
dc.identifier.doidoi.org/10.23939/jtbp2024.01.124
dc.identifier.urihttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/111470
dc.language.isoen
dc.publisherВидавництво Львівської політехніки
dc.publisherLviv Politechnic Publishing House
dc.relation.ispartofТеорія і практика будівництва, 1 (6), 2024
dc.relation.ispartofTheory and Building Practice, 1 (6), 2024
dc.relation.referencesShatalov P., Eremin A., Sharapova E., Vorotyntseva A. (2021). Coordination between participants in the BIM-based renovation of street engineering networks. E3S Web of Conferences, 244, 11. DOI: 10.1051/e3sconf/202124405001
dc.relation.referencesWei T., Chen G., Wang G. (2018). Application of BIM Technology in Building Water Supply and Drainage Design. Conference Series: Earth and Environmental Science, 100, 012117. DOI: 10.1088/1755-1315/100/1/012117
dc.relation.referencesHoncharenko T., Terentyev O., Malykhina O., Druzhynina I., Gorbatyuk I. (2021). BIM-concept for design of engineering networks at the stage of urban planning. International Journal on Advanced Science, Engineering and Information Technology. 11(5), 1728–1735. DOI: 10.18517/ijaseit.11.5.13687
dc.relation.referencesPrasad V., Khare R., Palod N. (2022). A new multi-objective evolutionary algorithm for the optimization of water distribution networks. Water Science & Technology Water Supply, 22(6), 8972–8987. DOI: 10.2166/ws.2022.413
dc.relation.referencesMarques J., Savic, D., Cunha M. (2015). Multi-objective optimization of water distribution systems based on a real options approach. Environmental Modelling & Software, 63, 1–13. DOI: 10.1016/j.envsoft.2014.09.014
dc.relation.referencesEusuff M. M., Lansey, K. E., and Pasha, F. (2006). Optimization of water distribution network design using the shuffled frog leaping algorithm. Journal of Water Resources Planning and Management, 132(3), 192–200. DOI: 10.1061/(ASCE)0733-9496(2003)129:3(210)
dc.relation.referencesSavic D., Sultanova N., Mala-Jetmarova H. (2018). Lost in optimisation of water distribution systems? A literature review of system design. Water, 10(3), 307. DOI: 10.3390/w10030307
dc.relation.referencesFarmani R., Walters G. A., Savic D. A. (2005). Evolutionary Multi-Objective Optimization in Water Distribution Network Design. Engineering Optimization, 37(2), 167–183. DOI: 10.1080/03052150512331303436
dc.relation.referencesGeem Z. W. (2014). An improved harmony search algorithm for water distribution network design optimization. Engineering Optimization, 46(1), 15–24. DOI: 10.1016/j.amc.2006.11.033
dc.relation.referencesMaier H., Kapelan Z. (2014). Evolutionary Algorithms and Other Metaheuristics in Water Resources: Current Status, Research Challenges and Future Directions. Environmental Modelling & Software, 62, 271–299. DOI: 10.1016/j.envsoft.2014.09.013
dc.relation.referencesFayomi O., Okolie S., Awe M. (2019). Optimization of Water Distribution Systems: A Review. Journal of Physics Conference Series, 1378(2), 022–068. DOI: 10.1088/1742-6596/1378/2/022068
dc.relation.referencesBabayan A., Walters, G., Savic D. (2007). Multi-objective optimization of water distribution system design under uncertain demand and pipe roughness. Topics on System Analysis and Integrated Water Resources Management, 161–172. DOI: 10.1016/B978-008044967-8/50008-7
dc.relation.referencesMaier H. R., Simpson A. R., Zecchin A. C., Foong W. K., Phang K. Y., Seah H. Y., Tan, C. L. (2016). Ant Colony Optimization Techniques for the Water Distribution System Design Problem. Journal of Water Resources Planning and Management, 3, 129. DOI: 10.1061/(ASCE)0733-9496(2003)129:3(200)
dc.relation.referencesMaier H. R., Simpson A. R., Wu W. (2013). Multiobjective optimization of water distribution systems accounting for economic cost, hydraulic reliability, and greenhouse gas emissions. Water Resources Research, 49(3), 1211–1225. DOI: 10.1002/wrcr.20120
dc.relation.referencesCunha M. C., Ribeiro L. (2007). Tabu search algorithms for water network optimization. European Journal of Operational Research, 157, 746–758. DOI: 10.1016/S0377-2217(03)00242-X
dc.relation.referencesKapelan Z., Savic D. A., Walters G. A. (2005). Decision-support tools for sustainable urban development. Proceedings of the Institute of Civil Engineers: Engineering Sustainability, 158(3), 135–142. DOI: 10.1680/ensu.2005.158.3.135
dc.relation.referencesOstfeld A., Boindala S. (2022). Robust multi-objective design optimization of water distribution. Water, 14(14), 2199. DOI: 10.3390/w14142199
dc.relation.referencesenShatalov P., Eremin A., Sharapova E., Vorotyntseva A. (2021). Coordination between participants in the BIM-based renovation of street engineering networks. E3S Web of Conferences, 244, 11. DOI: 10.1051/e3sconf/202124405001
dc.relation.referencesenWei T., Chen G., Wang G. (2018). Application of BIM Technology in Building Water Supply and Drainage Design. Conference Series: Earth and Environmental Science, 100, 012117. DOI: 10.1088/1755-1315/100/1/012117
dc.relation.referencesenHoncharenko T., Terentyev O., Malykhina O., Druzhynina I., Gorbatyuk I. (2021). BIM-concept for design of engineering networks at the stage of urban planning. International Journal on Advanced Science, Engineering and Information Technology. 11(5), 1728–1735. DOI: 10.18517/ijaseit.11.5.13687
dc.relation.referencesenPrasad V., Khare R., Palod N. (2022). A new multi-objective evolutionary algorithm for the optimization of water distribution networks. Water Science & Technology Water Supply, 22(6), 8972–8987. DOI: 10.2166/ws.2022.413
dc.relation.referencesenMarques J., Savic, D., Cunha M. (2015). Multi-objective optimization of water distribution systems based on a real options approach. Environmental Modelling & Software, 63, 1–13. DOI: 10.1016/j.envsoft.2014.09.014
dc.relation.referencesenEusuff M. M., Lansey, K. E., and Pasha, F. (2006). Optimization of water distribution network design using the shuffled frog leaping algorithm. Journal of Water Resources Planning and Management, 132(3), 192–200. DOI: 10.1061/(ASCE)0733-9496(2003)129:3(210)
dc.relation.referencesenSavic D., Sultanova N., Mala-Jetmarova H. (2018). Lost in optimisation of water distribution systems? A literature review of system design. Water, 10(3), 307. DOI: 10.3390/w10030307
dc.relation.referencesenFarmani R., Walters G. A., Savic D. A. (2005). Evolutionary Multi-Objective Optimization in Water Distribution Network Design. Engineering Optimization, 37(2), 167–183. DOI: 10.1080/03052150512331303436
dc.relation.referencesenGeem Z. W. (2014). An improved harmony search algorithm for water distribution network design optimization. Engineering Optimization, 46(1), 15–24. DOI: 10.1016/j.amc.2006.11.033
dc.relation.referencesenMaier H., Kapelan Z. (2014). Evolutionary Algorithms and Other Metaheuristics in Water Resources: Current Status, Research Challenges and Future Directions. Environmental Modelling & Software, 62, 271–299. DOI: 10.1016/j.envsoft.2014.09.013
dc.relation.referencesenFayomi O., Okolie S., Awe M. (2019). Optimization of Water Distribution Systems: A Review. Journal of Physics Conference Series, 1378(2), 022–068. DOI: 10.1088/1742-6596/1378/2/022068
dc.relation.referencesenBabayan A., Walters, G., Savic D. (2007). Multi-objective optimization of water distribution system design under uncertain demand and pipe roughness. Topics on System Analysis and Integrated Water Resources Management, 161–172. DOI: 10.1016/B978-008044967-8/50008-7
dc.relation.referencesenMaier H. R., Simpson A. R., Zecchin A. C., Foong W. K., Phang K. Y., Seah H. Y., Tan, C. L. (2016). Ant Colony Optimization Techniques for the Water Distribution System Design Problem. Journal of Water Resources Planning and Management, 3, 129. DOI: 10.1061/(ASCE)0733-9496(2003)129:3(200)
dc.relation.referencesenMaier H. R., Simpson A. R., Wu W. (2013). Multiobjective optimization of water distribution systems accounting for economic cost, hydraulic reliability, and greenhouse gas emissions. Water Resources Research, 49(3), 1211–1225. DOI: 10.1002/wrcr.20120
dc.relation.referencesenCunha M. C., Ribeiro L. (2007). Tabu search algorithms for water network optimization. European Journal of Operational Research, 157, 746–758. DOI: 10.1016/S0377-2217(03)00242-X
dc.relation.referencesenKapelan Z., Savic D. A., Walters G. A. (2005). Decision-support tools for sustainable urban development. Proceedings of the Institute of Civil Engineers: Engineering Sustainability, 158(3), 135–142. DOI: 10.1680/ensu.2005.158.3.135
dc.relation.referencesenOstfeld A., Boindala S. (2022). Robust multi-objective design optimization of water distribution. Water, 14(14), 2199. DOI: 10.3390/w14142199
dc.rights.holder© Національний університет “Львівська політехніка”, 2024
dc.rights.holder© Peleshko I., Hrubiy M., Bilokur O., 2024
dc.subjectінженерні мережі
dc.subjectоптимальне проєктування
dc.subjectзадача оптимізації
dc.subjectзмінні проєктування
dc.subjectцільова функція
dc.subjectобмеження
dc.subjectengineering networks
dc.subjectoptimal design
dc.subjectoptimization task
dc.subjectdesign variables
dc.subjectobjective function
dc.subjectconstraints
dc.titleSelection of the optimal route for external engineering networks using bim technologies
dc.title.alternativeФормулювання задачі оптимізації траси підземних інженерних мереж
dc.typeArticle

Files

Original bundle

Now showing 1 - 2 of 2
Loading...
Thumbnail Image
Name:
2024v6n1_Peleshko_I-Selection_of_the_optimal_124-129.pdf
Size:
275.85 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Loading...
Thumbnail Image
Name:
2024v6n1_Peleshko_I-Selection_of_the_optimal_124-129__COVER.png
Size:
447.68 KB
Format:
Portable Network Graphics

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
license.txt
Size:
1.84 KB
Format:
Plain Text
Description: