基于BIM-GIS的地铁工程安全风险管理应用

在BIM三维空间数据的基础上加入GIS地理坐标体系以及时间维度,基于多维时态数据对地铁施工中的安全风险进行管理管控,便于安全风险的动态查询与分析。文章首先介绍了风险分级的概念以及安全风险管理应用的关键技术,阐述了安全风险相关数据的采集、操作和处理过程。围绕地铁建设,以BIM-GIS系统为支撑,以风险数据动态应用为核心,进行基于BIM-GIS的风险管理应用的建设,利用施工过程中监测、巡视发现的安全风险数据完成风险数据的填报,最后利用三维可视化技术对安全风险进行了模拟展示,研究结果表明,基于BIM-GIS的安全风险识别系统可以极大提高地铁施工过程中风险管理的效率和水平。

基于大数据分析的兰州轨道交通通风大系统能耗优化策略研究

兰州市东方红广场站通过综合监控系统采集车站运营期的环境参数、客流数据、机电设备能耗数据、屏蔽门系统数据,精确分析车站公共区的客流人数并构建客流冷负荷、机电设备冷负荷、屏蔽门冷负荷的计算模型,并根据冷负荷值确定车站送风机和排风机的运营功率。研究表明,送风机和排风机以10Hz频率运行即可满足车站公共区的环境要求,远低于现阶段的30Hz要求,具有高效的节能效果。

基于改进遗传神经网络的地表沉降预测

为预测由隧道施工引起的地表沉降,提出了一种改进遗传神经网络模型。对遗传算法进行了改进,在锦标赛法的基础上,根据适应度递增顺序对每代种群进行排序,提出了“等级选择法”。以用“等级选择法”作为选择算子的遗传算法确定了BP神经网络模型的初始值,建立了改进遗传神经网络模型。通过工程监测数据进行了验证,结果表明,改进遗传神经网络模型对地表沉降的预测精度最高,从而证明了“等级选择法”的有效性。