Стаття

Отримано 16.01.2026

Доопрацьовано 27.05.2026

Прийнято 25.06.2026

Опубліковано 06.07.2026

Взято з Том 30, № 2, 2026

Сторінки 41 -52

Striletskyi, P. (2026). Information modelling in the analysis of the condition of small bridge structures in rural road network: Challenges and solutions. The National Transport University Bulletin, 30(2), 41-52. https://doi.org/10.33744/2308-6645-2026-2-30-41-52

Інформаційне моделювання в аналізі стану малих мостових споруд у сільській дорожній мережі: виклики та рішення

Павло Стрілецький*

pavstriletskyi@hotmail.com

Метою дослідження було визначення ефективних підходів до використання цифрових технологій для оцінки стану та планування відновлення невеликих транспортних переходів з урахуванням обмежених ресурсів та вимог сумісності даних. Методологія поєднувала порівняльний аналіз, створення Building Information Modelling, кейс-стаді регіональних прикладів та систематизацію міжнародного досвіду. Було встановлено, що цифрові методи забезпечують міліметрову точність вимірювань, скорочують час збору даних та дають змогу створювати детальні 3D-моделі, а також прогнозувати знос завдяки алгоритмам глибокого навчання. У Житомирській, Волинській, Черкаській та Одеській областях України були зафіксовані дефекти мостових споруд: у Житомирській – пошкодження від воєнних дій, у Волинській – тріщини в бетоні та ерозія ґрунтів, у Черкаській – наслідки тривалої експлуатації понад 50 років, а в Одеській – корозія сталевих елементів у поєднанні з агресивним прибережним середовищем. Підтверджено, що інтеграція даних у середовище Building Information Modelling Digital Twin підвищувала точність прогнозів до 95 % (у Китаї), а також фіксувалось скорочення часу та трудових витрат на 40-65 % при використанні алгоритмів deep learning у Німеччині. Застосування безпілотних літальних апаратів із Light Detection and Ranging та фотограмметрією дозволило обстежувати мости з мінімальним впливом на рух і людський фактор, що суттєво у віддалених чи небезпечних районах. На основі узагальнення міжнародного досвіду впровадження інноваційних методів у мостобудуванні було рекомендовано використання відкритих форматів і спрощених моделей, що сприяють зниженню витрат на обстеження та скороченню часу підготовки документації. Результати можуть бути використані дорожніми службами для планування ремонтів, управління життєвим циклом мостів та відновлення споруд в Україні з підвищеною прозорістю й меншим екологічним впливом

цифрові двійники; відкриті формати; життєвий цикл; міжплатформна сумісність; прогнозування зносу; семантичне збагачення; автоматизований моніторинг
  1. Abdel-Maksoud, H. (2024). Combining UAV-LiDAR and UAV-photogrammetry for bridge assessment and infrastructure monitoring. Arabian Journal of Geosciences, 17(4), article number 144. doi: 10.1007/s12517-024-11897-5.
  2. Alsharif, M.A., Thermou, G., Ninic, J., & Tizani, W. (2025). Data integration framework for multi-level information modelling and numerical analysis of deteriorated RC bridges. Advances in Engineering Software, 202, article number 103860. doi: 10.1016/j.advengsoft.2024.103860.
  3. Bielova, A.I., Zhuravska, N.Y., & Kochedikova, A.Y. (2020). Promising directions for the development of BIM technologies in Ukraine on its way to European integration. In V. Onyshchenko, G. Mammadova, S. Sivitska & A. Gasimov (Eds.), Proceedings of the 2nd international conference on building innovations (pp. 533-544). Cham: Springer. doi: 10.1007/978-3-030-42939-3_53.
  4. BN01:4868-1755-9511-2275. (2025). DBN V.2.3-22:2025 “Bridges and pipes. Basic design requirements”. Retrieved from https://e-construction.gov.ua/laws_detail/3879650731606672546?doc_type=2.
  5. Cherkasy Regional State Administration. (2023). Program of economic and social development of Cherkasy region for 2024. Retrieved from https://www.ck-oda.gov.ua/wp-content/uploads/2024/01/programa_Cherk_region_2024.pdf.
  6. Cherniavska, T., & Cherniavskyi, B. (2025). Digital reconstructor: Integration of digital twins for the reconstruction and remediation of war-affected territories in Ukraine. UKLO Proceedings, 1(1), 137-145. doi: 10.20544/AISC.1.1.25.P13.
  7. Clute, K. (2023). Building Information Modeling (BIM) for bridges and structures – Phase II. Retrieved from https://rip.trb.org/View/2265815.
  8. DBN V.2.3-26:2024. (2025). Bridges and pipes. Design of steel structures. Retrieved from https://dbn.co.ua/load/normativy/dbn/1-1-0-1003.
  9. Dvulit, Z., Maznyk, L., Maznyk, K., Brych, L., Dvulit, M.-M., Iwaszczuk, N., & Iwaszczuk, A. (2023). Using digital twin (DT) technology for workforce demand forecasting in the post-war reconstruction of Ukraine. In N. Shakhovska (Ed.), Proceedings of the SmartIndustry 2025: 2nd international conference on smart automation & robotics for future industry (pp. 199-212). Lviv: SmartIndustry.
  10. Eurocode 1: Actions on structures – Part 2: Traffic loads on bridges. (2003, November). Retrieved from https://www.phd.eng.br/wp-content/uploads/2015/12/en.1991.2.2003.pdf.
  11. Eurocode 2: Design of concrete structures – Part 2: Concrete bridges – Design and detailing rules. (2005, October). Retrieved from https://www.phd.eng.br/wp-content/uploads/2015/12/en.1992.2.2005.pdf.
  12. Faltin, B., Schönfelder, P., Gann, D., & König, M. (2024). Reconstructing as-built beam bridge geometry from construction drawings using deep learning-based symbol pose estimation. Advanced Engineering Informatics, 62, article number 102808. doi: 10.1016/j.aei.2024.102808.
  13. Fawad, M., Salamak, M., Chen, Q., Uscilowski, M., Koris, K., Jasinski, M., Lazinski, P., & Piotrowski, D. (2024). Development of immersive bridge digital twin platform to facilitate bridge damage assessment and asset model updates. Computers in Industry, 164, article number 104189. doi: 10.1016/j.compind.2024.104189.
  14. Gao, Y., Xiong, G., Hu, Z., Chai, C., & Li, H. (2024). Bridge digital twin for practical bridge operation and maintenance by integrating GIS and BIM. Buildings, 14(12), article number 3731. doi: 10.3390/buildings14123731.
  15. Guideline for the implementation of BIM Execution Plans (BEP) and Exchange Information Requirements (EIR) on European level based on EN ISO 19650-1 and -2. (2019, December). Retrieved from https://architecturaltechnology.com/static/4758f33d-1f0e-4cc4-852a1d5fd37a8f41/bep-eir-guidance-based-on-iso19650.pdf.
  16. Hagen, A., & Andersen, T.M. (2024). Asset management, condition monitoring and Digital Twins: Damage detection and virtual inspection on a reinforced concrete bridge. Structure and Infrastructure Engineering, 20(7-8), 1242-1273. doi: 10.1080/15732479.2024.2311911.
  17. Hodge, G., & Gattas, J.M. (2026). Semi-automated methods for detection and measurement of bridge assets from variable aerial LiDAR. Australian Journal of Civil Engineering, 24, 92-108. doi: 10.1080/14488353.2025.2533670.
  18. ISO 19650-1:2018. (2018). Organization and digitization of information about buildings and civil engineering works, including building information modelling (BIM) – information management using building information modelling. Part 1: Concepts and principles. Retrieved from https://www.iso.org/standard/68078.html.
  19. Jrade, A., Jalaei, F., Zhang, J.J., Jalilzadeh Eirdmousa, S., & Jalaei, F. (2023). Potential integration of bridge information modeling and life cycle assessment/life cycle costing tools for infrastructure projects within Construction 4.0: A review. Sustainability, 15(20), article number 15049. doi: 10.3390/su152015049.
  20. Kirichenko, A. (2024). Bridges on national roads: Examples of rehabilitation in the DREAM ecosystem. Retrieved from https://iaa.org.ua/articles/bridges-on-national-roads-examples-of-rehabilitation-in-the-dream-ecosystem/.
  21. Kopiika, N., Karavias, A., Krassakis, P., Ye, Z., Ninic, J., Shakhovska, N., Argyroudis, S., & Mitoulis, S. (2025). Rapid post-disaster infrastructure damage characterisation using remote sensing and deep learning technologies: A tiered approach. Automation in Construction, 170, article number 105955. doi: 10.1016/j.autcon.2024.105955.
  22. Luleci, F., Li, L., Chi, J., Reiners, D., Cruz-Neira, C., & Catbas, F.N. (2022). Structural health monitoring of a foot bridge in virtual reality environment. Procedia Structural Integrity, 37, 65-72. doi: 10.1016/j.prostr.2022.01.060.
  23. Martins, A.C.P., Castellano, I.R., Júnior, K.M.L.D., De Carvalho, J.M.F., Bellon, F.G., De Oliveira, D.S., & Ribeiro, J.C.L. (2024). BIM-based mixed reality application for bridge inspection. Automation in Construction, 168, article number 105775. doi: 10.1016/j.autcon.2024.105775.
  24. Mousavi, V., Rashidi, M., Mohammadi, M., & Samali, B. (2024). Evolution of digital twin frameworks in bridge management: Review and future directions. Remote Sensing, 16(11), article number 1887. doi: 10.3390/rs16111887.
  25. Nhamage, I.A., Horas, C.S., Dang, N., Matos, J.A.C.E., & Martins, J.P. (2025). Strategies for maximising the value of digital twins for bridge management and structural monitoring: A systematic review. Archives of Computational Methods in Engineering, 32, 4555-4586. doi: 10.1007/s11831-025-10280-1.
  26. O’Higgins, C., Hester, D., McGetrick, P., Cross, E.J., Ao, W.K., & Brownjohn, J. (2023). Minimal information data-modelling (MID) and an easily implementable low-cost SHM system for use on a short-span bridge. Sensors, 23(14), article number 6328. doi: 10.3390/s23146328.
  27. Odesa Regional State Administration. (2021). Strategy for the development of Odesa region for 2021-2027. Retrieved from https://oda.od.gov.ua/ua/strategiya-rozvytku-odeskoyi-oblasti-na-2021-2027-roky.
  28. Poku-Agyemang, K.N., & Reiterer, A. (2023). 3D reconstruction from 2D plans exemplified by bridge structures. Remote Sensing, 15(3), article number 677. doi: 10.3390/rs15030677.
  29. Polania, D.R., Tondolo, F., Osello, A., Piras, M., Di Pietra, V., & Grasso, N. (2025). Bridges monitoring and assessment using an integrated BIM methodology. Innovative Infrastructure Solutions, 10(2), article number 59. doi: 10.1007/s41062-025-01864-8.
  30. Protsenko, O.M., Gerasimenko, V.V., & Sopov, V.P. (2024). Information model as a catalyst of transformations in the system of design and management in the construction industry of Ukraine. Building Production, 75, 9-16. doi: 10.36750/2524-2555.75.9-16.
  31. Raya, R.K., & Gupta, R. (2022). Application of BIM framework on rural infrastructure. Asian Journal of Civil Engineering, 23(2), 249-268. doi: 10.1007/s42107-022-00421-3.
  32. Salzano, A., Intignano, M., Mottola, C., Biancardo, S.A., Nicolella, M., & Dell’Acqua, G. (2023). Systematic literature review of open infrastructure BIM. Buildings, 13(7), article number 1593. doi: 10.3390/buildings13071593.
  33. Shen, C., Jiang, B., & Yue, L. (2023). LSTM combined with BIM technology in the management of small and medium-sized span highway concrete beam bridges. Results in Engineering, 20, article number 101539. doi: 10.1016/j.rineng.2023.101539.
  34. State Restoration Service of Ukraine. (2024a). Report on the results of the analysis of current prices for in accordance with the procedure for material resources within the framework of the project “Overhaul of the bridge at km 354085 of the AB highway Domanov (to the city of Brest) – Kovel – Chernivtsi – Ter Terebleche (to the city of Bucharest), Volyn region”. Retrieved from https://vl.restoration.gov.ua/diialnist/7728/71373/71375.pdf.
  35. State Restoration Service of Ukraine. (2024b). Report on the results of the analysis of current prices for material resources within the framework of the project “Overhaul of the bridge over the Litka River at km 169+189 of the public highway of state importance M-07 Kyiv – Kovel – Yagodyn, Zhytomyr region”. Retrieved from https://zt.restoration.gov.ua/diialnist/7964/71772.html.
  36. Sun, Z., Liang, B., Liu, S., & Liu, Z. (2024). Data and knowledge-driven bridge digital twin modeling for smart operation and maintenance. Applied Sciences, 15(1), article number 231. doi: 10.3390/app15010231.
  37. Surianinov, M., Kirichenko, D., Chuchmai, O., & Stashenko, M. (2024). BIM technologies in Ukraine: State and development prospects. Applied Mechanics and Materials, 924, 173-179. doi: 10.4028/p-4tcdif.
  38. Tita, E.E., Watanabe, G., Shao, P., & Arii, K. (2023). Development and application of digital twin – BIM technology for bridge management. Applied Sciences, 13(13), article number 7435. doi: 10.3390/app13137435.
  39. Xenidis, Y. (2021). Building information modeling for bridge design and construction. In C. Pellegrino, F. Faleschini, M.A. Zanini, J.C. Matos, J.R. Casas & A. Strauss (Eds.), Proceedings of the 1st conference of the European Association on Quality Control of Bridges and Structures (EUROSTRUCT 2021) (pp. 777-784). Cham: Springer. doi: 10.1007/978-3-030-91877-4_88.

https://doi.org/10.33744/2308-6645-2026-2-30-41-52