CN108021722A - 基于建筑信息模型的钢筋混凝土梁的设计方法和系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种基于建筑信息模型的钢筋混凝土梁的设计系统，包括：提取模块，用于从BIM模型中提取设计钢筋所需的BIM模型信息，BIM模型信息包括钢筋混凝土梁的负载信息、终端支撑信息和几何信息；结构分析模块，用于根据BIM模型信息来计算作用在钢筋混凝土梁上的弯矩和剪切力；计算模块，用于根据设计规范要求，将几何信息、弯矩和剪切力转换为设计钢筋混凝土梁所需的钢筋设计要求；优化模块，用于根据设计规范要求，利用混合遗传算法来优化钢筋设计要求。由此提供的钢筋选择和排列既满足了设计规范要求，又满足了实现过程的快速、经济以及全自动要求。
Description
技术领域
本发明涉及钢筋混凝土结构设计技术领域，特别涉及一种基于建筑信息模型的钢筋混凝土梁的设计方法和系统。
背景技术
在钢筋混凝土(RC)的结构设计中，钢筋设计是一个重要的方面。在RC构件中提供的钢筋，应该能够承受施加在其上的设计负载，同时具有可构造性和安全经济性。在一个典型的RC结构框架中，梁、板和柱是最基本的和常用的结构构件类型。其中，梁设计是结构框架设计的基本过程，而板和柱的设计过程是梁设计过程的延伸。因此，RC梁的结构设计对实现整个RC的结构设计非常重要。
通过手工计算或通过使用计算机软件实现部分自动化，可以在执行区域内实现RC梁的结构设计的设计规范。但是，由于问题的繁琐性和涉及大量的计算，手工计算有时候会产生错误。而部分自动化则要求人工输入，因此也会导致错误。此外，虽然很多算法都满足RC梁的钢筋的设计规范需求。但是在确定钢筋加固量之前，所有这些算法都没有被检查，因此导致一个不经济的设计。此外，由于每个RC构件都需要特殊的钢筋设计，因此在一个建筑中，RC构件越多，设计这些构件所需的时间就越多，计算过程非常耗时。
在现有技术中，通过使用遗传算法(GA)来优化RC梁的钢筋设计以最大限度地降低施工成本。然而，在使用遗传算法(GA)的钢筋设计中，并没有考虑不同直径的钢筋的组合，也没有考虑负载情况，因此并不能得到一个全局的优化方案。此外，为了最大限度地降低施工成本，人工神经网络(ANN)被用于在单层和双层RC梁中来优化钢筋设计。ANN提供了优化算法但是结果仅限于一个RC构件中的钢筋设计的最优百分比，并不能继续计算钢筋设计的细节(例如，钢筋数量和直径)，因此并不能用于施工现场。此外，上述方法也不能实现输入数据(包括RC构件的负载情况，支撑情况和几何信息)的自动化。
近来，建筑信息模型(BIM)技术发展迅速，使得数字3D BIM模型可被用于支持不同类型的工程分析。BIM提供了一个系统的方法，以在建筑物的整个生命周期中以数字格式来管理工程数据信息。因此，在建筑工程施工行业中，通过现有的BIM技术，开发一个可以克服在RC梁的结构设计中存在的上述局限性的框架具有重要意义。
发明内容
本发明的目的在于提供一种用于核电厂的安稳装置辅助控制方法及系统以降低失稳对核安全的影响。
本发明为了达到上述目的，采用的技术方案是：一种基于建筑信息模型的钢筋混凝土梁的设计系统，包括：
提取模块，用于从BIM模型中提取设计钢筋所需的BIM模型信息，所述BIM模型信息包括钢筋混凝土梁的负载信息、终端支撑信息和几何信息；
结构分析模块，用于根据所述BIM模型信息来计算作用在所述钢筋混凝土梁上的弯矩和剪切力；
计算模块，用于根据设计规范要求，将所述几何信息、所述弯矩和所述剪切力转换为设计所述钢筋混凝土梁所需的钢筋设计要求；
优化模块，用于根据所述设计规范要求，利用混合遗传算法来优化所述钢筋设计要求。
优选地，还包括：
更新模块，用于根据优化的所述钢筋设计要求来更新所述BIM模型，以自动创建钢筋图纸。
优选地，所述优化模块包括：
纵向钢筋优化单元，用于使用所述混合遗传算法搜索全局空间以获得用于纵向钢筋的优化方案，所述纵向钢筋的优化方案包括纵向受拉钢筋的数量和直径和纵向受压钢筋的数量和直径；
抗剪钢筋优化单元，用于根据所述纵向钢筋的优化方案进行穷举搜索获得用于抗剪钢筋的优化方案，所述抗剪钢筋的优化方案包括所述抗剪钢筋的数量、直径和钢筋间距。
优选地，所述混合遗传算法的目标函数包括代表钢筋数量的罚函数和代表纵向钢筋最大直径的罚函数，所述混合遗传算法的约束条件包括所述设计规范要求。
优选地，所述设计规范包括钢筋间距要求、钢筋直径要求、钢筋覆盖要求、最大钢筋面积要求和最小钢筋面积要求。
相应地，本发明还提供一种基于建筑信息模型的钢筋混凝土梁的设计方法，包括以下步骤：
从BIM模型中提取设计钢筋所需的BIM模型信息，所述BIM模型信息包括钢筋混凝土梁的负载信息、终端支撑信息和几何信息；
根据所述BIM模型信息来计算作用在所述钢筋混凝土梁上的弯矩和剪切力；
根据设计规范要求，将所述几何信息、所述弯矩和所述剪切力转换为设计所述钢筋混凝土梁所需的钢筋设计要求；
根据所述设计规范要求，利用混合遗传算法来优化所述钢筋设计要求。
优选地，还包括：
根据优化的所述钢筋设计要求来更新所述BIM模型，以自动创建钢筋图纸。
优选地，根据所述设计规范要求，利用混合遗传算法来优化所述钢筋设计要求的所述步骤包括：
使用所述混合遗传算法搜索全局空间以获得用于纵向钢筋的优化方案，所述纵向钢筋的优化方案包括纵向受拉钢筋的数量和直径和纵向受压钢筋的数量和直径；
根据所述纵向钢筋的优化方案进行穷举搜索获得用于抗剪钢筋的优化方案，所述抗剪钢筋的优化方案包括所述抗剪钢筋的数量、直径和钢筋间距。
优选地，所述混合遗传算法的目标函数包括代表钢筋数量的罚函数和代表纵向钢筋最大直径的罚函数，所述混合遗传算法的约束条件包括所述设计规范要求。
优选地，所述设计规范包括钢筋间距要求、钢筋直径要求、钢筋覆盖要求、最大钢筋面积要求和最小钢筋面积要求
本发明有如下优点：本发明提供的基于建筑信息模型的钢筋混凝土梁的设计系统和设计方法，通过在BIM模型中提取的BIM模型信息，对钢筋混凝土梁进行结构分析，根据结构分析结果计算设计钢筋混凝土梁的钢筋设计需求，再结合设计规范要求，利用混合遗传算法优化该设计需求。由此提供的钢筋选择和排列既满足了设计规范要求，又满足了实现过程的快速、经济以及全自动要求。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1所示为本发明一实施例提供的基于建筑信息模型的钢筋混凝土梁的设计系统的原理图；
图2显示了在一个简支的钢筋混凝土梁上的钢筋；
图3显示了一个简支钢筋混凝土梁的水平和竖向钢筋间距；
图4显示了一个简支钢筋混凝土梁的水平受压/标称纵向钢筋间距；
图5显示了钢筋混凝土梁的抗剪钢筋计算的不同属性；
图6显示了混合遗传算法的实现流程；
图7显示了混合遗传算法的典型基因；
图8为本发明一实施例提供的基于建筑信息模型的钢筋混凝土梁的设计方法的流程图；
图9示出了简单支撑的RC梁的示例性情况；
图10示出了具有固定端的RC梁的示例性情况；
图11显示在DL和LL＝10kn/米的负载条件下的(a)弯矩图(b)剪力图和(c)位移图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
图1所示为本发明一实施例提供的基于建筑信息模型的钢筋混凝土梁的设计系统的原理图。如图1所示，本发明的基于建筑信息模型的钢筋混凝土梁的设计系统包括：
提取模块110，用于从BIM模型中提取设计钢筋所需的BIM模型信息，所述BIM模型信息包括钢筋混凝土梁的负载信息、支撑信息和几何信息；
结构分析模块120，用于根据所述BIM模型信息来计算作用在所述钢筋混凝土梁上的弯矩和剪切力；
计算模块130，用于根据设计规范要求，将所述几何信息、所述弯矩和所述剪切力转换为设计所述钢筋混凝土梁所需的钢筋设计要求；
优化模块140，用于根据所述设计规范要求，利用混合遗传算法来优化所述钢筋设计要求。
具体地，根据项目描述模型信息生成的BIM模型中包含了钢筋计算所需的所有的功能要求和物理特性。其中，功能特性包括负载信息(例如，恒载、活载和在钢筋混凝土梁上的自重作用)和终端支撑信息(例如，固定支撑和滚轮支撑)；物理特性包括几何信息(例如，截面面积和钢筋混凝土梁的长度)。提取模块110提取了上述BIM模型信息后，将所提取的信息输入到结构分析模块120；结构分析模块120计算输入的RC梁的弯矩和剪切力，然后保存弯矩和剪力的计算结果，用于进一步地钢筋优化计算；然后根据结构分析的结果和其他的设计规范约束来计算钢筋需求；然后基于钢筋需求的结果和设计规范中规定的其他条件来计算优化的钢筋设计要求。
进一步地，基于建筑信息模型的钢筋混凝土梁的设计系统还包括更新模块，用于根据优化的所述钢筋设计要求来更新所述BIM模型，以自动创建钢筋图纸。具体地，通过使用优化的钢筋设计要求来更新建筑BIM模型以自动创建结构BIM模型，生成钢筋设计所需的图纸。
进一步地，所述设计规范包括钢筋间距要求、钢筋直径要求、钢筋覆盖要求、最大钢筋面积要求和最小钢筋面积要求。这里所说的钢筋包括受压钢筋、受拉钢筋和抗剪钢筋。钢筋面积是纵向受拉钢筋、纵向受压/标称钢筋和总的抗剪钢筋面积之和。
具体地，图2显示了一个在简支RC梁上的钢筋。图3显示了一个在简支RC梁上的钢筋的水平拉伸钢筋间距(HsT)和纵向拉伸间距(VsT)的实施例，其中，sc代表侧盖。图4显示了在一个简支RC梁上的水平受压/标称纵向钢筋间距(HsC)的的实施例。图5显示了钢筋混凝土梁的抗剪钢筋计算的不同属性。如图2所示，As为受拉钢筋面积、As’为受压钢筋面积、Asv为在一截面上的中性轴上的连接处的横截面剪切面积。
其中，受拉钢筋面积As是在一个截面上拉伸钢筋的总截面面积，它取决于每一个钢筋的直径和拉伸钢筋的总数量。拉伸钢筋的总数量取决于RC梁的宽度、侧盖、拉伸钢筋的最小水平间距和最大水平间距。拉伸钢筋面积与两个变量相关与拉伸钢筋数量和每一个拉伸钢筋的直径相关。
类似地，受压/标称钢筋面积As’是在一个截面上的受压/标称钢筋的总的横截面积，它取决于每个钢筋的直径和受压/标称钢筋的总数量。受压/标称钢筋的总数取决于RC梁的宽度、侧盖、水平受压/标称钢筋的最小间距和最大间距。受压/标称钢筋面积与受压/标称钢筋的数量和每一个受压/标称钢筋的直径相关。
图5的前视图显示了抗剪钢筋面积的一个实施例，图5的侧视图显示了子截面长度(l1、l2、l3)、子截面中的抗剪钢筋连接的直径(d1、d2、d3)、和子截面中的每个箍筋间的间距(Sv1、Sv2、Sv3)。Asv作为一个在一个特定的箍筋的钢筋连接数(bi)和在箍筋中的每个抗剪钢筋连接的截面面积的函数。通过加权所有的单个箍筋截面面积来计算抗剪钢筋的总面积，单个箍筋截面面积取决于每个箍筋中的抗剪钢筋连接的直径、每个子截面中的每个箍筋中的抗剪钢筋连接的总数量、每个子截面中的每个箍筋间的间距、每个子截面的长度、RC梁中的子截面总数。每个子截面中的每个箍筋中的抗剪钢筋连接的总数量取决于RC梁的宽度、侧盖、箍筋中的连接间允许的抗剪钢筋的最大间距、纵向受拉钢筋的总数、纵向标称/受压钢筋的总数。由于纵向钢筋用于支持抗剪钢筋连接，拉伸钢筋和受压/标称纵向钢筋的总数被认为是保持纵向钢筋和抗剪钢筋之间的兼容性。
进一步地，所述优化模块140包括：
纵向钢筋优化单元，用于使用所述混合遗传算法搜索全局空间以获得用于纵向钢筋的优化方案，所述纵向钢筋的优化方案包括纵向受拉钢筋的数量和直径和纵向受压钢筋的数量和直径；
抗剪钢筋优化单元，用于根据所述纵向钢筋的优化方案进行穷举搜索获得用于抗剪钢筋的优化方案，所述抗剪钢筋的优化方案包括所述抗剪钢筋的数量、直径和钢筋间距。
混合GA的开发是为了克服GA的不足，如钢筋的不同直径组合、设计规范的合规性、施工现场面临的可施工性问题、最佳解决方案的低频率和最佳解决方案的适用性。
具体地，包括以下步骤：随机产生初始种群，即初始化过程；使用Hooke和Jeeves算法获得局部最优解；对这些局部最优解作交叉和变异操作；若满足停止标准则停止，否则除第一步以外，继续上述步骤。
图6显示了混合遗传算法的实现流程。具体地，如图6所示，在优化过程中已经考虑了最多500代，以便提供用于优化的合理时间。每一代是从可用直径值中的三个随机选择的直径值开始。这有助于维持解决方案基因中最大三个不同直径的需求。在初始种群(第一种群)中，随机生成20个成员，满足设计要求。然后执行使用Hooke和Jeeves方法的集成局部搜索，以从具有目标函数的最小值的初始种群集合中找到两个最佳解(父集)。然后将均匀交叉应用于亲本以产生两个后代。突变随机应用于后代，以得到局部最优。这两个后代现在将随着20个随机生成的新解集被转移到下一代。然后在后续世代上重复相同的过程，除非已经生成最多500代或者已经达到停止标准。
实现上述停止标准的必要条件是所得到的钢筋和最小所需的钢筋之间的差异应在规定的限度内。充分条件是如果必要的条件已经得到满足，而计算结果随后几代没有改善，那么创造新一代的过程将被终止。
突变和交叉对于GA有效地工作是重要的。变异有助于不陷入局部最优，而交叉有助于从现有的种群(旧一代)产生更好的种群(下一代)。在当前的问题中，已经实现了均匀交叉，因为这种类型的交叉消除了位置偏差的问题。在均匀交叉中，种群的每个基因(表示当前问题中的直径值)随机交换，从而为后代种群带来更多的多样性。
随机突变被应用到种群以摆脱局部最优解，并探索其他的解决方案空间。对于突变过程，后代的一个直径随数据集中可用的直径随机改变(数据集包括在该特定解决方案中考虑的最多3种不同类型的直径)。
进一步地，将通过上面方法获得的纵向钢筋的优化方案和其他设计规范要求作为抗剪钢筋优化单元的输入来获得抗剪钢筋优化方案。由于考虑到使用中的行业实践，没有考虑每个小节的不同直径组合，因此可能的结果的数量是有限的。因此，应用穷举搜索方法来从可能的结果找到最佳解决方案。
图7示出了混合GA的典型基因的示例。其中每个基因代表钢筋条的直径。用于纵向钢筋优化的最终解决方案仅包含用于纵向钢筋的杆直径的组合，对应于一个解决方案的典型的基因也应该代表在该特定的解决方案中考虑的直径的组合。基因的长度取决于特定的解决方案的钢筋直径的数量。在一个解决方案中的基因的安排不影响目标函数，也就是说，在图7中的两个基因的适应度将是相等的。
进一步地，上述混合遗传算法的目标函数包括代表钢筋数量的罚函数和代表纵向钢筋最大直径的罚函数，所述混合遗传算法的约束条件包括所述设计规范要求。
在进行钢筋优化过程中，将混合遗传算法的目标函数修改为包括罚函数。这是由于钢筋的构造不仅是强度和成本的问题，而且是可构造性的问题。如果难以或几乎不可能在现场实施钢筋构造，那么满足具有最小直径的钢筋的设计规范的钢筋构造将不是最佳的。
在钢筋设计的现场实施过程中普遍遇到三大问题：钢筋数量更多；钢筋直径更大；钢筋类型不同。
钢筋数量的增加，使施工现场的钢结构加固设计更为困难，这是由于：钢筋的数量太多会混凝土在钢筋之间甚至不流动，即使它们满足了混凝土光滑流动所需的最小间距准则；钢筋的数量太多时，钢筋的捆绑和放置也成为一个问题。因此，在目标函数中引入了一个罚函数代表钢筋的数量。进一步地，由于目标函数存在一个以上的解决方案，而且解决方案之间的唯一区别在于解决方案和最小需求之间的不同，一个代表最小要求的距离的函数的罚函数比一个只是说明违反约束的数量的罚函数更有用。用于代表钢筋数量的罚函数取决于设计方案中的钢筋数量、每个设计规范要求中允许的钢筋数量的最大值。
钢筋直径的增加，使得将钢筋弯曲成不同的角度和形状变得更加困难，使其在施工过程中成为一项繁琐的工作。并且，相较于小直径或中直径钢筋，大直径钢筋更不易获得。因此，在目标函数中引入一个代表钢筋最大直径的罚函数。代表大直径钢筋的罚函数取决于方案中的钢筋的最大直径和每个设计规范要求中允许的最大钢筋直径。
进一步地，如果在做结构加固的时候使用不同直径组合的钢筋，在施工现场跟踪正确的钢筋直径和其位置是很繁琐的。因此，考虑到现场的要求、不同的截面、最终的支撑条件和负载条件，决定使用最多三种不同直径组合用于纵向钢筋的设计。考虑到用于抗剪钢筋的施工实践，没有使用不同直径组合用于特定子截面的抗剪钢筋。
图8为本发明一实施例提供的基于建筑信息模型的钢筋混凝土梁的设计方法的流程图。如图8所示，基于建筑信息模型的钢筋混凝土梁的设计方法包括以下步骤：
步骤S1：从BIM模型中提取设计钢筋所需的BIM模型信息，所述BIM模型信息包括钢筋混凝土梁的负载信息、终端支撑信息和几何信息；
步骤S2：根据所述BIM模型信息来计算作用在所述钢筋混凝土梁上的弯矩和剪切力；
步骤S3：根据设计规范要求，将所述几何信息、所述弯矩和所述剪切力转换为设计所述钢筋混凝土梁所需的钢筋设计要求；
步骤S4：根据所述设计规范要求，利用混合遗传算法来优化所述钢筋设计要求；
所述步骤S4包括以下子步骤：
步骤S41：使用所述混合遗传算法搜索全局空间以获得用于纵向钢筋的优化方案，所述纵向钢筋的优化方案包括纵向受拉钢筋的数量和直径和纵向受压钢筋的数量和直径；
步骤S42：根据所述纵向钢筋的优化方案进行穷举搜索获得用于抗剪钢筋的优化方案，所述抗剪钢筋的优化方案包括所述抗剪钢筋的数量、直径和钢筋间距。
步骤S5：根据优化的所述钢筋设计要求来更新所述BIM模型，以自动创建钢筋图纸。
图9示出了简单支撑的RC梁的示例性情况，以评估本发明提供的设计系统的效率。如图9所示，该简单支撑RC梁的矩形横截面为300mm×600mm，长度为6m。考虑到纵向受拉钢筋的覆盖要求，有效深度设置为540mm。纵向钢筋的特征强度(fy)取460N/mm2，剪切钢筋连接件的特征强度(ftv)取250N/mm2。在RC梁的优化中，使用M30混凝土(特征强度，30N/mm2)。使用BS8110和BS4449作为设计规范。除了RC梁的自重外，还对RC梁施加了不同大小的均匀恒载和活载。
进一步地，将RC梁的Autodesk Revit模型用作BIM模型。Revit模型被用于RC梁，因为Revit允许用户开发应用程序接口(API)。然后集成作为结构分析模块的Autodesk RSA以执行BIM模型的结构分析，用于计算剪切力和弯矩。使用Autodesk RSA是因为它与Revit模型更好的互操作性。之后使用API将上述两个软件和基于混合遗传算法的优化算法链接在一起。
表1显示了上述简单支撑的RC梁在代表钢筋数量的不同权重的罚函数下的纵向抗拉强度的结果。在考虑不同的负载条件(单筋梁到双筋梁)之后，确定罚函数的权重为W3。其中，需要的最小值As代表设计要求的As，所提供的As代表根据本发明提供的设计方法获得As。DL表示恒载，LL表示活载，*表示单筋梁。
表1.代表钢筋数量的不同权重的罚函数下的纵向抗拉强度的结果
表2显示了考虑钢筋最大直径的罚函数后，该简单支撑RC梁的纵向受拉钢筋的结果。在确定钢筋的最大直径的罚函数的权重时，考虑钢筋数量的罚函数的权重。
表2.考虑了两种罚函数的纵向受拉钢筋结果
表3示出了由诸如CSI ETABS、Autodesk RSA、手动计算的钢筋计算软件提供的结果与本发明提供的设计方法的结果。可以看出，由本发明提供的设计方法提供的结果比由其他钢筋计算软件和手动计算提供的结果更优。优化水平可以通过所需和提供的钢筋之间的差异看出。例如，对于恒载＝15KN/m和活载＝60KN/m的所需纵向受拉钢筋和所提供的纵向受拉钢筋之间的差异仅为0.004％。
表3.纵向受拉钢筋比较
表4显示了以简支钢筋混凝土梁为示例的情况下，10个独立运行的最佳解决方案所需的时间和频率。观察到，优化处理所需的时间为毫秒级，并且对于每个负载条件下的每次运行都实现最优解。
表4.纵向受拉钢筋最佳解决方案的频率和所需时间
表5和表6示出了用于简单支撑的RC梁的示例性情况的纵向压缩/标称钢筋和剪切钢筋的结果。
表5提供的纵向受压/标称钢筋
表6.提供的抗剪钢筋
在现实生活中，很少存在简支RC梁的情况。在大多数情况下，都是存在终端支撑的。下面我们使用具有固定端支撑的RC梁来评估本申请的设计系统和设计方法。
图10示出了具有固定端的RC梁的示例性情况。具有固定端的RC梁的矩形横截面为300mm×600mm，长度为6m。考虑到纵向受拉钢筋的覆盖要求，有效深度设置为540mm。纵向钢筋的特征强度(fy)取为460N/mm2，剪切钢筋连接件的特征强度(ftv)取为250N/mm2。在RC梁优化中，使用M30混凝土(特征强度，30N/mm2)。使用BS8110和BS4449作为设计规范。除了RC梁的自重外，还对RC梁施加了不同大小的均匀恒载和活载。
图11示出了具有恒载和活载＝10KN/m的固定端RC梁的示例性情况的弯矩、剪切力和位移图。弯矩、剪切力和位移图将具有相同的形状，但对于其他负载条件而言具有不同的大小。
表7、表8和表9示出了用于固定端RC梁的示例性情况的纵向受拉钢筋，纵向压缩/标称钢筋和剪切钢筋的结果。从结果可以推断，本发明提供的设计方法为所有类型的负载条件和支撑条件提供了最佳结果。对于固定端RC梁的示例性情况，所需和提供的钢筋的差异仅在0.01％至1.87％之间变化，这是相当小的。在所有负载条件下，平均所需时间也仅为毫秒级。
表7.提供的纵向受拉钢筋
表8.提供的纵向受压/标称钢筋
表9.提供的抗剪钢筋
以上所揭露的仅为本发明一种较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分流程，并依本发明权利要求所作的等同变化，仍属于发明所涵盖的范围。
Claims (10)
1.一种基于建筑信息模型的钢筋混凝土梁的设计系统，其特征在于，包括：
提取模块，用于从BIM模型中提取设计钢筋所需的BIM模型信息，所述BIM模型信息包括钢筋混凝土梁的负载信息、终端支撑信息和几何信息；
结构分析模块，用于根据所述BIM模型信息来计算作用在所述钢筋混凝土梁上的弯矩和剪切力；
计算模块，用于根据设计规范要求，将所述几何信息、所述弯矩和所述剪切力转换为设计所述钢筋混凝土梁所需的钢筋设计要求；
优化模块，用于根据所述设计规范要求，利用混合遗传算法来优化所述钢筋设计要求。
2.根据权利要求1所述的基于建筑信息模型的钢筋混凝土梁的设计系统，其特征在于，还包括：
更新模块，用于根据优化的所述钢筋设计要求来更新所述BIM模型，以自动创建钢筋图纸。
3.根据权利要求1所述的基于建筑信息模型的钢筋混凝土梁的设计系统，其特征在于，所述优化模块包括：
纵向钢筋优化单元，用于使用所述混合遗传算法搜索全局空间以获得用于纵向钢筋的优化方案，所述纵向钢筋的优化方案包括纵向受拉钢筋的数量和直径和纵向受压钢筋的数量和直径；
抗剪钢筋优化单元，用于根据所述纵向钢筋的优化方案进行穷举搜索获得用于抗剪钢筋的优化方案，所述抗剪钢筋的优化方案包括所述抗剪钢筋的数量、直径和钢筋间距。
4.根据权利要求3所述的基于建筑信息模型的钢筋混凝土梁的设计系统，其特征在于，所述混合遗传算法的目标函数包括代表钢筋数量的罚函数和代表纵向钢筋最大直径的罚函数，所述混合遗传算法的约束条件包括所述设计规范要求。
5.根据权利要求1-4所述的基于建筑信息模型的钢筋混凝土梁的设计系统，其特征在于，所述设计规范包括钢筋间距要求、钢筋直径要求、钢筋覆盖要求、最大钢筋面积要求和最小钢筋面积要求。
6.一种基于建筑信息模型的钢筋混凝土梁的设计方法，其特征在于，包括以下步骤：
从BIM模型中提取设计钢筋所需的BIM模型信息，所述BIM模型信息包括钢筋混凝土梁的负载信息、终端支撑信息和几何信息；
根据所述BIM模型信息来计算作用在所述钢筋混凝土梁上的弯矩和剪切力；
根据设计规范要求，将所述几何信息、所述弯矩和所述剪切力转换为设计所述钢筋混凝土梁所需的钢筋设计要求；
根据所述设计规范要求，利用混合遗传算法来优化所述钢筋设计要求。
7.根据权利要求6所述的基于建筑信息模型的钢筋混凝土梁的设计方法，其特征在于，还包括：
根据优化的所述钢筋设计要求来更新所述BIM模型，以自动创建钢筋图纸。
8.根据权利要求6所述的基于建筑信息模型的钢筋混凝土梁的设计方法，其特征在于，根据所述设计规范要求，利用混合遗传算法来优化所述钢筋设计要求的所述步骤包括：
使用所述混合遗传算法搜索全局空间以获得用于纵向钢筋的优化方案，所述纵向钢筋的优化方案包括纵向受拉钢筋的数量和直径和纵向受压钢筋的数量和直径；
根据所述纵向钢筋的优化方案进行穷举搜索获得用于抗剪钢筋的优化方案，所述抗剪钢筋的优化方案包括所述抗剪钢筋的数量、直径和钢筋间距。
9.根据权利要求8所述的基于建筑信息模型的钢筋混凝土梁的设计方法，其特征在于，所述混合遗传算法的目标函数包括代表钢筋数量的罚函数和代表纵向钢筋最大直径的罚函数，所述混合遗传算法的约束条件包括所述设计规范要求。
10.根据权利要求6-9所述的基于建筑信息模型的钢筋混凝土梁的设计方法，其特征在于，所述设计规范包括钢筋间距要求、钢筋直径要求、钢筋覆盖要求、最大钢筋面积要求和最小钢筋面积要求。
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