CN115115796A - 一种基于语义Web技术的建筑数字孪生框架及建模方法 - Google Patents

一种基于语义Web技术的建筑数字孪生框架及建模方法 Download PDF

Info

Publication number
CN115115796A
CN115115796A CN202210782022.2A CN202210782022A CN115115796A CN 115115796 A CN115115796 A CN 115115796A CN 202210782022 A CN202210782022 A CN 202210782022A CN 115115796 A CN115115796 A CN 115115796A
Authority
CN
China
Prior art keywords
model
building
data
digital twin
semantic web
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202210782022.2A
Other languages
English (en)
Inventor
刘吉明
赵金城
段立平
林思伟
缪季
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shanghai Jiaotong University
Original Assignee
Shanghai Jiaotong University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shanghai Jiaotong University filed Critical Shanghai Jiaotong University
Priority to CN202210782022.2A priority Critical patent/CN115115796A/zh
Publication of CN115115796A publication Critical patent/CN115115796A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T17/00—Three dimensional [3D] modelling, e.g. data description of 3D objects
    • G06T17/10—Constructive solid geometry [CSG] using solid primitives, e.g. cylinders, cubes
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/21—Design, administration or maintenance of databases
    • G06F16/211—Schema design and management
    • G06F16/212—Schema design and management with details for data modelling support
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/28—Databases characterised by their database models, e.g. relational or object models
    • G06F16/284—Relational databases
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/10—Geometric CAD
    • G06F30/13—Architectural design, e.g. computer-aided architectural design [CAAD] related to design of buildings, bridges, landscapes, production plants or roads
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
    • G06F30/23—Design optimisation, verification or simulation using finite element methods [FEM] or finite difference methods [FDM]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N5/00—Computing arrangements using knowledge-based models
    • G06N5/02—Knowledge representation; Symbolic representation
    • G06N5/022—Knowledge engineering; Knowledge acquisition
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T17/00—Three dimensional [3D] modelling, e.g. data description of 3D objects
    • G06T17/20—Finite element generation, e.g. wire-frame surface description, tesselation

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Computer Graphics (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Architecture (AREA)
  • Civil Engineering (AREA)
  • Structural Engineering (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明提供了一种基于语义Web技术的建筑数字孪生框架及建模方法，所述建筑数字孪生框架包括物理空间实体、虚拟空间模型和关联数据库，其中物理空间实体为数字孪生框架提供建筑实体源数据，虚拟空间模型用于对建筑资源作虚拟化抽象，所述关联数据库依托模型语义化功能为框架运行提供数据驱动，所述关联数据库包括监测时序和结构分析两个关系数据库以及面向监测、建筑信息和结构分析的三个RDF模型，通过对同一领域RDF模型与相应关系数据库的数据联合查询、对不同领域RDF模型于本体层面建立映射关系，促使数字孪生框架信息流的匹配更新与实时交互，通过实测响应与仿真结果的联合查询与一致性检查从而在数据层面验证模型的虚实映射功能。

Description

一种基于语义Web技术的建筑数字孪生框架及建模方法
技术领域
本发明涉及建筑结构数字孪生建模和施工数字化技术领域，具体地，涉及一种基于语义Web技术的建筑数字孪生框架及建模方法。
背景技术
随着计算机科学技术的飞速发展，工业4.0的技术浪潮在近年席卷各行各业。因此，社会对于建筑工业数字化、智能化的呼声也愈发高涨。正是在此境况之下，数字孪生作为工业4.0的核心技术也逐渐被建筑结构从业人员所了解并积极予以探索。
数字孪生框架是一个综合考虑建筑资产实体状态、传感网络数据更新、项目各方各阶段数据集成的多维多尺度模型架构。该模型通过IoT、大数据和云计算等先进技术实现对真实物理空间中建筑实体的实时映射，从而在虚拟网络空间对建筑全生命周期进行仿真与模拟。借由数字孪生框架，用户可对物理实体的实时状态进行监测与分析，并应用数值仿真和人工智能算法制定调控决策、从而对建筑对象全生命周期形成有效管理。将数字孪生引入到建筑结构领域后，大数据建模与管理、异构数据与模型集成、自动决策算法开发问题制约着该技术的推广应用。究其本质，常规数字孪生框架缺乏互操作性是其难以广泛采用的根本原因。因此，针对建筑业多源异构数据的数字孪生建模和大数据集成管理成为该技术的关键研究问题。
发明内容
针对现有技术中的缺陷，本发明的目的在于提供一种高保真度、数据动态交互的基于语义Web技术的建筑数字孪生框架及建模方法。
为解决上述问题，本发明的技术方案为：
一种基于语义Web技术的建筑数字孪生框架，包括物理空间实体、虚拟空间模型和关联数据库，其中物理空间实体为数字孪生框架提供建筑实体源数据，虚拟空间模型用于对建筑资源作虚拟化抽象，所述关联数据库依托模型语义化功能为框架运行提供数据驱动，所述关联数据库包括监测时序和结构分析两个关系数据库以及面向监测、建筑信息和结构分析的三个RDF模型，通过对同一领域RDF模型与相应关系数据库的数据联合查询、对不同领域RDF模型于本体层面建立映射关系，从而促使整个数字孪生框架信息流的匹配更新与实时交互，通过实测响应与仿真结果的联合查询与一致性检查从而在数据层面验证模型的虚实映射功能。
可选地，所述物理空间实体信息通过机载3D激光雷达扫描技术和结构监测系统进行收集，并通过无线传输方式将现场建筑实体的几何构型、建筑环境、结构状态相关数据发送到网络空间以供数字孪生虚体建模。
可选地，所述虚拟空间模型由点云模型、建筑信息模型、工程结构分析模型以及各领域本体模型构成。
进一步地，本发明还提供一种基于语义Web技术的建筑数字孪生框架建模方法，所述方法包括以下步骤：
根据建筑设计方案创建初始三维建筑信息模型；
利用点云模型修正初始建筑信息模型，并作模型转化生成结构分析模型；
获取监测系统信息并存储于数据库，利用语义Web知识存储功能将项目多源异构数据存储到知识库；
利用语义Web知识提取功能实现对时序数据库的联合查询，获取结构实际荷载信息修正有限元模型；
将结构分析计算结果存储于数据库，同时更新结构分析领域RDF模型实现仿真结果动态匹配；
关联查询结构响应的实测与仿真结果，利用一致性检查算法验证数字孪生框架虚实映射。
可选地，所述根据建筑设计方案创建初始三维建筑信息模型的步骤具体包括：利用Revit或ArchiCAD针对项目设计方案给定的几何构型、建筑材料、场地环境信息进行三维模型创建。
可选地，所述利用点云模型修正初始建筑信息模型，并作模型转化生成结构分析模型的步骤具体包括：将激光扫描获得的数据转化为点云模型，将点云模型与初始建筑信息模型进行对比并修正建筑信息模型，并将修正后的模型转化为IFC模型导入结构分析工程应用软件，得到初始有限元模型。
可选地，所述获取监测系统信息并存储于数据库，利用语义Web知识存储功能将项目多源异构数据存储到知识库的步骤具体包括以下步骤：
根据监测系统的监测指标体系建立相应数据库，利用MySQL关系数据库采用多表格分别存储的形式对监测指标作数据记录；
根据SSN本体框架结合传感网络布置情况建立自定义SSN本体模型，根据建筑结构形式、结构分析参考以及结构监测方案开发适用于结构分析领域的本体模型；
利用自定义SSN本体、结构分析本体以及IfcOWL本体生成相应RDF模型，并将其以三元组形式存储于知识库中。
可选地，所述利用语义Web知识提取功能实现对时序数据库的联合查询，获取结构实际荷载信息修正有限元模型的步骤具体包括：通过SQL和SPARQL联合查询确定结构实际所受作用与荷载，然后以测定参数值替换FEA模型基于设计资料的假定数值，从而将物理空间结构受力状态映射到虚拟模型，实现对初始有限元模型的修正。
可选地，所述将结构分析计算结果存储于数据库，同时更新结构分析领域RDF模型实现仿真结果动态匹配的步骤具体包括：根据建筑结构形式确定关键计算指标，并基于此建立相应关系数据库做多表关联存储，再通过结构分析RDF模型与计算结果的数据关联，借由预设数据查询和模型参数修改算法自动完成RDF模型更新。
可选地，所述关联查询结构响应的实测与仿真结果，利用一致性检查算法验证数字孪生框架虚实映射的步骤具体包括：应用关联数据技术对传感网络RDF模型和结构分析RDF模型作跨数据源访问、集成与互操作，通过知识与数据的联合查询确定相互匹配的监测数据与仿真结果，并对二者进行一致性检查以验证数字孪生框架的虚实映射功能。
与现有技术相比，本发明旨在应用语义Web技术，实现物理空间实测数据、通用建筑信息模型和结构分析模型之间的相互传递、转化与互操作，从而生成高保真的数字孪生框架架构，本发明利用语义Web技术实现多源异构信息于数据层面的统一表达与集成交互，为后期人工智能算法及平台服务功能算法提供语义互操作的开发与集成环境。
本发明具有以下优点：
1.利用三维激光扫描技术修正初始建筑信息模型，以更易实现的方式将真实物理空间结构几何构型映射至虚拟空间，提高模型保真度；
2.以修正建筑信息模型直接转化生成有限元仿真模型，避免有限元建模过程中人为误差，此外，利用语义Web技术将结构所受实际作用施加于仿真模型，实现对结构物理状态的实时映射；
3.利用本体建模技术将IFC、FEA和传感网络三类计算机不可识别信息分别转化为机器可理解的RDF模型，丰富数字孪生框架的语义；
4.以RDF模型作为监测数据和仿真结果一致性检查的纽带，实现异构数据源的关联查询与互操作；
5.所建立语义数字孪生框架不仅在三维建模上反应虚实映射，还通过关联数据技术在数据源层面验证了其对物理空间实体状态的实时匹配；
6.本发明的建模方法不仅适用于创建面向结构分析领域的数字孪生框架，通过本体模型的替换该方法还可以推广至建筑能源分析、建筑性能分析、结构安全分析等其他领域，具有通用性与可拓展性。
附图说明
通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1为本发明实施例提供的基于语义Web技术的建筑数字孪生框架架构示意图；
图2为本发明实施例提供的基于语义Web技术的建筑数字孪生框架的底层数据流示意图；
图3为本发明实施例提供的基于语义Web技术的建筑数字孪生框架建模方法的流程框图；
图4为本发明实施例提供的基于语义Web技术的建筑数字孪生框架建模方法的另一流程框图。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变化和改进。这些都属于本发明的保护范围。
本发明依托语义Web技术在数据建模、知识存储以及逻辑推理方面优势，提出一种语义丰富且可实时更新数据的高保真数字孪生框架架构。本实施例旨在建立由物理空间实体、虚拟空间模型以及关联数据库三模块相互勾连的数字孪生框架，具体地，图1为本发明实施例提供的一种基于语义Web技术的建筑数字孪生框架结构示意图，如图1所示，所述数字孪生框架包括物理空间实体1、虚拟空间模型2和关联数据库3，其中物理空间实体1为数字孪生框架提供建筑实体源数据，虚拟空间模型2旨在对建筑资源作虚拟化抽象，所述关联数据库3则依托模型语义化功能为框架运行提供数据驱动。
其中所述物理空间实体1信息将由机载3D激光雷达扫描技术和结构监测系统进行收集，并通过无线传输方式将现场建筑实体的几何构型、建筑环境、结构状态相关数据发送到网络空间以供数字孪生虚体建模。
所述虚拟空间模型2由点云模型、建筑信息模型、工程结构分析模型以及各领域本体模型构成，该模块实现了物理实体在虚拟空间中的直接抽象，同时也是直观展现数字孪生框架虚实映射的核心组件。
所述关联数据库3由监测时序和结构分析两个关系数据库以及面向监测、建筑信息和结构分析的三个RDF模型构成，通过对同一领域RDF模型与相应关系数据库的数据联合查询、对不同领域RDF模型于本体层面建立映射关系，从而促使整个数字孪生框架信息流的匹配更新与实时交互。本发明以物理空间为信息源泉、虚拟模型为呈现形式、关联数据库为驱动内核，为面向用户的应用服务层开发奠定模型基础。
图2从所述建筑数字孪生框架的数据流视角展现了各模块、模型间信息交互情况，如图2所示，先以设计资料为参照建立初始建筑信息模型，再依据MVD导出适合结构分析软件转化的IFC模型文件，并以此生成相应的初始有限元模型。而来源于三维点云扫描和监测系统的IFC支持数据可依据需求转化为.ifc文件，对于非IFC支持的数据则需要借由本体模型对资源信息进行虚拟化获得相应RDF模型即.ttl文件。图2中展示的BIM-IFC-RDF数据流是多源异构数据向统一数据模型资源虚拟化的过程，RDF-IFC-BIM数据流则是将语义数据赋予建筑结构概念可视化数字孪生框架的过程，基于这两条数据流，各模块、模型间的数据实现了迭代、关联与交互，从而为数字孪生框架各功能需求的实现与实践提供核心驱动力。
另外，在本实施例的数字孪生框架的基础上，可进一步开发面向终端用户需求的应用服务。如图1所示，可利用已通过虚实映射功能验证的数字孪生框架来开发建筑环境监测与数显、施工模拟与风险分析、AI赋能施工运维决策、结构状态监控与评估以及结构安全评估与预警五项服务功能，并借由此将所创建的模型应用到建筑结构监测、施工、运维、安全、管理五个关键领域，从而推动数字孪生赋能建设工程。本发明旨在以语义Web技术驱动数字孪生服务建设工程，提出了一种新颖的数字孪生框架以及建模方法，让数字孪生这一先进制造理念融入建筑项目全生命周期管理，从而助力建筑业的数字化与智能化转型。
如图3所示，本发明提供一种基于语义Web技术的建筑数字孪生框架建模方法，包括以下步骤：
S1：根据建筑设计方案创建初始三维建筑信息模型；
具体地，根据建筑设计方案对结构的几何尺寸进行三维建模，所建立的三维实体包括楼、板、柱、墙、楼梯、屋面、常用家居以及其他建筑附属物；本实施例侧重于结构分析领域，故不对暖通、电气和给排水相关实体或系统进行建模。采用Revit或者ArchiCAD软件以等比例形式对设计方案中相应尺寸作几何建模，同时为结构构件附加设计要求的材料类别。可采用Navisworks对建筑信息模型作施工阶段划分，并基于此创立项目不同阶段的结构三维信息模型。利用软件渲染功能提升模型视觉上的真实性，用以直观展示设计方案的基本特点与艺术效果。
S2：利用点云模型修正初始建筑信息模型，并作模型转化生成结构分析模型；
具体地，使用机载激光雷达对各施工阶段完成后的建筑现场作扫描，利用设备配套数据处理系统生成相应点云模型，将点云模型和关键点云数据与同一施工阶段建筑信息模型作对比核验，对误差超出阈值的几何构型作进一步分析，并基于分析所得的误差超限原因来判断是否对模型作修正。此后，将修正的模型以IFC4的MVD视图作模型转化生成IFC-SPF文件，再以建筑工程常用的结构分析软件读入该IFC文件生成相应有限元模型。在对FEA模型作进一步操作前需对其进行几何尺寸、材料类别的复核与调整；待模型校验通过后，按照有限元建模一般流程对其作荷载及工况施加、约束条件设立、荷载组合及分析模式拟定从而得到与各施工阶段初步匹配的结构分析模型。
S3：获取监测系统信息并存储于数据库，利用语义Web知识存储功能将项目多源异构数据存储到知识库；
具体地，利用语义Web技术中的本体方法将结构监测系统、特定施工阶段建筑信息模型以及FEA模型三者关联，从数据层面实现异源、异构信息的集成与互操作。
如图4所示，所述步骤S3具体包括以下步骤：
步骤S31：根据监测系统的监测指标体系建立相应数据库，利用MySQL关系数据库采用多表格分别存储的形式对监测指标作数据记录；
无线传感网络将充分发挥5G和Wi-Fi于数据传输的优势，实时将原位监测数据发送到物联数据终端，并自动转存至预设的关系数据库，实现监测数据的智能仓储。鉴于监测数据多为时间序列数据，其与各施工阶段的匹配可借由数据附加时间戳实现，故监测数据的存储无需依据不同阶段分类进行。
步骤S32：根据SSN本体框架结合传感网络布置情况建立自定义SSN本体模型，根据建筑结构形式、结构分析参考以及结构监测方案开发适用于结构分析领域的本体模型；
该本体以涵盖监测对象、监测指标、监测点位、传感器ID、时间戳五项基本信息为架构基础，再以实际需求拓展本体功能扩充该模型所涉的领域知识面。依据建筑项目特点及结构分析侧重来开发面向有限元仿真的本体，该本体包括三维模型、分析参照、关键指标、计算结果及各相关衍生术语，旨在用最轻量化的模型描述用于核验数字孪生虚实映射功能的相关仿真信息。所开发本体必须通过专家的审核评定才能应用于建筑项目数字孪生建模。此外，所开发本体应与IfcOWL作本体匹配，依托IfcOWL本体对建筑领域概念的全面性与权威性实现自定义本体于术语层面的一致性映射。
步骤S33：利用自定义SSN本体、结构分析本体以及IfcOWL本体生成相应RDF模型，并将其以三元组形式存储于知识库中。
利用步骤S32中已获得专家认可的本体模型，分别对面向监测系统、建筑信息以及结构分析三个领域的RDF模型进行创建，主要方式是利用Apache Jena框架在Java的编译环境下进行RDF模型的开发。创建的RDF模型将多源异构数据以三元组形式进行表述，为框架利用语义Web的知识提取功能自动获取信息提供数据环境。鉴于面向建筑各领域的RDF模型不仅规模较大，并且用户对于其数据提取效率有着极高要求，故将所有RDF模型以三元组形式存储到Blazegraph TripleStore知识库中。
步骤S4：利用语义Web知识提取功能实现对时序数据库的联合查询，获取结构实际荷载信息修正有限元模型；
具体地，利用语义Web知识提取功能，本实施例以测点原位实测环境温度、支座变位以及结构风压数据来修正仿真模型依据设计规范所拟定的预设值。以结构风压为例，首先利用SPARQL查询从传感网络RDF模型中提取特定监测对象于特定施工阶段对结构风压进行监测的某个传感器的编号，然后依据查询编号利用SQL查询自动检索该传感器于对应时间戳的风压监测数据。参照此查询流程，依次提取所需监测数据，然后在工程结构分析软件实现荷载替换从而修正并更新初始有限元模型，实现结构所受作用的映射关联。
步骤S5：将结构分析计算结果存储于数据库，同时更新结构分析领域RDF模型实现仿真结果动态匹配；
具体地，利用语义Web技术对源于不同工况的仿真结果作实时更新与动态匹配。首先根据结构形式及分析类型对关键指标及参数进行拟定，然后根据所拟定指标分别建立数据库中互联的存储表格。建立仿真结果数据库后，对修正后的有限元模型作结构分析，并把构件内力、变形、应力及应力比这些关键参数的计算结果导出到预设数据库中。利用面向结构分析的RDF模型与关系数据库的映射关系，在Java编译环境利用Jena框架和JDBC接口开发SPARQL和SQL的联合查询算法，从而实现RDF模型各实例数据属性的自动更新。
步骤S6：关联查询结构响应的实测与仿真结果，利用一致性检查算法验证数字孪生框架虚实映射。
具体地，利用关联查询与语义Web知识推理功能，本实施例以源于监测和仿真的部分节点位移信息、关键杆件应力状态以及构件变形情况对数字孪生框架的虚实映射功能进行校验。鉴于传感网络本体和结构分析本体已从术语层面实现映射与匹配，故面向监测系统与面向结构分析的RDF模型之间可通过关联数据技术进行跨数据源的信息访问、提取与互操作。通过SPARQL与SQL的联合查询对相同点位同一指标的监测和仿真结果进行提取，再将所提取互相匹配的数据输入到一致性检查算法作校验。若各指标实测与仿真误差皆未超过设定阈值则可认为所建立数字孪生框架具备虚实映射功能，能够以其为模型基础开发服务于工程实践的建筑全生命周期管控平台。
通过上述步骤即可创建并校验具备虚实映射功能的数字孪生框架，并可作进一步开发架构起面向终端用户的应用服务层，把已通过底层数据核验虚实映射功能的数字孪生框架作为技术核心，在各服务模块的功能需求与技术特点驱动下开发相应算法，从而将创建的模型应用到建筑结构监测、施工、运维、安全分析、智能决策这五个关键领域，切实将数字孪生技术理念融入建筑结构全生命周期管理，为推进建筑业数字化及智能化转型增添新思路、新方向与新动力。
与现有技术相比，本发明旨在应用语义Web技术，实现物理空间实测数据、通用建筑信息模型和结构分析模型之间的相互传递、转化与互操作，从而生成高保真的数字孪生框架架构，本发明利用语义Web技术实现多源异构信息于数据层面的统一表达与集成交互，为后期人工智能算法及平台服务功能算法提供语义互操作的开发与集成环境。
本发明具有以下优点：
1.利用三维激光扫描技术修正初始建筑信息模型，以更易实现的方式将真实物理空间结构几何构型映射至虚拟空间，提高模型保真度；
2.以修正建筑信息模型直接转化生成有限元仿真模型，避免有限元建模过程中人为误差，利用语义Web技术将结构所受实际作用施加于仿真模型，实现对结构物理状态的实时映射；
3.利用本体建模技术将IFC、FEA和传感网络三类计算机不可识别信息分别转化为机器可理解的RDF模型，丰富数字孪生框架的语义；
4.以RDF模型作为监测数据和仿真结果一致性检查的纽带，实现异构数据源的关联查询与互操作；
5.所建立语义数字孪生框架不仅在三维建模上反应虚实映射，还通过关联数据技术在数据源层面验证了其对物理空间实体状态的实时匹配；
6.本发明的建模方法不仅适用于创建面向结构分析领域的数字孪生框架，通过本体模型的替换该方法还可以推广至建筑能源分析、建筑性能分析、结构安全分析等其他领域，具有通用性与可拓展性。
以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变化或修改，这并不影响本发明的实质内容。在不冲突的情况下，本申请的实施例和实施例中的特征可以任意相互组合。

Claims (10)

1.一种基于语义Web技术的建筑数字孪生框架，其特征在于，所述建筑数字孪生框架包括物理空间实体、虚拟空间模型和关联数据库，其中物理空间实体为数字孪生框架提供建筑实体源数据，虚拟空间模型用于对建筑资源作虚拟化抽象，所述关联数据库依托模型语义化功能为框架运行提供数据驱动，所述关联数据库包括监测时序和结构分析两个关系数据库以及面向监测、建筑信息和结构分析的三个RDF模型，通过对同一领域RDF模型与相应关系数据库的数据联合查询、对不同领域RDF模型于本体层面建立映射关系，从而促使整个数字孪生框架信息流的匹配更新与实时交互，通过实测响应与仿真结果的联合查询与一致性检查从而在数据层面验证模型的虚实映射功能。
2.根据权利要求1所述的基于语义Web技术的建筑数字孪生框架，其特征在于，所述物理空间实体信息通过机载3D激光雷达扫描技术和结构监测系统进行收集，并通过无线传输方式将现场建筑实体的几何构型、建筑环境、结构状态相关数据发送到网络空间以供数字孪生虚体建模。
3.根据权利要求1所述的基于语义Web技术的建筑数字孪生框架，其特征在于，所述虚拟空间模型由点云模型、建筑信息模型、工程结构分析模型以及各领域本体模型构成。
4.一种基于语义Web技术的建筑数字孪生框架建模方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
根据建筑设计方案创建初始三维建筑信息模型；
利用点云模型修正初始建筑信息模型，并作模型转化生成结构分析模型；
获取监测系统信息并存储于数据库，利用语义Web知识存储功能将项目多源异构数据存储到知识库；
利用语义Web知识提取功能实现对时序数据库的联合查询，获取结构实际荷载信息修正有限元模型；
将结构分析计算结果存储于数据库，同时更新结构分析领域RDF模型实现仿真结果动态匹配；
关联查询结构响应的实测与仿真结果，利用一致性检查算法验证数字孪生框架虚实映射。
5.根据权利要求4所述的基于语义Web技术的建筑数字孪生框架建模方法，其特征在于，所述根据建筑设计方案创建初始三维建筑信息模型的步骤具体包括：利用Revit或ArchiCAD针对项目设计方案给定的几何构型、建筑材料、场地环境信息进行三维模型创建。
6.根据权利要求4所述的基于语义Web技术的建筑数字孪生框架建模方法，其特征在于，所述利用点云模型修正初始建筑信息模型，并作模型转化生成结构分析模型的步骤具体包括：将激光扫描获得的数据转化为点云模型，将点云模型与初始建筑信息模型进行对比并修正建筑信息模型，并将修正后的模型转化为IFC模型导入结构分析工程应用软件，得到初始有限元模型。
7.根据权利要求4所述的基于语义Web技术的建筑数字孪生框架建模方法，其特征在于，所述获取监测系统信息并存储于数据库，利用语义Web知识存储功能将项目多源异构数据存储到知识库的步骤具体包括以下步骤：
根据监测系统的监测指标体系建立相应数据库，利用MySQL关系数据库采用多表格分别存储的形式对监测指标作数据记录；
根据SSN本体框架结合传感网络布置情况建立自定义SSN本体模型，根据建筑结构形式、结构分析参考以及结构监测方案开发适用于结构分析领域的本体模型；
利用自定义SSN本体、结构分析本体以及IfcOWL本体生成相应RDF模型，并将其以三元组形式存储于知识库中。
8.根据权利要求4所述的基于语义Web技术的建筑数字孪生框架建模方法，其特征在于，所述利用语义Web知识提取功能实现对时序数据库的联合查询，获取结构实际荷载信息修正有限元模型的步骤具体包括：通过SQL和SPARQL联合查询确定结构实际所受作用与荷载，然后以测定参数值替换FEA模型基于设计资料的假定数值，从而将物理空间结构受力状态映射到虚拟模型，实现对初始有限元模型的修正。
9.根据权利要求4所述的基于语义Web技术的建筑数字孪生框架建模方法，其特征在于，所述将结构分析计算结果存储于数据库，同时更新结构分析领域RDF模型实现仿真结果动态匹配的步骤具体包括：根据建筑结构形式确定关键计算指标，并基于此建立相应关系数据库做多表关联存储，再通过结构分析RDF模型与计算结果的数据关联，借由预设数据查询和模型参数修改算法自动完成RDF模型更新。
10.根据权利要求4所述的基于语义Web技术的建筑数字孪生框架建模方法，其特征在于，所述关联查询结构响应的实测与仿真结果，利用一致性检查算法验证数字孪生框架虚实映射的步骤具体包括：应用关联数据技术对传感网络RDF模型和结构分析RDF模型作跨数据源访问、集成与互操作，通过知识与数据的联合查询确定相互匹配的监测数据与仿真结果，并对二者进行一致性检查以验证数字孪生框架的虚实映射功能。
CN202210782022.2A 2022-07-04 2022-07-04 一种基于语义Web技术的建筑数字孪生框架及建模方法 Pending CN115115796A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210782022.2A CN115115796A (zh) 2022-07-04 2022-07-04 一种基于语义Web技术的建筑数字孪生框架及建模方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210782022.2A CN115115796A (zh) 2022-07-04 2022-07-04 一种基于语义Web技术的建筑数字孪生框架及建模方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN115115796A true CN115115796A (zh) 2022-09-27

Family

ID=83330302

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202210782022.2A Pending CN115115796A (zh) 2022-07-04 2022-07-04 一种基于语义Web技术的建筑数字孪生框架及建模方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN115115796A (zh)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115577526A (zh) * 2022-10-09 2023-01-06 深圳大学 一种面向行人交通建模的定制建筑信息模型构建方法
CN115859455A (zh) * 2023-03-03 2023-03-28 山东博物馆 一种基于云计算技术的土木工程实验检测系统
CN116821637A (zh) * 2023-08-31 2023-09-29 华电重工机械有限公司 一种基于数据孪生技术的建筑钢结构数据处理方法
CN116933146A (zh) * 2023-09-19 2023-10-24 航天宏图信息技术股份有限公司 一种数字孪生空间实体的分类体系创建方法及装置

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115577526A (zh) * 2022-10-09 2023-01-06 深圳大学 一种面向行人交通建模的定制建筑信息模型构建方法
CN115859455A (zh) * 2023-03-03 2023-03-28 山东博物馆 一种基于云计算技术的土木工程实验检测系统
CN116821637A (zh) * 2023-08-31 2023-09-29 华电重工机械有限公司 一种基于数据孪生技术的建筑钢结构数据处理方法
CN116821637B (zh) * 2023-08-31 2023-11-28 华电重工机械有限公司 一种基于数据孪生技术的建筑钢结构数据处理方法
CN116933146A (zh) * 2023-09-19 2023-10-24 航天宏图信息技术股份有限公司 一种数字孪生空间实体的分类体系创建方法及装置
CN116933146B (zh) * 2023-09-19 2023-12-26 航天宏图信息技术股份有限公司 一种数字孪生空间实体的分类体系创建方法及装置

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN115115796A (zh) 一种基于语义Web技术的建筑数字孪生框架及建模方法
WO2021103492A1 (zh) 一种企业经营风险预测方法和系统
Saldivar et al. Industry 4.0 with cyber-physical integration: A design and manufacture perspective
Cai et al. Metamodeling for high dimensional design problems by multi-fidelity simulations
CN104572833B (zh) 一种映射规则创建方法及装置
CN111400389B (zh) 基于ifc扩展的运维5d-bim数据集成共享系统
Malensek et al. Analytic queries over geospatial time-series data using distributed hash tables
CN101894058A (zh) 针对自动测试系统的测试覆盖性自动分析方法及其装置
CN109408578A (zh) 一种针对异构环境监测数据融合方法
Mainini et al. Analytical benchmark problems for multifidelity optimization methods
CN109376153A (zh) 一种基于NiFi的数据写入图数据库的系统及方法
CN111581479A (zh) 一站式数据处理的方法、装置、存储介质及电子设备
CN112669055A (zh) 一种输变电工程可研估算模拟组价方法及装置
CN116795859A (zh) 数据分析方法、装置、计算机设备和存储介质
Tauscher et al. A modular graph transformation rule set for IFC‐to‐CityGML conversion
Bennani et al. Query relaxation for portable brick-based applications
CN114491064A (zh) 一种物联网平台构建方法、装置、存储介质及终端
Ma et al. An ontology-driven method for urban building energy modeling
Li et al. Digital twin technology in intelligent manufacturing
Malensek et al. Trident: Distributed storage, analysis, and exploration of multidimensional phenomena
Ferguson et al. Capturing an architectural knowledge base utilizing rules engine integration for energy and environmental simulations
CN111638926A (zh) 人工智能在Django框架中的一种实现方法
Singh et al. Answering graph pattern query using incremental views
KR20220138905A (ko) Ppo 모델 기반 spark sql 조인 최적화 장치 및 방법
CN112001008A (zh) 一种基于Revit软件的桥梁施工监测数据集成管理系统

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination