Saint Petersburg State University of Architecture and Civil Engineering

Приведено обоснование разработки технического решения на основе автономной шарнирно-сочленённой каретки. Изготовлена радиоуправляемая модель шарнирно-сочленённой каретки в масштабе 1:16. Процесс прохождения каретки по трассе разбит на этапы прохождения по дуге поворотного башмака, спуска и подъема. Исследование посвящено этапу прохождения автономной кареткой подъемов. Определены зависимости времени прохождения кареткой различных углов подьема с различной скоростью при различной массе груза. Осуществлён подбор максимальной величины угла преодолеваемого подъема при изменении скорости ведущих роликов и изменении массы груза. Приведены стенд и ход определения критического значения подъёма каретки. Сделаны выводы о влиянии подпорных роликов на величину преодолеваемого подъема. The paper provides a rationale for developing a technical solution based on an autonomous articulated carriage. A radio-controlled model of an articulated carriage at a scale of 1:16 has been manufactured. The process of the carriage passing along the The paper provides a rationale for developing a technical solution based on an autonomous articulated carriage. A radio-controlled model of an articulated carriage at a scale of 1:16 has been manufactured. The process of the carriage passing along the

Без малого тридцать лет назад при пожаре погиб единственный памятник деревянной архитектуры Владимира Павлова. Единственный в реализации – но программный в творческом устремлении. Дом рыбака и охотника олицетворял беспрецедентную идею связи духа материала и места с переосмыслением традиционной технологии в чистой функциональной эстетике авторского приема. Благодаря своевременной фотофиксации и сохранившимся эскизам, научно-проектной группе кафедры истории и теории архитектуры Санкт-Петербургского государственного архитектурно-строительного университета удалось разработать метод последовательной реконструкции, который позволяет достоверно воссоздать этот актуальный вне времени объект современной архитектуры.

This article examines the influence of steel wire fibers on the strength properties of fine-grained concrete exposed to high temperatures of 200, 400, and 600 °C. The nature and characteristics of the destruction processes of steel fiber-reinforced concrete after being subjected to high-temperature heating are studied. Based on the data obtained, it is concluded that heating concrete and fiber-reinforced concrete samples to 200 °C leads to an increase in compressive and flexural strength, which is due to the activation of hydration processes, leading to an increase in the adhesion strength in the contact zone of the steelfiber with the matrix. With certain fiber consumption,it is possible to ensure high material strength even at temperature of 400 °C. At temperatures close to 600 °C,chemically bound water is removed and the adhesion ofthe steel fiber to the cement stone is disrupted, which leadsto a significant decrease in the strength of fiber-reinforced concrete as a whole.

В статье рассмотрена задача прогнозирования числа входящих и выходящих пассажиров на остановочных пунктах вдоль маршрутов следования наземного общественного транспорта. За основу исследования взяты реальные исторические данные о пассажиропотоке на троллейбусных маршрутах Екатеринбурга. При этом сведения о динамике формирования пассажиропотока вдоль маршрута следования подвижного состава дополнены информацией о близости расположения остановочных пунктов, находящихся на рассматриваемых маршрутах, к социальным, культурным, инфраструктурным и прочим значимым объектам города. При помощи современных моделей машинного обучения выявлена степень влияния различных факторов и признаков на формирование пассажиропотока, а также выбран надежный инструмент прогнозирования числа входящих и выходящих пассажиров в часы пик, когда спрос на общественный транспорт высок. Полученная оценка степени влияния скрытых факторов на формирование пассажиропотока может быть использована при разработке актуальных проектов и планов по развитию городских пассажирских перевозок и оптимизации маршрутных сетей общественного транспорта. The article considers the problem of predicting the number of passengers entering and exiting at stops along the routes of ground public transport. The study is based on real historical data about passenger traffic on trolleybus routes in Ekaterinburg. At the same time, data on the dynamics of passenger traffic formation along the route of the rolling stock is supplemented with information on the proximity of the stops located on the routes under consideration to social, cultural, infrastructural and other significant objects of the city. With the help of modern machine learning models, the degree of influence of various factors and signs on the formation of passenger traffic has been revealed, and a reliable tool for predicting the number of passengers entering and exiting during peak hours, when the demand for public transport is quite high, has been selected. The obtained assessment of the degree of influence of hidden factors on the formation of passenger traffic can be used in the development of relevant projects and plans for the development of urban passenger transportation and optimization of public transport route networks.

The article discusses approaches to forecasting thecost and timing of implementing residential real estate development projects using regression modeling. Basedon empirical data on 40 projects of multi-apartment residential buildings in St. Petersburg, there has been developed and tested a model for estimating the unit cost of facility construction. The construction and technical and economic parameters of the buildings were used as factors: building volume, building area, number of floors, volume of the underground part. The use of multiple linear regression allowed obtaining high values of the accuracy criteria of the model ( R ²= 0,85, MAPE=1,75 %), which makes the developed dependencies applicable for estimating the costs of projects at the pre-investment stage. The results obtained were compared with results in foreign studies based on artificial intelligence methods (ANN, LASSO, Random Forest).It is shown that with a limited amount of data, regression models provide comparable accuracy while maintaining interpretability and analytical transparency. The practical significance of the research lies in the possibility of using the developed models when forming the budget for housing construction projects.