建筑类高等院校BIM技术的课程设置探讨

建筑信息模型(BIM)作为一种全新的理念正在引起建筑业的广泛重视。BIM技术采用虚拟的模型和整合的信息平台去涵盖一个工程项目从设计到建造直至运营维护的全寿命周期中所有相关信息。随着BIM技术的认可和推广,建筑业急需高校顺应时代发展,培养出能够解决工程实际问题的BIM人才。本文针对国内高等院校BIM教育开展问题,在介绍BIM核心技术(计算机软件)的基础上,探讨建筑类高等院校BIM课程设置方案。

基于卡尔曼方法的历史建筑不均匀沉降预测

不均匀沉降会对历史建筑产生严重危害,因此对历史建筑物不均匀沉降的预测十分必要。回归分析模型是经典的预测模型,但它过于依赖旧数据,无法处理实时监测数据,在实际工程中存在诸多不便。通过建立卡尔曼滤波模型,对上海某历史建筑在基础托换期间的沉降监测数据进行滤波和预测,同时基于卡尔曼滤波数据进行多项式回归预测,并和传统的多项式回归分析模型进行预测对比分析。结果表明:卡尔曼滤波能够很好地预测历史建筑的不均匀沉降,而且卡尔曼滤波可以剔除数据中的随机扰动,提高预测精度。