语义网赋能建筑信息交付及模型数据模式分析

针对以建筑信息模型(BIM)进行交付的信息共享模式所依赖的工业基础类(IFC)标准行业适用性不足且难以拓展的问题,探讨在IFC基础上引入语义网实现异源数据集成共享,并于语义层面实现信息交付。首先,通过算法解析和模型转化介绍语义化建模方法,并以二层钢框架厂房结构为例对该方法进行说明;然后,通过对转化案例进行数据模式分析,以验证建筑信息交付的准确性和建筑语义的可传递性。案例实践论证基于IfcOWL本体的语义化建模方法的可实施性;通过分析该语义化模型单元实例的数据模式,探究制约该语义化建模方法赋能建筑信息交付的关键因素;针对语义化建模方法所面临的问题,提出冗余信息规避、领域本体开发和轻量化语义建模的初步解决思路。SPARQL查询实例表明,所解析的数据模式对规避冗余信息有效。因此,该方法在共享和集成建筑多源异构信息方面具有优势,能有效提升建筑信息管理的智能化水平。

基于贝叶斯优化XGBoost的建筑施工事故类型预测

为探究建筑工程施工过程中不同风险特征与施工事故类型之间的关联性,提出1种融合特征选择算法和机器学习算法的建筑事故类型预测模型。基于619项国内建筑事故报告建立建筑施工风险特征体系,通过条件互信息最大化(CMIM)-Boruta方法筛选出26个关键风险特征,将其作为贝叶斯优化极限梯度提升(XGBoost)预测模型的输入变量并在测试集上评估该模型的预测精度。研究结果表明:XGBoost模型的预测性能优于其他机器学习模型;CMIM-Boruta方法和贝叶斯优化方法能够有效提升机器学习模型的预测性能;通过2个实际事故案例验证得到该模型具有一定实用性。研究结果对相关企业安全管理人员更准确地识别施工现场潜在危险、采取更具针对性的预防措施具有一定参考意义。

基于改进Faster R-CNN的二维图纸中建筑构件识别方法

自2010年以来,我国既有建筑占比不断扩大,而既有建筑普遍面临能源消耗大、CO 2排放量居高等问题。BIM作为数字化产物,包含运维管理中所需要的大量数据,可通过提高运维管理效率解决既有建筑当前的难题。然而,现存的老旧建筑缺少BIM,且手工重建BIM费时费力。再者,作为当前主流的重建技术,激光扫描和摄影测量因成本高和精度低而难以满足要求。因此,为了克服上述局限性,本文提出了基于二维图纸的建筑构件识别方法,通过改进的Faster R-CNN实现建筑构件信息自动提取,为后续BIM的自动重生成提供数据支持。具体地,采用ResNet-101代替传统的VGG-16作为特征提取网络,再通过改进初始锚框尺寸和非极大值抑制算法,使得改进后的Faster R-CNN更适用于建筑构件小目标识别。实验结果表明,改进后的Faster R-CNN在建筑构件的识别上具有出色表现,mAP达到93.8%。另外,通过基于Tesseract的OCR技术实现了对图纸中文本信息的识别和提取。

建筑结构抗震浸入式实验教学的探索

介绍了上海交通大学近年来探索利用模拟地震振动台大型试验设备开展的建筑结构抗震浸入式实验教学活动。教学内容包括,分别面向本科生和研究生新开设动力抗震试验课程;让学生在实验室接触大型实验设备,动手进行试验操作,了解抗震新技术的进展,激发创新意识,掌握抗震研究的思路和方法;通过体验真实地震让学生感知震害,体会地震对工程结构和人类的危害,提高学生的抗震防灾减灾的社会责任意识,增强学生的土木工程专业情怀;进行校际和国际实验教学学习交流活动,不断推动、完善和提高实验教学水平,并积极探索建立虚-实结合的虚拟仿真教学体系。

上海地区多含水层系统深部承压层降水诱发地层响应规律

软土地区多含水层系统承压层抽水存在越流现象,地下水渗流和区域地层变形响应规律复杂.基于某超深地下工程承压水抽水试验,采用数值方法研究软土地区多含水层系统第二、第三承压层降水的地质环境响应.建立了三维有限差分模型,考虑流固耦合效应和土体小应变刚度特性,模拟了不同埋深承压含水层抽水试验,对比分析各承压层抽水引起的承压水头降深和深层土体变形时空分布特性.结果表明,第二承压层水位降深较小,但引起的地表沉降更大;第二和第三承压层抽水引起降水层的压缩变形分别占地表沉降的56.18%和77.69%.主要原因为浅部土层压缩性高,相同降深条件下引起的土层竖向压缩量更大;且第二承压层与上部弱透水层的水力联系较强,越流作用明显,导致抽水引起的地下水水位降深在深度方向的影响范围更大.研究成果对后续超深基坑降水施工及环境变形控制具有重要的参考价值.

羟丙甲纤维素对铜污染土-膨润土屏障工程特性的改良效果

土-膨润土屏障作为污染场地隔离保护的重要手段之一,现已在工程中广泛应用。在土-膨润土屏障中加入羟丙甲纤维素(HPMC),能有效弥补因在重金属污染环境中受侵蚀而导致防渗性能衰减的问题。通过自由膨胀试验、扫描电镜试验、渗透试验、一维压缩试验与直剪试验,研究铜离子对膨润土膨胀性能的破坏作用及HPMC的改良作用机理,并研究高铜离子浓度(50 mmol/L)环境下不同掺量的HPMC对屏障材料防渗性能的改良效果及其对力学性能的影响规律。结果表明:HPMC可减小铜污染膨润土的团聚,并保持膨润土的连续结构;随着HPMC掺量的增加,屏障材料受破坏程度变低,防渗性能更好,其渗透系数k<10-10 m/s;材料压缩性变大,但抗剪强度略有降低。

三维混凝土细观模型构建与骨料形态对氯离子扩散影响的数值研究

氯离子侵蚀引起的钢筋锈蚀是影响混凝土结构耐久性的首要因素,而骨料自身特性对氯离子在混凝土中的传输行为有重要的影响。本工作提出了一种高效构建细观尺度下混凝土三维几何模型的方法,能够实现工程中常见碎石、卵石和片状骨料的生成和投放。将生成的几何模型进一步应用于氯离子扩散行为预测,并与第三方试验结果进行对比,验证了其可行性与准确性。本工作所提出的三维混凝土细观模型能够实现混凝土几何参数的精细控制,能够对骨料形状、体积分数、粒径以及连续级配等骨料形态学特征对氯离子传输的影响进行较全面的量化分析。此外,本工作还探究了实际中因振捣而导致的骨料不均匀分布对氯离子传输性能的影响。结果表明骨料的曲折度和体积分数的增大会降低氯离子的扩散速率;骨料级配连续的混凝土中小粒径骨料可填充在大粒径骨料的间隙中,相比于单一骨料级配的混凝土,其抗氯性能更高;混凝土振捣而产生的骨料不均匀分布对混凝土耐久性的影响同样不可忽视。

基于BIM和本体的建筑被动防火智能辅助审查方法

建筑消防审查是建筑安全设计与合规审查的重要内容。为了提高合规审查流程的自动化程度,以GB 50016-2014(2018年版)《建筑设计防火规范》为依据,提出基于BIM和本体的建筑消防合规审查方法。通过解析消防规范,构建建筑被动消防设计本体;从以工业基础类(IFC)数据框架表达的建筑信息模型(BIM)中提取建筑基本信息,通过语义丰富、区域拓扑分析、疏散距离生成等完成信息补全;依据规范条文建立审查规则,使用本体推理技术完成建筑消防合规自动化审查。最后,以某一建筑为例,验证了所提出基于BIM和本体的建筑消防合规审查方法的可行性。

考虑井周堵塞效应的定水头非完整回灌井流模型

针对传统定水头井流模型无法反映井周含水层堵塞对含水层渗流响应影响的问题,在假设井周含水层渗透系数在堵塞作用下随时间呈指数形式衰减的基础上,建立了考虑堵塞效应的定水头非完整回灌井流模型。通过对模型进行变量代换、Lapλace变换和有限余弦Fourier变换及其逆变换,推导了定解问题在Lapλace空间的解,并采用Stehfest数值逆变换方法得到了实时空间内的半解析解。参数分析结果表明,较小的渐近渗透系数Kr,∞会减小回灌过程中回灌流量和水头抬升,并降低含水层的拟稳态渗流响应,而较大的渗透系数衰减指数λ仅降低了渗透系数衰减过程中水头抬升和回灌流量,并不影响含水层达到拟稳态时的渗流状态;因Kr,∞和λ不同引起的水头差沿径向距离先增大后减小,在井周堵塞区与主含水层交界面达到最大值;回灌堵塞使得水头抬升分布在井周堵塞区与主含水层交界面上存在明显的折点,并造成含水层水头在抬升过程中存在显著的下降阶段,上述特征可为回灌堵塞评估与预测提供参考。

基于ADDIE模式的土木工程材料实验课混合式教学探索

信息技术的快速发展促使了教学模式不断更新。将混合式教学模式引入土木工程材料实验课程,从分析、设计、开发、实施和评估5个阶段详细阐述了基于ADDIE模式的大型开放式在线课程(MOOC)与小规模专有在线课程(SPOC)混合式实验教学模式的构建。混合式教学模式弥补了传统实验教学的弊端、拓展了实验教学的时间和空间、激发了学生学习的主动性、提升了学生的动手能力和创新意识。该教学模式为工科类实验教学的课程建设与教学改革探索了一种新方法。

拼合式带翼缘冷弯薄壁型钢十字形构件抗扭刚度试验研究

拼合式带翼缘冷弯薄壁型钢十字形构件在轴心压力作用下的主要破坏形式为扭转失稳,其扭转失稳极限承载力取决于抗扭刚度,而拼合效应对构件抗扭刚度的影响没有明确的计算方法。为研究拼合式带翼缘十字形构件的抗扭性能及拼合效应对抗扭刚度的影响,对10个不同截面尺寸和拼合螺栓分布的带翼缘十字形冷弯薄壁构件进行了扭转试验,得到扭转全过程的扭矩-转角曲线和扭矩-应变曲线。设计了专用加载装置使构件在加载初期发生自由扭转,据此得到该拼合构件的自由扭转刚度。试验结果表明:减小螺栓间距能增强拼合效应,对于单列螺栓构件,螺栓间距的变化对拼合效应的影响更明显;拼合效应主要作用于构件的腹板,腹板尺寸增大,单位面积的螺栓数量减少,拼合效应对抗扭刚度的贡献相对减少;相较于非拼合构件,拼合构件抗扭刚度的提升可能是因为螺栓在一定程度上约束了相邻腹板的相对翘曲,提升程度可能与拼合节点间腹板的翘曲刚度有关。

基于机器学习的直角扣件滑移和扭转性能预测方法

直角扣件初始刚度对模板支架结构承载力有较大影响,但扣件性能的量化设计存在工程量大、计算精确度低等问题.基于一系列扣件抗滑移和扭转试验,建立带直角扣件节点的三维数值模拟并利用试验结果进行验证,通过验证后的数值方法开展大量参数分析揭示多种设计参数对扣件性能的综合影响并建立扣件承载力设计数据库,分别基于随机森林(RF)、支持向量机(SVM)和K最邻近算法(K-NN)提出了扣件刚度预测模型,结合基因表达式编程(GEP)提出了抗滑移模型测点位移和扭转模型刚度预测表达式.研究表明,通过SVM和GEP能够较准确预测直角扣件抗滑移模型位移和扭转模型刚度,对指导工程模板支架结构中扣件的安全设计有着重要意义.

正交异性钢桥面板横梁切口裂纹的Lamb波监测分析

为探究钢桥面板横梁切口裂纹的Lamb波技术监测效果,设计了2个钢桥面板足尺模型,通过循环加载使其横梁切口处发生疲劳开裂,利用Lamb波监测裂纹扩展情况,进而从波信号中提取标准化特征,用于评估裂纹扩展.建立并验证了钢桥面板有限元模型,进行了裂纹长度、传感器位置等各种参数分析,以确定最佳传感器布置.试验结果表明:当裂纹扩展长度与波传播路径垂直时,标准化特征增大;当两者路径平行时,标准化特征减小.参数化分析结果确定了切口处裂纹监测的最佳传感器位置,建议在选定横梁切口区域,预先布置1个激励器和4个接收器,激励器位于距切口50 mm处,接收器位于距离切口50 mm处或距顶板50~100 mm处.

建筑结构性能化抗火设计中的几个关键问题

尽管建筑领域的火灾安全性能化设计理念已经提出近四十年,不少学者针对这一研究热点也做了大量工作,但是由于缺乏完善的理论基础,以及在实际工程设计中的可操作性等问题,其应用仍然受到很大的限制。目前,中国、英国、美国、澳大利亚、新西兰、加拿大等国家以及多个国际组织的建筑结构火灾安全设计规范开始由“处方式”向“性能化”发展,为研究工作提供了新的思路和要求。基于世界上主要的国际和国家标准,整理了有关火灾安全性能化设计方法的规范条例及内容,提出了建筑结构性能化抗火设计中的几个关键问题。为解决这几个关键问题,以建筑结构安全和人员生命安全作为性能化设计的总体目标和根本任务,提出性能化水平的RRS指标评价体系,建立了基于火灾风险随机性的性能化抗火设计框架。该框架为系统的性能化结构抗火设计理论和方法的形成构建了分析评估体系,有助于促进性能化抗火设计理论方法的完善和在工程实践中的应用,特别是在钢结构抗火设计中的应用。

基于BIM和深度学习的建筑平面凹凸不规则识别

建筑抗震超限审查是高层建筑、特别是超高层建筑审查的重要内容,建筑平面凹凸不规则是建筑抗震超限审查的项目之一。目前的建筑平面凹凸不规则识别主要由人工依据设计规范进行,然而日益复杂的建筑平面设计超出了规范的示例范围,也加重了人工审查的负担。建筑平面识别可以看成是图片分类问题,考虑到实际工程中规则样本和不规则样本之间的不均衡性,利用异常检测的思想,提出了一种基于建筑信息模型(BIM)和深度学习进行建筑平面凹凸不规则辅助识别的方法。首先,利用几何对象之间的布尔交运算得到BIM模型的建筑平面;然后,通过图片预处理,生成建筑平面外轮廓图;最后,将建筑平面外轮廓图输入已训练好的异常检测深度学习模型,反馈识别结果。实验结果表明,相比于传统的图片分类模型,采用异常检测的思路对不规则建筑平面图的识别率提高了15%,更符合实际工程的需要。

基于BIM与遗传算法的建筑工程施工进度多目标优化研究

为解决施工进度优化领域数据获取、定量分析、模型求解等难题,构建了基于BIM与遗传算法的建筑工程施工进度优化体系.在此基础上,建立了以成本最低和资源均衡为目标的"工期—成本"和"工期固定—资源均衡"施工进度两阶段多目标优化模型,并运用遗传算法进行求解,确定了各工序最优持续时间和非关键工序最优开始时间.在实际工程中对所建体系与模型进行了实践应用,验证了其可行性与有效性,为科学合理确定施工进度计划提供了支撑,并有助于提升BIM技术的应用效果和施工进度管理水平.

考虑价格波动的建筑工程施工进度-资源多目标优化

建筑工程施工进度的优化是工程项目进度管理的重要工作内容。针对已有的“施工进度-资源优化”研究未考虑资源价格波动因素的影响,不能适应单价承包模式下建筑工程施工进度优化需求的不足,本文以单价承包模式下建筑工程施工项目为研究对象,首先,以非关键工序开始时间为变量,以单位时间内资源方差值最小和资源成本最低为目标,建立了考虑资源价格波动的建筑工程施工进度-资源多目标优化模型;其次,运用适应性权重遗传算法进行模型求解;最后,通过工程案例的应用,对本文模型与已有研究模型进行优化结果对比分析,验证了本文构建的考虑资源价格波动的多目标优化模型的有效性与实用性,可以为建筑工程项目管理人员科学优化施工进度提供决策支持。

基于深度学习的三维点云自动生成BIM模型方法

在数字孪生、智慧城市的浪潮下,建筑行业正积极探索一种能快速重塑“既有建筑”3D信息模型的方法。从深度学习3D目标检测算法角度出发,着手大规模建筑数据集的生成和点云深度学习理论,分析点云深度学习框架所需输入数据类型,重点介绍了各类建筑构件的3D边界框及三维点云的创建过程,对比具有相同数据结构的不同点云数据集并实现了基于ScanNet数据集的目标检测算法,进而整合出一套可行的基于深度学习的三维点云自动生成BIM模型技术路线,通过该技术路线训练后的神经网络可实现“输入未知建筑物三维点云,输出BIM模型参数”。最后,对于目前该方法的优缺点和未来发展方向给出实质性建议。

基于BIM的建筑空间管理信息复用方法

基于BIM技术与IFC国际标准,通过对现有建筑空间BIM数据的复用信息合规性检查方法、空间属性信息的提取与存储方法、现有数据库信息的存储与复用方法以及空间管理信息关联方法进行研究,实现了建筑空间管理信息的复用;并以上海交通大学木兰船建大楼的现有BIM数据为例,通过SJTUBIM空间管理平台,验证了本文研究方法的可行性。本研究表明,基于BIM的建筑空间管理信息复用方法,具有以下优势:(1)避免建筑空间管理阶段的重复建模与数据的重复输入,减少工作量,提高BIM数据利用率,使信息在建筑全生命周期中发挥其作用;(2)提高建筑空间管理信息化程度与管理效率;(3)基于IFC标准的信息复用方法通用性强,对建筑运维管理其他方面的信息复用具有参考价值。

基于IFC标准的建筑构件入库信息管理方法

目前IFC格式构件的储存和运用不广泛,建立构件库仍依靠手工搜集与检查入库,效率与质量较低,因此需利用信息化技术快速且低成本地搜集BIM构件。提出一种基于IFC标准的构件入库信息管理方法,通过信息提取算法从已有模型的IFC文件中提取建筑构件所需信息,根据建筑信息分类原则将构件自动分类储存,实现构件信息的高效入库储存管理。