Дискретно-воксельна оптимізація параметричних моделей міської інфраструктури

Автор(и)

  • С. І. Пустюльга д.т.н., професор Луцький національний технічний університет
  • В. П. Самчук к.т.н., доцент Луцький національний технічний університет
  • Ю. С. Бондарчук к.мист., доцент Луцький національний технічний університет
  • М. В. Заразка аспірант Луцький національний технічний університет

DOI:

https://doi.org/10.36910/6775-2410-6208-2026-15(25)-03

Ключові слова:

дискретно-воксельне моделювання, параметрика, оптимізація параметрів інфраструктури, дискретизація міського простору

Анотація

У статті розроблено та апробовано метод дискретно-воксельного моделювання для кількісної оцінки змін параметрів мікрорайону при інтеграції у його інфраструктуру нового житлового об’єкта. Міський простір формалізовано у вигляді регулярної тривимірної решітки з дискретним описом функціонального стану кожного елемента.

На прикладі інтеграції у сформовану забудову 108-квартирного житлового будинку виконано симуляцію зміни таких показників: об’ємна та площинна щільність забудови, інсоляційний режим і баланс сонячного надходження, транспортна доступність, забезпеченість озелененням. Модель реалізовано в середовищі MagicaVoxel: базовий крок решітки прийнято 3 м, а стан вокселя кодує тип простору (забудова, транспорт, зелена зона тощо), що дозволяє алгоритмічно обчислювати площі, об’єми та просторові відстані. Для щільності використано глобальні та локальні оцінки, для інсоляції – розрахунок енергетичного балансу для розрахункового зимового дня, для доступності – мінімальний час до транспортних вузлів.

Встановлено, що при інтеграції 10-поверхової будівлі: об’ємна щільність дискретної моделі існуючої забудови збільшується на 1,8%; інсоляційний потенціал зменшується на ~11%; середній час транспортної доступності зростає на 8–9%; показники озеленення знижуються на 2–3%, залишаючись у межах нормативів.

Проведено варіаційний аналіз поверховості (10–12–15 поверхів) та визначено граничні значення, при яких відбувається істотне погіршення інсоляційних та транспортних характеристик.

Отримані результати підтверджують ефективність запропонованого методу дискретно-воксельного моделювання для попередньої кількісної перевірки містобудівних рішень, швидкого порівняння альтернатив ущільнення та оцінки їх відповідності нормативним вимогам.

Завантажити

Дані для завантаження поки недоступні.

Посилання

1. Tyc, J., Selami, T., Hensel, D. S., & Hensel, M. (2023). A Scoping Review of Voxel-Model Applications to Enable Multi-Domain Data Integration in Architectural Design and Urban Planning. Architecture, 3(2), 137-174. https://doi.org/10.3390/architecture3020010

2. Fujiwara, K., Tsurumi, R., Kiyono, T., Fan, Z., Liang, X., Lei, B., Yap, W., Ito, K., & Biljecki, F. (2026). VoxCity: A seamless framework for open geospatial data integration, grid-based semantic 3D city model generation, and urban environment simulation. Computers, Environment and Urban Systems, 123, 102366. https://doi.org/10.1016/j.compenvurbsys.2025.102366

3. Gorte, B., Zlatanova, S., Pilouk, M., Diakite, A., & Barton, J. (2024). 3D Data Integration in the Voxel Domain. ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, X-4–2024, 133–140. https://doi.org/10.5194/isprs-annals-X-4-2024-133-2024

4. Labetski, A., Vitalis, S., Biljecki, F., Arroyo Ohori, K., & Stoter, J. (2023). 3D building metrics for urban morphology. International Journal of Geographical Information Science, 37(1), 36–67. https://doi.org/10.1080/13658816.2022.2103818

5. Liang, J., & Gong, J. (2017). A Sparse Voxel Octree-Based Framework for Computing Solar Radiation Using 3D City Models. ISPRS International Journal of Geo-Information, 6(4), 106. https://doi.org/10.3390/ijgi6040106

6. Alkadri, M. F., Luca, F. D., Turrin, M., & Sariyildiz, S. (2020). A Computational Workflow for Generating A Voxel-Based Design Approach Based on Subtractive Shading Envelopes and Attribute Information of Point Cloud Data. Remote Sensing, 12(16). https://doi.org/10.3390/rs12162561

7. Chmielewski, S. (2021). Towards Managing Visual Pollution: A 3D Isovist and Voxel Approach to Advertisement Billboard Visual Impact Assessment. ISPRS International Journal of Geo-Information, 10(10), 656. https://doi.org/10.3390/ijgi10100656

8. Aleksandrov, M., Zlatanova, S., Heslop, D. J., & Diakite, A. (2024). BIM-based connectivity graph and voxels classification for pedestrian-hazard interaction. Journal of Spatial Science, 69(3), 699–719. https://doi.org/10.1080/14498596.2023.2281923

9. Pustiulha, S., Samchuk, V., Samostian, V., Prydiuk, V., & Dembitskij, V. (2023). Influence of the City Transport Route Network Discrete Model Geometrical Parameters on a Quality of a Passenger Traffic System Operation. In O. Arsenyeva, T. Romanova, M. Sukhonos, & Y. Tsegelnyk (Eds.), Smart Technologies in Urban Engineering (Vol. 536, pp. 740–751). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-031-20141-7_66

10. Pustiulha, S., Samchuk, V., Prydiuk, V., Pasichnyk, O., & Shymchuk, O. (2024). Improving safety criteria for transporting hazardous goods by road through optimizing the geometric parameters of their stowage. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 3(3 (129)), Article 3 (129). https://doi.org/10.15587/1729-4061.2024.307235

Завантаження

Опубліковано

2026-05-29

Як цитувати

Пустюльга, С. І., Самчук, В. П., Бондарчук, Ю. С., & Заразка, М. В. (2026). Дискретно-воксельна оптимізація параметричних моделей міської інфраструктури. Сучасні технології та методи розрахунків у будівництві, 25, 35-52. https://doi.org/10.36910/6775-2410-6208-2026-15(25)-03

Статті цього автора (цих авторів), які найбільше читають