В статье рассматриваются теоретические основы и практические пути синтеза технологических процессов строительства объектов железнодорожного пути. Процедура синтеза технологических процессов подразумевает применение методов и средств искусственного интеллекта: экспертной системы и рекуррентных нейронных сетей. Использование искусственного интеллекта для разработки и многокритериальной оптимизации технологических процессов позволяет достигнуть высокой эффективности в области организационно-технологического проектирования железнодорожного строительства. В рамках формирования методологии инженерно-интеллектуального обеспечения технологических процессов железнодорожного строительства была рассмотрена процедура технологического обоснования конструктивных решений объектов железнодорожного пути с применением экспертной системы, построенной на продукционной модели представления знаний. Для поиска оптимальной структуры технологического процесса, учитывая размерность задачи и необходимость учета ряда ограничений, предлагается воспользоваться рекуррентными нейронными сетями. В статье описана методика нейросетевой многокритериальной оптимизации технологических процессов строительства объектов железнодорожного пути. При этом учитывается ресурсная оснащенность строительной (подрядной) организации и условия производства работ. Для этого были разработаны топологические структуры рекуррентных нейронных сетей, реализован алгоритм обучения, проведена настройка и тестирование с применением системы Matlab/Neural Network Toolbox. На основе результатов теоретического исследования в статье представлены практические аспекты определения номенклатуры работ с применением продукционной экспертной системы, а также синтеза технологических процессов с помощью рекуррентных нейронных сетей на примере возведения насыпи железнодорожного земляного полотна на слабом основании. Результаты, приведённые в статье, получены в ходе диссертационного исследования, выполненного автором.
This article examines the theoretical foundations and practical approaches to synthesizing technological processes for constructing railway infrastructure. The synthesis procedure involves applying methods and tools of artificial intelligence: expert systems and recurrent neural networks. The use of artificial intelligence for developing and multi-criteria optimizing technological processes achieves high efficiency in organizational and technological design for railway construction. Within the framework of forming a methodology for engineer-intelligent support of technological processes in railway construction, the procedure for technological justification of design decisions for railway infrastructure was considered using an expert system based on a production model of knowledge representation. To find the optimal structure of the technological process, considering the dimensionality of the problem and the need to account for a number of constraints, the use of recurrent neural networks is proposed. The article describes a methodology for neural network multi-criteria optimization of technological processes for constructing railway infrastructure, taking into account the resource capacity of the construction organization and production conditions. For this purpose, topological structures of recurrent neural networks were developed, an algorithm for training was implemented, and tuning and testing were conducted using the Matlab/Neural Network Toolbox system. Based on the results of theoretical research, the article presents practical aspects of determining the nomenclature of construction works using a production expert system, as well as synthesizing technological processes with the help of recurrent neural networks, illustrated by the example of constructing an embankment for a railway earthwork on a weak foundation. Results presented in the article were obtained during the author's dissertation research.