基于竞合博弈的BIM应用障碍分析及对策研究
这是一篇关于建筑信息模型(BIM),应用障碍,委托代理,竞合博弈的论文, 主要内容为当前建筑业的发展模式已无法满足可持续发展的要求,建筑业的信息化变革迫在眉睫。作为建筑行业主动对接信息化需求、实现产业转型与升级的有效路径之一,建筑信息模型(BIM)在行业推进中面临诸多障碍。理清当前应用环境并深入探究BIM的推广策略对实现建筑行业的数字化转型有重要意义。本研究以BIM应用障碍为切入点,从竞合博弈角度探讨当前应用环境下政府如何有效应对BIM应用障碍并实现BIM的推广应用。本研究基于科学计量和知识图谱展开障碍梳理和体系构建,确定BIM的应用环境;以此为基础,研究分别从非合作和合作博弈角度运用委托代理理论和合作博弈理论对博弈系统中的各方交互及利益分配展开分析,以探讨政府实现BIM推广应用的有效机制。模型分析结果显示:1)在非合作博弈框架下,通过各项激励政策与承包商建立委托代理关系是政府监督BIM应用效果的有效措施;其中信息化标准等参数的变化会显著调整承包商的项目投入水平;2)承包商的个体特质对BIM的应用推广效果存在影响。其中BIM应用程度越高、经验越丰富、风险厌恶程度越低的承包商具有更高的行业信息化价值;3)无论从边际收益角度还是从最大不满意度最小化角度,在合作博弈的利益分配中,业主、设计师、承包商的最终收益均高于预期收益,证实了合作机制在BIM应用中的有效性和合理性。本研究以竞合博弈思想为指导,引入委托代理理论和合作博弈理论丰富了BIM的应用推广类研究。本研究为政府在当前应用背景下处理障碍并设计BIM推广机制提供一定的启发。政府应合理制定激励策略,介入并监督BIM的项目应用;同时应认识到多方合作的价值,积极鼓励并促进业主、设计师、承包商等主体间的多方合作,在保障各方权益的基础上充分发挥BIM的协同效应,推动行业实现数字化转型。
基于自然语言处理的BIM模型内多尺度信息检索研究
这是一篇关于建筑信息模型(BIM),多尺度信息检索,自然语言处理,知识图谱的论文, 主要内容为随着BIM(Building Information Modeling,建筑信息模型)技术在建筑领域的深度应用,海量的多学科数据被整合在BIM模型中,造成信息过载问题。如何快速精准的获取BIM模型内的空间、设备以及管理数据等多尺度信息是目前亟待解决的问题。传统的基于关键字的信息检索方法由于语义等问题,无法正确解析用户的查询意图,导致检索准确率低,返回结果不相关,已无法满足BIM决策过程中对BIM数据中空间、设备和管理数据等多尺度信息精准查询的需要。因此本文提出了一种基于自然语言处理的BIM模型内多尺度信息检索方法。自然语言处理技术能够提升BIM检索系统正确理解用户查询意图的能力,从而做出正确的处理,保证检索结果的准确性。知识图谱技术能够将BIM中的数据信息关联在一起,形成数据的语义化表达,使查询结果更相关。因此本文结合BIM技术、自然语言处理技术和知识图谱技术,提出针对BIM模型内多尺度信息的检索方法,主要的研究工作如下:(1)提出BIM模型知识图谱自动化构建方法。基于IFC标准对BIM模型中的数据以及数据之间的关系进行解析。通过本体概念构建、实体抽取、关系抽取等步骤,构建具有多种对象关系(如:同级关系、父子关系、空间关系等)和属性关系(如:材质,长度等)的BIM模型知识图谱。该方法能够实现具有上万个节点和关系的大型BIM模型知识图谱的自动化构建,实现了建筑信息的语义化表达。(2)提出基于自然语言处理的BIM模型内多尺度信息检索方法。采用自然语言处理技术对多尺度的自然语言查询进行分词、语义消歧、命名实体识别和句法分析,将查询语句转化为逻辑表达式的形式,并基于规则识别查询意图,最终映射到不同尺度的查询模板中,实现BIM模型内多尺度信息的精准查询。(3)结合Web GL技术、Neo4j图数据库等相关技术,本文设计开发BIM多尺度信息检索系统。将该系统应用到实际的工程项目中,验证本研究提出的检索方法的有效性。本研究提出的检索方法查询到的结果更加符合用户的查询意图,用户可以高效准确的查询用于决策等过程中的多尺度信息。
基于自然语言处理的BIM模型内多尺度信息检索研究
这是一篇关于建筑信息模型(BIM),多尺度信息检索,自然语言处理,知识图谱的论文, 主要内容为随着BIM(Building Information Modeling,建筑信息模型)技术在建筑领域的深度应用,海量的多学科数据被整合在BIM模型中,造成信息过载问题。如何快速精准的获取BIM模型内的空间、设备以及管理数据等多尺度信息是目前亟待解决的问题。传统的基于关键字的信息检索方法由于语义等问题,无法正确解析用户的查询意图,导致检索准确率低,返回结果不相关,已无法满足BIM决策过程中对BIM数据中空间、设备和管理数据等多尺度信息精准查询的需要。因此本文提出了一种基于自然语言处理的BIM模型内多尺度信息检索方法。自然语言处理技术能够提升BIM检索系统正确理解用户查询意图的能力,从而做出正确的处理,保证检索结果的准确性。知识图谱技术能够将BIM中的数据信息关联在一起,形成数据的语义化表达,使查询结果更相关。因此本文结合BIM技术、自然语言处理技术和知识图谱技术,提出针对BIM模型内多尺度信息的检索方法,主要的研究工作如下:(1)提出BIM模型知识图谱自动化构建方法。基于IFC标准对BIM模型中的数据以及数据之间的关系进行解析。通过本体概念构建、实体抽取、关系抽取等步骤,构建具有多种对象关系(如:同级关系、父子关系、空间关系等)和属性关系(如:材质,长度等)的BIM模型知识图谱。该方法能够实现具有上万个节点和关系的大型BIM模型知识图谱的自动化构建,实现了建筑信息的语义化表达。(2)提出基于自然语言处理的BIM模型内多尺度信息检索方法。采用自然语言处理技术对多尺度的自然语言查询进行分词、语义消歧、命名实体识别和句法分析,将查询语句转化为逻辑表达式的形式,并基于规则识别查询意图,最终映射到不同尺度的查询模板中,实现BIM模型内多尺度信息的精准查询。(3)结合Web GL技术、Neo4j图数据库等相关技术,本文设计开发BIM多尺度信息检索系统。将该系统应用到实际的工程项目中,验证本研究提出的检索方法的有效性。本研究提出的检索方法查询到的结果更加符合用户的查询意图,用户可以高效准确的查询用于决策等过程中的多尺度信息。
基于BIM的公共建筑室内路径寻优方法
这是一篇关于建筑信息模型(BIM),路网模型,路径寻优规划,公共建筑,三维可视化的论文, 主要内容为路径规划技术作为实现空间服务和路径引导的基础,目前已经飞速发展并广泛应用于室外环境,对人们的日常生活和应急响应具有积极、重要的影响。近年来,随着我国城市化建设的推进,国内高层建筑的覆盖率逐年增多,大型公共建筑的城市覆盖率也在逐渐提升,高体量、高精度的公共建筑内部空间加剧了人们的寻路负担,越来越频繁的室内活动也导致了人们对室内路径引导服务有了越来越高的需求,因此,将路径规划技术应用于复杂的室内环境已经成为了当下位置服务领域的研究重点。然而,由于三维的建筑内部空间与二维的室外平面环境有维度层面的差异,导致室内路径规划研究的发展较为缓慢,目前的技术仅能实现建筑内两点之间最短路径的生成,这样的结果或许能满足简单建筑内的基础规划需求,但针对一些结构精密、环境复杂的大型公共建筑,最短路径往往未必是最优路径。在公共建筑内部空间中,往往存在多种跨楼层通行方式,例如楼梯、扶梯和直梯,不同的通行方式不仅在距离、时耗等方面存在差异,对人体的反馈感受也有所不同,因此,对路径优先级的判断依据应该基于使用者的实际需求,而非简单依靠路径距离的长短。综上所述,针对室内路径规划技术目前存在的问题,结合路径寻优的判断逻辑,本文以公共建筑为研究对象,提出一种基于BIM(Building Information Modeling,建筑信息模型)的公共建筑室内路径寻优方法,具体研究内容如下:(1)分类化定义节点的路网模型构建方法。本文以BIM技术为基础,建立参数化模型作为规划平台,根据对IFC工业标准及实体继承关系的研究,结合构件信息提取方法,提出了建筑空间内七类路网节点的提取方法,并为节点添加水平方向与垂直方向的空间拓扑关系,构建室内多层空间路网模型,为后续路径寻优规划的研究提供了平台支持。(2)基于需求的最优路径生成方法。通过调研分析,将距离、时耗、舒适性三方面因素列为路径优先性的影响因素,在此基础上提出了路径寻优的评价方法。分析比较传统的路径规划算法,结合公共建筑的空间环境特点,对启发式A*算法进行优化改进,实现了算法的跨楼层应用。再将寻路算法与寻优评价逻辑相结合,提出路径不同属性的计算方法,实现基于使用者需求的路径生成,保证了室内路径规划真正意义的最优性。(3)移动端的室内路径寻优系统设计。以Web GL三维展示技术为基础,通过数据格式转换、Delaunay三角化处理、数据轻量化处理等操作及针对移动Web端的模型数据渲染等方面的研究,最终设计出了应用于移动端的室内路径寻优系统,该系统基于B/S架构并采用HTML5标准设计,不仅能进行基于模型的平移、缩放、剖切、分解等交互操作,还实现了路网提取、路径寻优规划、路径漫游等功能的Web端可视化展示及应用,满足了当下人们对公共建筑内部空间的路径规划需求。
基于深度学习的BIM构件搭配推荐方法研究
这是一篇关于建筑信息模型(BIM),深度学习,推荐算法,风格特征,知识驱动的论文, 主要内容为建筑业在我国国民经济中的支柱产业地位稳固。传统的建筑行业长期存在生产管理方式粗放、跨专业协同能力不足、资源消耗过度等痛点,难以满足建筑业新时期绿色和高质量发展的需求。数字化建筑是将建筑信息模型(Building Information Modeling,BIM)、大数据、人工智能等新一代信息技术与建筑全生命周期要素融合的产物。数字建筑的发展是推动建筑业转型升级,提升建造水平和建筑质量以及实现“双碳”战略目标的必然要求。BIM模型是建筑信息共享传递的载体,涵盖了工程项目从规划设计到施工运维的全部设施数据,为科学决策提供可靠的依据。因此,BIM技术是已经成为数字建筑发展的基础手段。目前,BIM技术的应用已经广泛地渗入到建筑设计、施工、运维阶段。大量BIM构件被建立存储,以便于缩短设计时间。设计者对于快速准确地获取相似构件的需求日益迫切。无论是在线共享的BIM构件库还是设计者自有的构件库,他们只能通过文本信息建立的分类目录或搜索引擎,人工查找满足需求的构件,并且逐一打开确认。这种方式需要耗费大量的时间和人力。除此之外,BIM室内设计是建筑设计不可缺少的部分。协调场景中构件的风格是BIM室内设计的根本原则。然而,风格是一个高级语义概念,很难通过文本信息来描述清楚,所以无法准确为设计者检索到风格相似的BIM构件。显而易见,BIM构件不能快速准确地获取将直接导致BIM室内设计效率降低。推荐算法能够对海量BIM构件进行过滤排序,自动为室内设计者推荐出符合风格一致性的构件资源。本文提出将建筑信息模型、深度学习、知识图谱和协同过滤推荐算法相结合,从构件的视角图像出发,研究一种基于深度风格特征相似度的BIM构件推荐算法。在此基础上,分析实际场景中使用该推荐算法存在的问题,提出了一种知识驱动的BIM构件搭配推荐算法。主要研究成果如下:(1)基于深度学习的BIM构件风格特征表示方法。现有方法多数采用几何形状来描述三维模型的风格信息,然而这种方式将会损失模型大量的纹理和颜色信息,容易造成推荐不准确的问题。BIM构件图像能够从几何形状、颜色、纹理等多方面描述风格特征。该方法首先设计BIM特征图选取模型,固定不同角度的观测点获取多张BIM构件图像,设置评估函数选取出既能被正确分类又含有足够信息的视角图像作为BIM特征图;接着搭建风格特征提取模型,将BIM特征图输入卷积神经网络,提取不同层卷积特征进行格拉姆矩阵计算,得到BIM构件的风格向量。(2)一种基于深度学习的风格一致性BIM构件推荐算法。首先,将BIM构件库中所有构件均经过BIM特征图选取模型和风格特征提取模型,得到相应的风格向量,以构件名称为索引存储于风格向量库;其次,计算待推荐BIM构件风格向量和风格向量库中所有向量的相似度;最后,根据风格相似度排序推荐出Top-k个BIM构件。本文任选15个BIM家具构件,招募了20名志愿者为每个构件选出测试集,验证不同卷积层得到的风格向量对推荐结果的影响。实验结果表明,使用BIM构件的组合风格向量能够提升推荐算法性能。(3)BIM构件搭配知识图谱构建。在实际应用中,除了对单一BIM构件推荐之外,还需要考虑根据现有BIM场景风格为用户推荐构件。场景风格由其所包含的构件风格组成。然而,每个构件风格在场景风格中所占的比重,应取决于它和推荐结果之间的搭配程度。本文首先通过目标检测算法从真实场景图中生成家具搭配数据,接着利用关联挖掘算法得到不同类型家具之间的搭配规则,将规则置信度作为风格影响权重;然后抽取BIM构件分类信息和家具搭配规则的实体和关系,利用Neo4j数据库存储BIM构件搭配知识图谱。(4)一种知识驱动的BIM构件搭配推荐算法。首先,结合BIM构件风格向量和搭配知识图谱中存储风格影响权重,得到BIM场景风格;接着,计算BIM场景风格与风格向量库中任一向量的相似度;最后,根据风格相似度排序得到推荐结果。本文组成10个BIM场景,为每个场景设置测试集,验证使用BIM场景内单一构件风格推荐和整体场景风格推荐对结果的影响。实验结果表明,知识驱动得到的BIM场景风格能够更准确地推荐出最多的符合需求的BIM构件。同时,知识图谱也为推荐结果带来了可解释性。
基于BIM的公共建筑室内路径寻优方法
这是一篇关于建筑信息模型(BIM),路网模型,路径寻优规划,公共建筑,三维可视化的论文, 主要内容为路径规划技术作为实现空间服务和路径引导的基础,目前已经飞速发展并广泛应用于室外环境,对人们的日常生活和应急响应具有积极、重要的影响。近年来,随着我国城市化建设的推进,国内高层建筑的覆盖率逐年增多,大型公共建筑的城市覆盖率也在逐渐提升,高体量、高精度的公共建筑内部空间加剧了人们的寻路负担,越来越频繁的室内活动也导致了人们对室内路径引导服务有了越来越高的需求,因此,将路径规划技术应用于复杂的室内环境已经成为了当下位置服务领域的研究重点。然而,由于三维的建筑内部空间与二维的室外平面环境有维度层面的差异,导致室内路径规划研究的发展较为缓慢,目前的技术仅能实现建筑内两点之间最短路径的生成,这样的结果或许能满足简单建筑内的基础规划需求,但针对一些结构精密、环境复杂的大型公共建筑,最短路径往往未必是最优路径。在公共建筑内部空间中,往往存在多种跨楼层通行方式,例如楼梯、扶梯和直梯,不同的通行方式不仅在距离、时耗等方面存在差异,对人体的反馈感受也有所不同,因此,对路径优先级的判断依据应该基于使用者的实际需求,而非简单依靠路径距离的长短。综上所述,针对室内路径规划技术目前存在的问题,结合路径寻优的判断逻辑,本文以公共建筑为研究对象,提出一种基于BIM(Building Information Modeling,建筑信息模型)的公共建筑室内路径寻优方法,具体研究内容如下:(1)分类化定义节点的路网模型构建方法。本文以BIM技术为基础,建立参数化模型作为规划平台,根据对IFC工业标准及实体继承关系的研究,结合构件信息提取方法,提出了建筑空间内七类路网节点的提取方法,并为节点添加水平方向与垂直方向的空间拓扑关系,构建室内多层空间路网模型,为后续路径寻优规划的研究提供了平台支持。(2)基于需求的最优路径生成方法。通过调研分析,将距离、时耗、舒适性三方面因素列为路径优先性的影响因素,在此基础上提出了路径寻优的评价方法。分析比较传统的路径规划算法,结合公共建筑的空间环境特点,对启发式A*算法进行优化改进,实现了算法的跨楼层应用。再将寻路算法与寻优评价逻辑相结合,提出路径不同属性的计算方法,实现基于使用者需求的路径生成,保证了室内路径规划真正意义的最优性。(3)移动端的室内路径寻优系统设计。以Web GL三维展示技术为基础,通过数据格式转换、Delaunay三角化处理、数据轻量化处理等操作及针对移动Web端的模型数据渲染等方面的研究,最终设计出了应用于移动端的室内路径寻优系统,该系统基于B/S架构并采用HTML5标准设计,不仅能进行基于模型的平移、缩放、剖切、分解等交互操作,还实现了路网提取、路径寻优规划、路径漫游等功能的Web端可视化展示及应用,满足了当下人们对公共建筑内部空间的路径规划需求。
基于BIM的弯桥设计建模技术研究与程序开发
这是一篇关于建筑信息模型(BIM),Revit二次开发,弯桥结构,预应力钢束,有限元模拟的论文, 主要内容为BIM技术具有可视化、协调性等特点,能够在工程项目中有效提高工作效率、节省资源、降低成本,因此在桥梁工程领域被逐渐推广。弯桥作为桥梁工程中常见的桥梁结构形式,其BIM建模存在着参数计算复杂和模型创建困难的问题。目前关于利用程序进行弯桥设计建模的研究仍然存在空缺。针对该问题,本文利用Revit二次开发技术,编写C#语言开发适用于预应力混凝土弯桥的设计建模程序,实现了包含复杂曲线信息的三维弯桥结构建模功能。最后本文还进行了其BIM模型信息管理及应用的研究。具体内容如下:(1)依据弯桥设计建模需求设计了程序的信息层级和五个主要功能模块,包括路线模块、下部结构模块、主梁模块、预应力钢束模块、模型信息管理模块。提出了以路线模块为基础,其它模块依据路线提供的位置信息进行计算的程序架构。(2)在路线模块中实现了创建组合线型以及提取路线上任意点位置信息的功能。然后基于路线模块提供的信息,设计出下部结构模型的计算创建模块。(3)主梁模块中按照曲线类型设置三种梁单元,实现了依据梁单元分段和所在线型信息自动选择适配梁单元并计算其参数的功能,以提高主梁模型贴合实际曲线的精度。再根据位置信息计算并实现主梁模型的纵断面线型和截面变化。(4)预应力模块中利用坐标系转换和程序自动化创建族模型的两种方法,开发程序以创建具有复杂三维线型的弯桥纵向预应力钢束模型,并通过设置步长参数实现对建模精度的控制。(5)结合某连续刚构弯桥项目实例,创建了人工难以完成的复杂三维结构模型并成功通过了其模型碰撞检查,从而检验了程序架构的可行性以及程序功能的实用性。(6)利用程序生成可供Abaqus运行的脚本文件,解决了Revit模型在大规模导入Abaqus时的信息丢失问题,实现了BIM模型携带参数导入Abaqus软件。此外,利用XML格式文件,研发相应的数据格式转换、数据输出与读取功能,实现程序结构化数据的XML格式存储。
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