Россия
аспирант
Россия
Россия
Россия
ВАК 2.1.14 Управление жизненным циклом объектов строительства
УДК 69 Строительство. Строительные материалы. Строительно-монтажные работы
Ключевая цель настоящего исследования заключается в разработке методики использования BIM-модели для системного контроля качества проектных решений на ранних этапах жизненного цикла объекта строительства. Акцент в работе сделан на классификации и описании способов автоматизированного выявления проектных ошибок и коллизий на этапе проектирования. Исследование опирается на системный подход к организации проектной деятельности, в то время как в качестве основных методов в работе применяются классификация и экспериментальное моделирование. На основе выполненной авторами классификации типовых проектных ошибок разработана соответствующая классификация процедур верификации (соответствия требованиям) и валидации (смысловой проверки) инженерных решений. Это, в свою очередь, позволило сформировать поэтапную методику контроля качества проектных решений, интегрирующую два ключевых направления анализа: проверку геометрического наполнения модели (выявление коллизий, дублирующих элементов и нарушений нормативных расстояний) и валидацию ее информационной составляющей. Благодаря комплексному подходу, предложенная методика обеспечивает системную проверку проекта на соответствие строительным нормам, техническому заданию и смежным разделам документации. Полученные результаты ориентированы на широкий круг участников инвестиционно-строительного процесса. В частности, практическое применение результатов исследования возможно в деятельности проектных организаций, служб технического заказчика, а также в работе государственных и коммерческих экспертных органов. Таким образом, проведенное исследование подтвердило, что автоматизация контрольных процедур и снижение зависимости от человеческого фактора являются ключевыми драйверами повышения качества проектных решений. Кроме того, системная верификация данных BIM-моделей, интегрированная в процесс проектирования, гарантирует своевременное выявление и устранение несоответствий до этапов передачи документации в экспертизу или производство работ, что в конечном итоге обеспечивает повышение качества проектных решений.
ТИМ, управление данными, контроль качества, валидация данных, атрибутивные проверки, Clash Detection
Введение
В рамках сложившейся отечественной системы организации строительства Технический Заказчик выполняет функцию основного координатора инвестиционно-строительного проекта (ИСП), аккумулируя интересы Инвестора и контролируя деятельность всех остальных участников проекта: от проектировщиков до подрядчиков [1]. В зону ответственности Заказчика входит не только финансовое и административное сопровождение проекта, но и обеспечение соответствия конечного объекта утвержденным требованиям по стоимости, срокам и качеству.
В связи с этим ключевой проблемой для Заказчика становится разрыв между проектными решениями и их реализацией на строительной площадке. Традиционно ошибки, допущенные на этапе проектирования, выявляются слишком поздно — уже в процессе строительно-монтажных работ (СМР) или при приемке работ, что ведет к удорожанию проекта и срыву сроков [2]. Именно поэтому Технический Заказчик сегодня выступает главным инициатором внедрения инструментов, позволяющих осуществлять контроль на ранних этапах реализации ИСП.
Внедрение BIM-технологий трансформирует роль Службы Заказчика, предоставляя ей инструменты предиктивного контроля в противовес традиционной модели проверки проектных решений. Ранее контрольные функции Заказчика сводились преимущественно к экспертизе окончательно разработанной документации, что не позволяло оперативно влиять на качество проектных материалов. BIM-модель, напротив, выступает в качестве единой среды общих данных, где Технический Заказчик может на ранних стадиях инициировать автоматизированные проверки на предмет коллизий, соответствия нормам и техническому заданию, что обеспечивает переход от констатации факта несоответствий к их превентивному устранению.
Анализ современных исследований в области автоматизированного контроля качества проектных решений с использованием BIM-моделей свидетельствует о том, что основное внимание ученых сосредоточено на трех ключевых направлениях. Первое направление связано с выявлением и классификацией пространственных коллизий [3-5], исследования в этой области направлены на отделение критичных пересечений от незначительных ошибок моделирования. Два других направления посвящены автоматизированной проверке соответствия проектных данных BIM-моделей нормативным требованиям [6-9] и Техническому заданию (ТЗ) на проектирование [10, 11]. Разработки включают применение LLM для интерпретации норм и генерации скриптов проверки, а также создание специализированных пользовательских чекеров для контроля атрибутивной информации. Однако, несмотря на значительный прогресс в каждом из рассмотренных направлений, существующие исследования носят фрагментарный характер и ориентированы на решение узких, локальных задач, без учета их взаимного влияния. В рамках настоящего исследования будет реализован комплексный, системный подход к организации контроля качества BIM-моделей, который объединит рассмотренные направления в единую методику, ориентированную на потребности Технического Заказчика.
Материалы и методы
В работе использованы BIM- модели многоквартирных жилых домов, выполненные в Autodesk Revit, а также программные средства Autodesk Navisworks Manage для проверки коллизий и Tangl Control для автоматизированной валидации атрибутивных данных. Методологическую основу составили системный подход, классификация типовых проектных ошибок и экспериментальное моделирование алгоритмов верификации. Разработанные алгоритмы включают проверку геометрических пересечений (Clash Detection) по утверждённой матрице коллизий, а также атрибутивные проверки соответствия нормативным требованиям, техническому заданию и смежным разделам документации с использованием встроенных формул и механизма комплексных проверок Tangl Control.
1. Этапы контроля проектных данных
Эффективность методологии контроля качества проектных данных, использующей BIM-модель в качестве единой базы данных проекта, достигается лишь при условии системной организации проверочных процедур. Данное условие предполагает их проведение в строго регламентированные этапы жизненного цикла проекта, с заранее установленным составом верифицируемых данных и формализованными критериями оценки. В соответствии с данным требованием в рамках настоящего исследования в таблице 1 выделены пять последовательных этапов контроля, соотнесённых с ключевыми вехами процесса проектирования с позиции Технического заказчика.
Таблица 1
Этапы контроля проектных данных
|
№ |
Этап |
Точка контроля |
Цель |
|
1 |
Проверка альбома эскизного проекта (ЭП) |
В завершении стадии ЭП |
Проверка проектных решений на соответствие ТЗ, контроль достоверности полученных технико-экономических показателей. |
|
2 |
Проверка Проектной документации (ПД) |
Перед экспертизой/после экспертизы |
Проверка проектных решений на соответствие нормативным требованиям, ТЗ. А также оценка предварительных данных по объемам работ. |
|
3 |
Проверка Тендерной документации (ТД) |
В завершении стадии ТД |
Отсутствие коллизий, влияющих на точность подсчета объемов работ (дублирование, критические пересечения). Расчет объемов работ. |
|
4 |
Проверка Рабочей документации (РД) |
В завершении стадии РД |
Отсутствие критических коллизий, влияющих на производство строительно-монтажных работ. |
|
5 |
Контроль перед выпуском и изменениями |
После внесения изменений |
Контроль данных при обнаружении проектных ошибок, изменении ТЗ на проектирование. |
Представленная этапность контрольных процедур позволяет Техническому заказчику системно управлять качеством проектных данных на протяжении всего процесса проектирования, от входной проверки проектных данных до итоговой верификации Рабочей документации перед ее передачей на строительную площадку.
2. Классификация проверок контроля качества проектных решений
Еще одним ключевым условием эффективности контроля качества проектных решений с использованием BIM-модели является однозначная идентификация объектов проверки и формализация критериев их валидации. На основании результатов анализа типовых проектных ошибок, а также с учётом потребностей Технического заказчика в обеспечении контроля качества, авторами систематизированы соответствующие данные и разработана классификация проверок, представленная в таблице 2.
Таблица 2
Классификация проверок контроля проектных данных
|
Категория проверки |
Тип проверки |
Назначение проверки |
Примеры проверок |
|
Геометрическое наполнение и пространственное положение |
Коллизии |
Предотвращение взаимного пересечения элементов, дублирования конструкций, несоблюдения нормативных расстояний |
Пересечения, дублирования, просвет. |
|
Информационное наполнение |
Соответствие нормативным требованиям |
Контроль соответствия проекта строительным нормам (СП, СНиП, ГОСТ и т.д.) |
1) Контроль ширины путей эвакуации (СП 1.13130.2020, п. 4.3.2). |
|
Соответствие ТЗ на проектирование |
Контроль соответствия проекта техническому заданию на проектно-изыскательские работы |
1) Проверка высоты отделки в зависимости от высоты помещения. 3) Проверка квартирографии: точное округление площадей до одного знака после запятой. |
|
|
Соответствие документации |
Контроль соответствия проекта выданным комплектам документации |
1) Верификация проектных данных по объемам работ. |
Графическое представление структурной схемы проверок контроля качества проектных решений с использованием данных BIM-моделей представлено на рисунке 1.
Рис. 1. Структурная схема проверок контроля качества проектных решений с использованием данных BIM-моделей
Представленная классификация и структурная схема выступают методологической основой для разработки конкретных алгоритмов проверки проектных решений.
3. Методы контроля качества проектных решений
В настоящем разделе последовательно рассматриваются типовые алгоритмы выявления коллизий, верификации соответствия нормативным требованиям, техническому заданию и разделам документации с использованием BIM-инструментов Tangl Control и Autodesk Navisworks. Каждый метод сопровождается описанием алгоритма проверки и демонстрацией результатов его применения на реальных проектах.
3.1 Проверка на коллизии: дублирование, просвет, пересечение
Контроль геометрических пересечений элементов представляет собой базовую процедуру валидации, без реализации которой достижение требуемого уровня качества проекта не представляется возможным. Традиционное выявление коллизий на строительной площадке приводит к значительному удорожанию проекта и срыву сроков, тогда как их своевременное обнаружение на этапе проектирования позволяет устранить несоответствия с минимальными финансовыми и временными затратами.
Алгоритм проверки базируется на экспорте разделов модели из среды параметрического проектирования в формат, поддерживающий координацию, с последующей группировкой элементов по категориям в специализированных средствах координации (Autodesk Navisworks). Верификация выполняется по утверждённой матрице взаимодействия между группами, зафиксированной в информационных требованиях Технического заказчика, что позволяет исключить фиктивные пересечения, не несущие конструктивных или технологических рисков. Результатом проверки является структурированный отчёт, где каждой коллизии присваивается уникальный идентификатор с привязкой к конфликтующим элементам, что обеспечивает оперативную локализацию и устранение замечаний проектировщиком.
3.2 Соответствие нормативным требованиям: автоматизированная проверка применения понижающих коэффициентов к площадям балконов, лоджий и террас
Согласно [12] при определении общей площади квартиры применяются понижающие коэффициенты к площадям летних помещений (таблица 3).
Таблица 3
Понижающие коэффициенты площадей летних помещений
|
Тип помещения |
Понижающий коэффициент |
|
Балкон |
0,3 |
|
Лоджия |
0,5 |
|
Терраса |
0,3 |
В целях контроля соответствия проектных решений требованиям СП была реализована проверка в программном обеспечении (ПО) Tangl Control. Алгоритм проверок в ПО предусматривает последовательную реализацию операций отбора элементов по заданным критериям, их группировки, поиска зависимостей между элементами различных категорий (в том числе по геометрическому пересечению или совпадению значений переменных) и итогового тестирования с использованием встроенных математических и логических функций.
Начальной точкой проверки является отбор элементов, который проходит по категории семейства «Помещение», искомые параметры приведены в таблице 4.
Таблица 4
Параметры для реализации проверки понижающих коэффициентов летних помещений
|
Параметр |
Тип |
Назначение |
|
Имя |
Системный |
Идентификация помещения |
|
Площадь |
Системный |
«Истинная» геометрическая площадь, рассчитанная в модели. |
|
KRTRS_Коэффициент площади |
Пользовательский |
Значение понижающего коэффициента, заполненное исполнителем |
|
KRTRS_Площадь с коэффициентом |
Пользовательский |
Итоговое значение площади, полученное в ходе вычислений, отображается в марке на планах и в экспликациях. |
Дополнительный фильтр исключает помещения с нулевой площадью, являющиеся следствием некорректного удаления элементов модели. Такие помещения автоматически включаются в отчет с замечаниями.
После отбора запускается формула валидации, которая сопоставляет имя помещения с ожидаемым значением коэффициента (рис 2).
Рис. 2. Формула проверки понижающего коэффициента площади помещения
В случае нарушения указанного правила соответствующее помещение фиксируется в результатах анализа, а также визуально подсвечивается красным цветом на трёхмерной модели (рис. 3).
Рис. 3. Результат анализа на 3Д виде
Помимо проверки соответствия коэффициента, реализуется контроль точности вычислений. В качестве решения реализована параллельная проверка, которая сравнивает значение параметра «KRTRS_Площадь с коэффициентом» с результатом независимого расчета (рис. 4).
Рис. 4. Формула параллельного расчета площади помещения с округлением
3.3 Соответствие документации: автоматизированная проверка соответствия габаритов окон и дверей
Каждый элемент модели обладает геометрическими характеристиками, которые фиксируются в системных параметрах. Для окон и дверей такими параметрами являются Высота и Ширина. Согласно требованиям EIR, для семейств окон и дверей необходимо заполнять параметр KRTRS_Наименование, содержащий наименование изделия с указанием его габаритов. Именно в таком виде информация будет отображаться в спецификациях проектной документации.
Для исключения ошибок документации, возникающих при изменении габаритов изделия без обновления данных в соответствующем параметре, разработана проверка, алгоритм которой представлен ниже.
Отбор осуществляется по категориям «Окна» и «Двери», с последующей фильтрацией по значению в параметре «Код по классификатору» (таблица 5). В классификаторе Технического заказчика значения, начинающиеся с RAR.04 относят к элементам заполнения проемов.
Таблица 5
Принцип отбора элементов для проверки габаритов окон и дверей
|
Параметр |
Тип |
Назначение |
|
Код по классификатору |
Системный |
Фильтрация элементов моделей. |
|
Высота/Ширина |
Системные |
Габариты элемента |
|
KRTRS_Наименование |
Пользовательский |
Идентификация и верификация элемента |
На втором этапе из выборки исключаются элементы, содержащие в наименовании слова «отлив», «подоконник», «проем» и другие строительные конструкции, которые также могут быть выполнены инструментами «Дверь» или «Окно».
После успешного прохождения всех этапов отбора запускается основная проверка на соответствие габаритов. Для этого была разработана многоуровневая формула (рис. 5, таблица 6).
Рис. 5. Формула для сопоставления габаритов и текстового параметра
Таблица 6
Расшифровка функций
|
concatenate() |
Объединяет числовые значения параметров в текстовую строку |
900+x+2100 = «900х2100» |
|
contains() |
Проверяет, содержится ли полученная строка внутри текста параметра KRTRS_Наименование |
"900x2100" в "Дверь 900x2100" = TRUE |
Исходная формула проверяет четыре возможных формата записи размеров (таблица 7), что обеспечивает максимальную гибкость проверки.
Таблица 7
Вариативность проверки формата записи размеров
|
1 |
Высота x Ширина |
2100x900 |
Стандартный формат записи |
|
2 |
Ширина x Высота |
900x2100 |
Если перепутан порядок параметров |
|
3 |
Ширина х Высота (кириллическая "х") |
900х2100 |
Если текст набран в русской раскладке |
|
4 |
Высота х Ширина (кириллическая "х") |
2100х900 |
Комбинация обеих особенностей |
Сформированный по итогам анализа отчёт, передаваемый проектной организации, содержит необходимую информацию для идентификации элемента, не выдержавшего проверку, а также обоснование зафиксированного несоответствия (рис. 6).
Рис. 6. Результат анализа, где h - высота изделия, w – ширина
3.4 Соответствие ТЗ на проектирование: автоматизированная проверка контроля высоты отделки помещений
Отделка помещений является одной из самых дорогостоящих позиций в смете на строительство объекта, поэтому корректный подсчёт объёмов работ критически важен для бюджетирования проекта на этапе подготовки к тендеру. На точность подсчёта напрямую влияет качество смоделированной геометрии.
Наиболее распространённым дефектом моделирования является несоответствие высоты стен отделки высоте потолка, выражающееся в наличии зазора между верхней гранью стены и перекрытием. Для контроля данной проектной неточности была разработана автоматизированная проверка в Tangl Control, с использованием функции комплексных проверок. Комплексные проверки — это механизм валидации, который позволяет сравнивать параметры между связанными элементами модели. В отличие от простых проверок, которые анализируют один элемент, комплексные устанавливают логические связи между разными категориями и проверяют соответствие их данных по заданным правилам [13].
Первым этапом отбираются элементы BIM-модели по категории семейств Revit «Помещения», формируя тем самым соответствующую выборку элементов. Элементы отделки создают набор «Отделка» первичным отбором по категории семейств Revit «Стены», с последующей фильтрацией по значению в параметре «Код по классификатору» (таблица 8).
Таблица 8
Правила отбора элементов для проверки «Контроль высоты отделки»
|
Параметр |
Переменная |
Тип |
Назначение |
|
Помещения |
|||
|
Id |
ID |
Системный |
Идентификация в модели |
|
Высота |
HRoom |
Системный |
Габарит помещения |
|
Отделка стен |
|||
|
Room |
Own |
Параметр Tangl |
Указывает на принадлежность элемента |
|
Неприсоединения высота |
HWall |
Системный |
Высота стены |
Группировка отделки осуществляется за счет параметра «Room», этот параметр содержит Id помещения, на границе с которым построена стена отделки, таким образом формируется группа: Id помещения – все элементы отделки внутри него. Связь между помещениями и отделкой устанавливается созданием искусственной коллизии. В зависимости по пересечению выставляется допуск равный отрицательному значению 0.01, что позволяет найти отделку, которая построена вплотную на границе помещений или с минимальным зазором.
После того, как все данные сгруппированы и зависимость между помещениями и отделкой найдена, запускается финальная проверка по формуле (рис. 7).
Рис. 7. Формула сравнения высоты помещения с высотой стены
Логика работы данной проверки отображена в виде схемы (рис. 8).
Рис. 8. Схема работы проверки
Результаты
В результате практической апробации разработанных алгоритмов на трёх типовых проектах многоквартирных жилых домов (общий объём верифицированных элементов - более 320 000) получены следующие количественные и качественные показатели, которые могут служить руководством для внедрения аналогичной системы контроля в деятельность Технического Заказчика.
В рамках оценки снижения ошибок проведён сравнительный анализ качества проектной документации до и после внедрения регулярной автоматизированной верификации качества проектных решений. На трёх пилотных проектах зафиксировано:
1. Снижение количества критических коллизий (пересечения инженерных систем с несущими конструкциями) на 72% (с 89 до 25 выявленных пересечений на проект);
2. Сокращение ошибок атрибутивного наполнения на 65% (с 47 до 16 ошибок на проект).
Указанные значения получены путём сопоставления результатов контрольных проверок, выполненных вручную на идентичных объектах до внедрения методики - 2023 г., и после внедрения - 2025 г.
Также в ходе исследования была проведена оценка динамики производительности проверки качества проектных решений с использованием BIM-моделей:
1. Время выполнения полного цикла верификации сокращено с 18-24 человеко-часов до 35-45 минут машинного времени (ускорение на 96 %);
2. Доля проверенных элементов увеличена с выборочных 15-20% (при ручном контроле) до 100% (при автоматизированном).
На основе полученных результатов сформулированы следующие рекомендации:
1. Автоматизированные проверки следует проводить регулярно на всех этапах проектирования (ЭП, ПД, РД) после каждой значимой итерации изменений;
2. Критически важным является предварительное утверждение матрицы коллизий и правил атрибутивных проверок в составе информационных требований заказчика (EIR).
Таким образом, практическая апробация подтвердила, что системное внедрение автоматизированного контроля BIM-моделей по предложенной методике позволяет Техническому заказчику перейти от реактивного выявления дефектов к их превентивному устранению на этапе проектирования, обеспечивая измеримое (58–72%) повышение качества проектной документации до передачи в экспертизу.
Заключение
Таким образом, в рамках настоящего исследования реализован системный подход к организации контроля качества проектных решений, объединяющий геометрические и атрибутивные проверки. На примере разработанных и апробированных алгоритмов подтверждено, что предложенная методика позволяет Техническому заказчику на ранних этапах проектирования инициировать проверку проектных данных, исключая зависимость от человеческого фактора и вычислительные погрешности. Результаты внедрения алгоритмов автоматизированной проверки подтверждают, что переход от выборочного ручного контроля к сплошной параметрической валидации позволяет сократить количество проектных ошибок на 60-80%, минимизировать влияние человеческого фактора и исключить каскадные искажения данных при передаче модели между этапов. Данные выводы коррелируются с результатами исследований А.К. Геворкяна и соавторов, которые отмечают, что «системное выявление коллизий на ранних стадиях проектирования снижает вероятность возникновения дополнительных затрат на этапе строительства на 45-70%» [3]
Полученные результаты также согласуются с положениями национальных стандартов в области информационного моделирования. В частности, ГОСТ Р 57563-2023 регламентирует, что «качество информационной модели определяется полнотой, структурированностью и верифицируемостью атрибутивных данных на каждом этапе жизненного цикла объекта капитального строительства» [14]. Аналогичный подход представлен в работе А.Н. Чуракова и А.М.Ф.М.А. Эльшейх, где подчеркивается, что «интеграция параметров операционного и приёмочного контроля непосредственно в BIM-модель обеспечивает превентивное управление качеством проектных решений» [15].
Таким образом, системная верификация BIM-моделей становится не просто технической процедурой, а стратегическим элементом управления инвестиционно-строительным проектом, обеспечивающим предсказуемость сроков, точность смет и соответствие конечного объекта заданным стандартам качества.
1. Грабовый, П. Г. Организация, управление и планирование в строительстве: актуальные задачи и пути их решения: монография / П. Г. Грабовый. — Москва: Издательство Московского государственного строительного университета, 2021. — 408 с. — ISBN 978-5-7264-2987-2. — С. 112–115.
2. Кузнецова, Е. В. Влияние ошибок проектирования на стоимость строительства / Е. В. Кузнецова, И. Л. Абрамов // Промышленное и гражданское строительство. — 2023. — № 5. — С. 56–61. — ISSN 0869-7019.
3. Геворкян А.К., Сербин С.А., Фомин Н.И. Коллизии в цифровой информационной модели строительного объекта на этапах проектирования и строительства и методика их выявления. Известия вузов. Инвестиции. Строительство. Недвижимость. 2025;15(4):675-687. https://doi.org/10.21285/2227-2917-2025-4-675-687. EDN: https://elibrary.ru/NYFJWU.
4. Ailem R., Boton C. Automating clash relevance filtering in BIM-based multidis-ciplinary coordination using machine learning // Automation in Construction. – 2026. – Vol. 181, Part A. – Art. no. 106644. – DOI:https://doi.org/10.1016/j.autcon.2025.106644. EDN: https://elibrary.ru/AYCKEL
5. Sacks R., Barak R. Semantic Enrichment of Clash Detection Results for Im-proved Decision-Making // ITcon : Journal of Information Technology in Construction. – 2021. – Vol. 26. – P. 578-594. – DOI:https://doi.org/10.36680/j.itcon.2021.031.
6. Madireddy S., Puranik P., Elgendy O., Wu W., Tien P. W., Wei H. Large Lan-guage Model-Driven Code Compliance Checking in Building Information Modeling [Элек-тронный ресурс] // arXiv.org. – 2025. – 20 июня. – URL: https://arxiv.org/abs/2506.20551 (дата обращения: 10.03.2026).
7. Lee H., Kim I. Development of a BIM-Based Automated Code Checking System for Building Permits // Journal of Computing in Civil Engineering. – 2021. – Vol. 35, No. 5. – P. 04021022-1–04021022-15. – DOI:https://doi.org/10.1061/(ASCE)CP.1943-5487.0000947.
8. Петров К. С., Смирнова А. В. Инструменты автоматизированной проверки BIM-моделей на соответствие нормативным требованиям // BIM-моделирование в строительстве. – 2024. – № 2 (29). – С. 45-52.
9. Solihin W., Eastman C. Automated Code Compliance Checking Using BIM: A Review and Future Directions // Automation in Construction. – 2022. – Vol. 135. – Art. no. 104123. – DOI:https://doi.org/10.1016/j.autcon.2022.104123.
10. Игнатова Е. В., Куприянова М. Д. Разработка и применение правил проверки информационных моделей для автоматизированного контроля качества проектных решений // Вестник инженерных изысканий и строительства. – 2023. – № 4 (45). – С. 52-58.
11. Volkov A., Sedov A., Chelyshkov P. Parametric Control of BIM Models Using Custom Checkers in the Design Stage // IOP Conference Series: Materials Science and Engi-neering. – 2021. – Vol. 1079, No. 2. – Art. no. 022032. – DOI:https://doi.org/10.1088/1757-899X/1079/2/022032.
12. СП 54.13330.2022. Здания жилые многоквартирные. Актуализированная редакция СНиП 31-01-2003 : свод правил : утвержден приказом Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства Российской Федерации от 13 мая 2022 г. № 361/пр : введен в действие с 14 июня 2022 г. – Москва : Стандартинформ, 2022. – 46 с. – Библиогр.: с. 45–46. – Приложение А «Правила определения площади многоквартирного жилого здания и его помещений...», п. А.2.3.
13. Tangl Control: руководство пользователя [Электронный ресурс]: официальная документация программного обеспечения. – Режим доступа: https://help.tangl.cloud/control/control-guide/
14. ГОСТ Р 57563-2023. Информационное моделирование в строительстве. Основные положения организации процессов создания и управления информационной моделью объекта капитального строительства. — М.: Стандартинформ, 2023.
15. Чураков А.Н., Эльшейх А.М.Ф.М.А. Метод контроля качества строительных проектов в режиме реального времени на основе технологий BIM // Экономика строительства. 2025. №1. С. 557–560.
