Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Innowacyjny system geomonitoringu do badania deformacji elementów powierzchniowych – IMS GEO

Systemy geomonitoringu (z ang. Geodetic Monitoring Systems - GMS) oraz monitoringu stanu konstrukcji (SHM) odgrywają obecnie kluczową rolę w kompleksowym zarządzaniu ryzykiem obiektów inżynierskich - zarówno na etapie ich budowy, jak też późniejszego utrzymania. Systemy takie, coraz częściej wspierane sztuczną inteligencją, pozwalają na precyzyjne i kompleksowe zarządzanie infrastrukturą stanowiąc istotny element nowoczesnego procesu inwestycyjnego. Powstająca w trakcie ich praktycznej implementacji baza wiedzy jest obecnie podstawą zintegrowanych systemów geoinformacyjnych zapewniających bezpieczeństwo konstrukcji oraz prawidłową realizację wykonawczą. Od wielu lat obserwujemy intensywny wzrost liczby dostępnych rozwiązań, oferowanych przez producentów technologii geoinformacyjnych. Jednakże, często proponowane rozwiązania ograniczają się głównie do zamkniętych środowisk komputerowych ukierunkowanych na obsługę konkretnych instrumentów. W zakresie tym, niewiele jest rozwiązań o otwartej strukturze i otwartym źródle. Co więcej, możliwości oferowane przez producentów – czyli moduły, funkcje i procedury – zwykle nie odpowiadają rzeczywistym wyzwaniom pojawiającym się w trakcie geodezyjnej i budowlanej obsługi konkretnego obiektu. Uwarunkowania te powodują realne zapotrzebowanie na elastyczne, mobilne i w pełni skalowalne systemy, najlepiej dostosowane do konkretnych potrzeb użytkowników. Rozwiązanie takie, powstające w ramach projektu finansowanego przez NCBiR proponują autorzy niniejszego artykułu. W zakresie merytorycznym, opracowano wielowariantowe rozwiązanie algorytmiczne bazujące na danych ciągłych dostarczanych przez tachimetry skanujące. Działanie algorytmów zostało przetestowane z wykorzystaniem trzech wysokiej klasy instrumentów. Uzyskane wyniki badań potwierdzają wysoką innowacyjność opracowywanego systemu.
Geomonitoring systems (GMS) and Structural Health Monitoring (SHM) play a crucial role in the comprehensive risk management of infrastructural facilities - both during their construction and subsequent maintenance. Such systems, increasingly supported by artificial intelligence, allow precise and comprehensive infrastructure management, constituting an essential element of the modern investment process. The knowledge base created during their practical implementation is now the reference for integrated geoinformation systems ensuring the safety and proper execution of construction projects. For many years, one can observe intensive growth in the number of available solutions offered by manufacturers of geoinformation technologies. However, the proposed solutions are often limited to closed computer environments operating specific instruments obtained from manufacturers. There are few available open-architecture and open-source solutions in the market. Moreover, the offered capabilities - modules, functions, and procedures - usually do not correspond to the real challenges that arise during quantity surveying and structural monitoring supporting construction sites. Such conditions create a vital need for flexible, mobile and fully scalable systems best suited to specific user needs. In this article, the authors propose a unique solution funded by the National Centre for Research and Development responding to such demands. In the article, the authors demonstrate such a solution originating within the framework of a project funded by the National Centre for Research and Development. In terms of content, a multi-variant algorithmic resolution based on continuous data provided by scanning total stations has been developed. The performance of the algorithms was tested using three different high-end instruments. The obtained test results confirm the high innovativeness of the developed system.
Opracowanie rekordu ze środków MEiN, umowa nr SONP/SP/546092/2022 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2022-2023).

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies