МЕТОДОЛОГИЯ ИНТЕГРАЦИИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И ТЕХНОЛОГИЙ ИНФОРМАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ В ПРОЕКТИРОВАНИИ ДЕРЕВЯННЫХ МЕМОРИАЛЬНЫХ КОМПЛЕКСОВ - Исаев, Шарип Магомедович; Шиндина, Полина Дмитриевна; Занина, Анна Дмитриевна (Вестник Брестского государственного технического университета, 2026)
Современный этап развития строительной отрасли характеризуется активным внедрением цифровых технологий, создающих предпосылки для трансформации традиционных проектных процессов. Настоящее исследование посвящено разработке интегрированной методологии проектирования малых архитектурных форм мемориального назначения из древесины, основанной на последовательном применении генеративных нейросетевых моделей, параметрического информационного моделирования и алгоритмов автоматизированной визуализации. Экспериментальная апробация выполнена на проектировании мемориального комплекса, включающего арочно-каркасную беседку диаметром 9,5 м и пятилучевую ферменную конструкцию. Применение диффузионных моделей Stable Diffusion и Midjourney позволило генерировать 40 концептуальных вариантов за 3,5 часа, что в 17–23 раза быстрее традиционного эскизирования. Систематический анализ выявил оптимальный объем текстового промпта в диапазоне 150–200 слов, обеспечивающий соответствие замыслу на уровне 8,9 балла по десятибалльной шкале при приросте качества на 43,5 % относительно кратких описаний. Параметрическое моделирование выполнено в среде Graphisoft ArchiCAD с разработкой специализированных GDL-объектов и интеграцией расчетных модулей через Python API. Информационная модель уровня детализации LOD 350 включает 247 элементов арочной системы и 184 элемента ферменной конструкции. Автоматизированная проверка несущей способности реализована за 38 секунд с определением коэффициентов использования прочности 0,33 для первой конструкции и 0,27 для второй при расчетной нагрузке 0,3 кН/м. Нейросетевая визуализация с применением диффузионных моделей и модуля ControlNet сократила временные затраты в 3,6–4,6 раза при сохранении качества на уровне 8,4 балла против 8,7 балла для традиционного рендеринга. Установлены оптимальные параметры генерации: denoising strength в диапазоне 0,60–0,70 и guidance scale в диапазоне 9–11 единиц. Разработанная методология обеспечивает сокращение общих трудозатрат на 80–85 % с экономическим эффектом 6,66–13,28 млн рублей годовых для организации с проектным портфелем 15–20 объектов. Срок окупаемости инвестиций составляет 0,8–1,6 месяца. Результаты подтверждают целесообразность интеграции технологий искусственного интеллекта и информационного моделирования для создания эффективного адаптивного проектного процесса.