CN115130164A - 基于bim的建筑施工设备、施工管理系统以及管理方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于BIM的建筑施工技术领域,公开了一种基于BIM的建筑施工设备、施工管理系统以及管理方法,基于BIM的建筑施工设备、施工管理系统包括:施工监控模块、施工设计模块、施工建模模块、施工装配模块、预算模块、模拟优化模块、评估模块。本发明通过模拟优化模块将人工神经网络技术、BIM技术与建筑能耗模拟相结合。通过直接从BIM模型提取建筑特征信息,免除了传统在模拟软件上的建模环节;通过人工神经网络对数据库的学习,直接得出能耗计算结果,实现了建筑方案的实时优化和分析,使建筑工程在各项进程中显著提高效率、降低施工风险、保证施工质量和安全,避免企业遭受成本损失。
Description
技术领域
本发明属于BIM的建筑施工技术领域,尤其涉及一种基于BIM的建筑施工设备、施工管理系统以及施工管理方法。
背景技术
建筑施工是指工程建设实施阶段的生产活动,是各类建筑物的建造过程,也可以说是把设计图纸上的各种线条,在指定的地点,变成实物的过程。它包括基础工程施工、主体结构施工、屋面工程施工、装饰工程施工等。施工作业的场所称为“建筑施工现场”或叫“施工现场”,也叫工地。然而,现有基于BIM的建筑施工设备、施工管理系统以及施工管理方法施工建筑体量大、能耗高;同时,建筑工程的价值评估不准确。
综上所述,现有技术存在的问题是:现有基于BIM的建筑施工设备、施工管理系统以及施工管理方法施工建筑体量大、能耗高;同时,建筑工程的价值评估不准确。
发明内容
针对现有技术存在的问题,本发明提供了一种基于BIM的建筑施工设备、施工管理系统以及施工管理方法。
本发明是这样实现的,一种基于BIM的建筑施工设备、施工管理系统包括:
施工监控模块、施工设计模块、施工建模模块、施工装配模块、预算模块、模拟优化模块、评估模块;
施工监控模块,用于通过摄像设备监控施工过程;
施工设计模块,用于施工设计程序设计施工流程;
施工建模模块,用于通过BIM程序构建建筑模型;
施工装配模块,用于对建筑构件进行装配;
预算模块,用于通过预算程序对施工费用进行预算;
模拟优化模块,用于对施工建筑能耗进行模拟和优化;
评估模块,用于通过评估程序对建筑信息模型的应用价值进行评估。
进一步,施工建模模块通过BIM程序构建建筑模型中,建筑模型构建方法包括:
步骤1、对待构建的建筑模型进行预处理,获取所有几何对象并去除重复对象进而生成轻量化模型文件,再根据其标注部件生成对应的标注部件对象;
步骤2、对所有的所述标注部件对象进行预处理,获取所述标注部件对象的标注类型、标注指引线、标注值和标注平面数据,所述标注类型包括尺寸标注数据、形位公差数据和粗糙度数据,所述标注指引线包括引出点数据、指引箭头数据及线形、线宽,所述标注值包括基于所述标注类型分类的尺寸值及公差、形位公差值、粗糙度值和文字注释,所述标注平面数据包括标注平面原点和标注平面法向量数据;
步骤3、对所述标注平面法向量数据按照象限区分后进行整数化处理,减少所述标注平面法向量数据存储的部件数量;
步骤4、对所有的所述标注部件对象的数据进行json化处理,生成保存后缀为json的标注部件文件;
步骤5、前端在读取所述轻量化模型文件的同时,根据获取的所述标注部件的数据结构重绘标注部件,之后利用webgl渲染场景;
步骤6、针对所述待构建的建筑模型在web虚拟空间中旋转、翻转情形,设计所述标注部件的动态显示算法,实现所述标注部件随模型姿态改变而自动翻转和改变位置;
步骤7、针对所述待构建的建筑模型结构复杂时标注部件的复杂化,设计基准与关联标注的显示关联,并根据标注类型按尺寸标注数据、形位公差数据、粗糙度数据和文本注释数据进行分组,实现标注部件的分组显示浏览,其中,所述步骤7的具体过程为:遍历所述步骤5中生成的标注部件数组对象,按所述步骤2中的标注类型进行分组,并实现同一组别的对象绑定,添加每一个组别的三维标注内容的显示和隐藏功能,实现标注部件的分组显示浏览。
其中,所述步骤1的具体过程为:先通过相关api获取所述待构建的建筑模型中所有几何对象并去除重复的所述几何对象以生成所述轻量化模型文件,再通过相关api获取所述待构建的建筑模型中所有的标注部件生成所述标注部件对象。
进一步,所述步骤2的具体过程为:基于所述标注部件对象的所述标注类型,通过相关api对所述标注部件进行分类,得到尺寸标注对象、形位公差对象、基准对象、粗糙度对象和文本注释对象;记录每个标注对象的标注指引线数据和标注平面数据;
所述步骤3的具体过程为:对于标注平面的归一法向量(n1,n2,n3),首先在三维空间的八象限中,计算出其值所在的对应象限并记录下象限编号gradnum,将(0,1,2,3,4,5,6,7)分别表示一至八象限,象限编号用一个字节表示,执行n1=abs(n1*65535)+0.5、n2=abs(n2*65535)+0.5、n3=abs(n3*65535)+0.5的运算,值取整数后每个分量用二个字节表示,从而减少所述标注平面法向量数据存储的部件数量。
进一步,所述步骤4的具体过程为:通过相关api将每个所述标注部件对象转化为json字符串,然后json字符串拼接起来,封装为一个包含所有的所述标注部件的json文件。
本发明的另一目的在于提供一种基于BIM的建筑施工管理方法包括以下步骤:
步骤一,通过施工监控模块利用摄像设备监控施工过程;
步骤二,通过施工设计模块利用施工设计程序设计施工流程;通过施工建模模块利用BIM程序构建建筑模型;
步骤三,通过施工装配模块对建筑构件进行装配;
步骤四,通过预算模块利用预算程序对施工费用进行预算;
步骤五,通过模拟优化模块对施工建筑能耗进行模拟和优化;通过评估模块利用评估程序对建筑信息模型的应用价值进行评估。
进一步,所述模拟优化模块6模拟优化方法如下:
(1)通过数据库程序建立建筑能耗数据库;
(2)在Rihno+Grasshopper平台上搭建人工神经网络,对所述建筑能耗数据库进行深度学习;通过Revit软件建立建筑方案的BIM模型,利用所述Rihno+Grasshopper平台提取所述BIM模型的建筑特征,作为所述人工神经网络的输入参数;
(3)通过所述人工神经网络计算出所述建筑方案的建筑耗能评估结果;根据计算得到的所述建筑耗能评估结果,结合所述建筑能耗数据库,选择优化策略;通过所述人工神经网络计算所选择的所述优化策略的节能效果,形成优化后的设计方案。
进一步,所述建筑能耗数据库中包括有建筑模型特征库、能耗数据和优化策略库;
所述建筑模型特征库的数据组成包括:体形、朝向、层高、窗墙比、保温形式、动线形式、空调系统形式;
所述能耗数据的数据组成包括:制冷能耗、供暖能耗、设备能耗、照明能耗;
所述优化策略库的数据组成包括:围护结构、保温、遮阳、双层表皮、自然采光、自然通风。
进一步,所述搭建人工神经网络,包括:
(3.1)采用主成分分析法分析储存在所述建筑模型特征库中与建筑能耗相关的特征参数;将与建筑能耗相关度最大的特征参数提取出来作为人工神经网络的输入层;
(3.2)人工神经网络的输出层为建筑能耗数据库中建筑的能耗评估结果。
进一步,所述评估模块7评估方法如下:
1)通过评估程序建立建筑工程BIM应用价值指标体系;
2)构建结构分析模型;
3)计算BIM价值指标体系指标权重;进行一致性检验;进行综合分析与评判。
进一步,所述建立建筑工程BIM应用价值指标体系,包括:
根据工程建设的特点和难点,确定BIM应用价值评价维度,构建建筑工程BIM应用价值指标体系,
所述的BIM应用价值评价维度包括目标维、过程维和对象维,
所述的BIM应用价值评价指标包括各专业设计一致程度、设计错误类变更数量、按图施工程度和运营造价,
其中,目标维按照工程项目建设的质量、进度和投资划分,过程维按照规划和策划阶段、设计阶段、施工阶段和运营与维护阶段划分,对象维按照业主方的项目管理,构建BIM应用价值指标体系;
构建结构分析模型,包括:
根据BIM应用价值指标体系,把系统的各指标要素按照不同评价维度划归不同层次,结构分析模型分为三个层次包括目标层、准则层和指标层。
本发明的优点及积极效果为:本发明通过模拟优化模块将人工神经网络技术、BIM技术与建筑能耗模拟相结合。通过直接从BIM模型提取建筑特征信息,免除了传统在模拟软件上的建模环节;通过人工神经网络对数据库的学习,直接得出能耗计算结果,实现了建筑方案的实时优化和分析;同时,通过评估模块考虑到工程价值评价的基本特点,根据工程建设的特点和难点,在各项指标分析的基础上,构建建筑工程BIM应用价值指标体系,运用层次分析法和专家打分法,解决BIM应用价值难以定量评估的困难,实现业主方BIM应用价值指标的应用管理与效果评判。本发明对BIM技术在建筑工程项目管理中的应用价值评估更为准确,便于业主进行效果评价和BIM应用管理,有针对性地预防、控制和降低工程风险,提高工程管理效果,为工程项目管理提供科学的依据和支持,具有简单、快速、准确等优势。
本发明中施工建模模块通过BIM程序构建建筑模型中,建筑模型构建方法包括:
步骤1、对待构建的建筑模型进行预处理,获取所有几何对象并去除重复对象进而生成轻量化模型文件,再根据其标注部件生成对应的标注部件对象;
步骤2、对所有的所述标注部件对象进行预处理,获取所述标注部件对象的标注类型、标注指引线、标注值和标注平面数据,所述标注类型包括尺寸标注数据、形位公差数据和粗糙度数据,所述标注指引线包括引出点数据、指引箭头数据及线形、线宽,所述标注值包括基于所述标注类型分类的尺寸值及公差、形位公差值、粗糙度值和文字注释,所述标注平面数据包括标注平面原点和标注平面法向量数据;
步骤3、对所述标注平面法向量数据按照象限区分后进行整数化处理,减少所述标注平面法向量数据存储的部件数量;
步骤4、对所有的所述标注部件对象的数据进行json化处理,生成保存后缀为json的标注部件文件;
步骤5、前端在读取所述轻量化模型文件的同时,根据获取的所述标注部件的数据结构重绘标注部件,之后利用webgl渲染场景;
步骤6、针对所述待构建的建筑模型在web虚拟空间中旋转、翻转情形,设计所述标注部件的动态显示算法,实现所述标注部件随模型姿态改变而自动翻转和改变位置;
步骤7、针对所述待构建的建筑模型结构复杂时标注部件的复杂化,设计基准与关联标注的显示关联,并根据标注类型按尺寸标注数据、形位公差数据、粗糙度数据和文本注释数据进行分组,实现标注部件的分组显示浏览,其中,所述步骤7的具体过程为:遍历所述步骤5中生成的标注部件数组对象,按所述步骤2中的标注类型进行分组,并实现同一组别的对象绑定,添加每一个组别的三维标注内容的显示和隐藏功能,实现标注部件的分组显示浏览。
其中,所述步骤1的具体过程为:先通过相关api获取所述待构建的建筑模型中所有几何对象并去除重复的所述几何对象以生成所述轻量化模型文件,再通过相关api获取所述待构建的建筑模型中所有的标注部件生成所述标注部件对象。可构建准确的建筑模型。
附图说明
图1是本发明实施例提供的基于BIM的建筑施工管理方法流程图。
图2是本发明实施例提供的基于BIM的建筑施工设备、施工管理系统结构框图。
图3是本发明实施例提供的模拟优化模块模拟优化方法流程图。
图4是本发明实施例提供的搭建人工神经网络方法流程图。
图5是本发明实施例提供的评估模块评估方法流程图。
图中:1、施工监控模块;2、施工设计模块;3、施工建模模块;4、施工装配模块;5、预算模块;6、模拟优化模块;7、评估模块。
具体实施方式
为能进一步了解本发明的发明内容、特点及功效,兹例举以下实施例,并配合附图详细说明如下。
下面结合附图对本发明的结构作详细的描述。
如图1所示,本发明提供的基于BIM的建筑施工管理方法包括以下步骤:
S101,通过施工监控模块利用摄像设备监控施工过程;
S102,通过施工设计模块利用施工设计程序设计施工流程;通过施工建模模块利用BIM程序构建建筑模型;
S103,通过施工装配模块对建筑构件进行装配;
S104,通过预算模块利用预算程序对施工费用进行预算;
S105,通过模拟优化模块对施工建筑能耗进行模拟和优化;通过评估模块利用评估程序对建筑信息模型的应用价值进行评估。
如图2所示,本发明实施例提供的基于BIM的建筑施工设备、施工管理系统包括:施工监控模块1、施工设计模块2、施工建模模块3、施工装配模块4、预算模块5、模拟优化模块6、评估模块7。
施工监控模块1,用于通过摄像设备监控施工过程;
施工设计模块2,用于施工设计程序设计施工流程;
施工建模模块3,用于通过BIM程序构建建筑模型;
施工装配模块4,用于对建筑构件进行装配;
预算模块5,用于通过预算程序对施工费用进行预算;
模拟优化模块6,用于对施工建筑能耗进行模拟和优化;
评估模块7,用于通过评估程序对建筑信息模型的应用价值进行评估。
在本发明中,施工建模模块通过BIM程序构建建筑模型中,建筑模型构建方法包括:
步骤1、对待构建的建筑模型进行预处理,获取所有几何对象并去除重复对象进而生成轻量化模型文件,再根据其标注部件生成对应的标注部件对象;
步骤2、对所有的所述标注部件对象进行预处理,获取所述标注部件对象的标注类型、标注指引线、标注值和标注平面数据,所述标注类型包括尺寸标注数据、形位公差数据和粗糙度数据,所述标注指引线包括引出点数据、指引箭头数据及线形、线宽,所述标注值包括基于所述标注类型分类的尺寸值及公差、形位公差值、粗糙度值和文字注释,所述标注平面数据包括标注平面原点和标注平面法向量数据;
步骤3、对所述标注平面法向量数据按照象限区分后进行整数化处理,减少所述标注平面法向量数据存储的部件数量;
步骤4、对所有的所述标注部件对象的数据进行json化处理,生成保存后缀为json的标注部件文件;
步骤5、前端在读取所述轻量化模型文件的同时,根据获取的所述标注部件的数据结构重绘标注部件,之后利用webgl渲染场景;
步骤6、针对所述待构建的建筑模型在web虚拟空间中旋转、翻转情形,设计所述标注部件的动态显示算法,实现所述标注部件随模型姿态改变而自动翻转和改变位置;
步骤7、针对所述待构建的建筑模型结构复杂时标注部件的复杂化,设计基准与关联标注的显示关联,并根据标注类型按尺寸标注数据、形位公差数据、粗糙度数据和文本注释数据进行分组,实现标注部件的分组显示浏览,其中,所述步骤7的具体过程为:遍历所述步骤5中生成的标注部件数组对象,按所述步骤2中的标注类型进行分组,并实现同一组别的对象绑定,添加每一个组别的三维标注内容的显示和隐藏功能,实现标注部件的分组显示浏览。
其中,所述步骤1的具体过程为:先通过相关api获取所述待构建的建筑模型中所有几何对象并去除重复的所述几何对象以生成所述轻量化模型文件,再通过相关api获取所述待构建的建筑模型中所有的标注部件生成所述标注部件对象。
所述步骤2的具体过程为:基于所述标注部件对象的所述标注类型,通过相关api对所述标注部件进行分类,得到尺寸标注对象、形位公差对象、基准对象、粗糙度对象和文本注释对象;记录每个标注对象的标注指引线数据和标注平面数据;
所述步骤3的具体过程为:对于标注平面的归一法向量(n1,n2,n3),首先在三维空间的八象限中,计算出其值所在的对应象限并记录下象限编号gradnum,将(0,1,2,3,4,5,6,7)分别表示一至八象限,象限编号用一个字节表示,执行n1=abs(n1*65535)+0.5、n2=abs(n2*65535)+0.5、n3=abs(n3*65535)+0.5的运算,值取整数后每个分量用二个字节表示,从而减少所述标注平面法向量数据存储的部件数量。
所述步骤4的具体过程为:通过相关api将每个所述标注部件对象转化为json字符串,然后json字符串拼接起来,封装为一个包含所有的所述标注部件的json文件。
如图3所示,本发明提供的模拟优化模块6模拟优化方法如下:
S201,通过数据库程序建立建筑能耗数据库;
S202,在Rihno+Grasshopper平台上搭建人工神经网络,对所述建筑能耗数据库进行深度学习;通过Revit软件建立建筑方案的BIM模型,利用所述Rihno+Grasshopper平台提取所述BIM模型的建筑特征,作为所述人工神经网络的输入参数;
S203,通过所述人工神经网络计算出所述建筑方案的建筑耗能评估结果;根据计算得到的所述建筑耗能评估结果,结合所述建筑能耗数据库,选择优化策略;通过所述人工神经网络计算所选择的所述优化策略的节能效果,形成优化后的设计方案。
本发明提供的建筑能耗数据库中包括有建筑模型特征库、能耗数据和优化策略库;
所述建筑模型特征库的数据组成包括:体形、朝向、层高、窗墙比、保温形式、动线形式、空调系统形式;
所述能耗数据的数据组成包括:制冷能耗、供暖能耗、设备能耗、照明能耗;
所述优化策略库的数据组成包括:围护结构、保温、遮阳、双层表皮、自然采光、自然通风。
如图4所示,本发明提供的搭建人工神经网络,包括:
S301,采用主成分分析法分析储存在所述建筑模型特征库中与建筑能耗相关的特征参数;将与建筑能耗相关度最大的特征参数提取出来作为人工神经网络的输入层;
S302,人工神经网络的输出层为建筑能耗数据库中建筑的能耗评估结果。
如图5所示,本发明提供的评估模块7评估方法如下:
S401,通过评估程序建立建筑工程BIM应用价值指标体系;
S402,构建结构分析模型;
S403,计算BIM价值指标体系指标权重;进行一致性检验;进行综合分析与评判。
本发明提供的建立建筑工程BIM应用价值指标体系,包括:
根据工程建设的特点和难点,确定BIM应用价值评价维度,构建建筑工程BIM应用价值指标体系,
所述的BIM应用价值评价维度包括目标维、过程维和对象维,
所述的BIM应用价值评价指标包括各专业设计一致程度、设计错误类变更数量、按图施工程度和运营造价,
其中,目标维按照工程项目建设的质量、进度和投资划分,过程维按照规划和策划阶段、设计阶段、施工阶段和运营与维护阶段划分,对象维按照业主方的项目管理,构建BIM应用价值指标体系;
构建结构分析模型,包括:
根据BIM应用价值指标体系,把系统的各指标要素按照不同评价维度划归不同层次,结构分析模型分为三个层次包括目标层、准则层和指标层。
下面结合实验效果对本发明的技术效果作进一步描述。
本发明通过模拟优化模块将人工神经网络技术、BIM技术与建筑能耗模拟相结合。通过直接从BIM模型提取建筑特征信息,免除了传统在模拟软件上的建模环节;通过人工神经网络对数据库的学习,直接得出能耗计算结果,实现了建筑方案的实时优化和分析;同时,在建筑工程施工中,对各工序、工法采用BIM技术进行施工模拟,通过综合碰撞检查、分析和模拟,及时发现施工中存在的问题,从而对施工方案和施工图纸进行有针对性的调整,将使建筑工程在各项进程中显著提高效率、降低施工风险、保证施工质量和安全,避免企业遭受成本损失;另外,通过评估模块对BIM技术在建筑工程项目管理中的应用价值评估更为准确。
以上所述仅是对本发明的较佳实施例而已,并非对本发明作任何形式上的限制,凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改,等同变化与修饰,均属于本发明技术方案的范围内。
Claims (10)
1.一种基于BIM的建筑施工设备、施工管理系统,其特征在于,所述基于BIM的建筑施工设备、施工管理系统包括:
施工监控模块、施工设计模块、施工建模模块、施工装配模块、预算模块、模拟优化模块、评估模块;
施工监控模块,用于通过摄像设备监控施工过程;
施工设计模块,用于施工设计程序设计施工流程;
施工建模模块,用于通过BIM程序构建建筑模型;
施工装配模块,用于对建筑构件进行装配;
预算模块,用于通过预算程序对施工费用进行预算;
模拟优化模块,用于对施工建筑能耗进行模拟和优化;
评估模块,用于通过评估程序对建筑信息模型的应用价值进行评估。
2.如权利要求1所述的基于BIM的建筑施工设备、施工管理系统,其特征在于,施工建模模块通过BIM程序构建建筑模型中,建筑模型构建方法包括:
步骤1、对待构建的建筑模型进行预处理,获取所有几何对象并去除重复对象进而生成轻量化模型文件,再根据其标注部件生成对应的标注部件对象;
步骤2、对所有的所述标注部件对象进行预处理,获取所述标注部件对象的标注类型、标注指引线、标注值和标注平面数据,所述标注类型包括尺寸标注数据、形位公差数据和粗糙度数据,所述标注指引线包括引出点数据、指引箭头数据及线形、线宽,所述标注值包括基于所述标注类型分类的尺寸值及公差、形位公差值、粗糙度值和文字注释,所述标注平面数据包括标注平面原点和标注平面法向量数据;
步骤3、对所述标注平面法向量数据按照象限区分后进行整数化处理,减少所述标注平面法向量数据存储的部件数量;
步骤4、对所有的所述标注部件对象的数据进行json化处理,生成保存后缀为json的标注部件文件;
步骤5、前端在读取所述轻量化模型文件的同时,根据获取的所述标注部件的数据结构重绘标注部件,之后利用webgl渲染场景;
步骤6、针对所述待构建的建筑模型在web虚拟空间中旋转、翻转情形,设计所述标注部件的动态显示算法,实现所述标注部件随模型姿态改变而自动翻转和改变位置;
步骤7、针对所述待构建的建筑模型结构复杂时标注部件的复杂化,设计基准与关联标注的显示关联,并根据标注类型按尺寸标注数据、形位公差数据、粗糙度数据和文本注释数据进行分组,实现标注部件的分组显示浏览,其中,所述步骤7的具体过程为:遍历所述步骤5中生成的标注部件数组对象,按所述步骤2中的标注类型进行分组,并实现同一组别的对象绑定,添加每一个组别的三维标注内容的显示和隐藏功能,实现标注部件的分组显示浏览。
其中,所述步骤1的具体过程为:先通过相关api获取所述待构建的建筑模型中所有几何对象并去除重复的所述几何对象以生成所述轻量化模型文件,再通过相关api获取所述待构建的建筑模型中所有的标注部件生成所述标注部件对象。
3.如权利要求2所述的基于BIM的建筑施工设备、施工管理系统,其特征在于,所述步骤2的具体过程为:基于所述标注部件对象的所述标注类型,通过相关api对所述标注部件进行分类,得到尺寸标注对象、形位公差对象、基准对象、粗糙度对象和文本注释对象;记录每个标注对象的标注指引线数据和标注平面数据;
所述步骤3的具体过程为:对于标注平面的归一法向量(n1,n2,n3),首先在三维空间的八象限中,计算出其值所在的对应象限并记录下象限编号gradnum,将(0,1,2,3,4,5,6,7)分别表示一至八象限,象限编号用一个字节表示,执行n1=abs(n1*65535)+0.5、n2=abs(n2*65535)+0.5、n3=abs(n3*65535)+0.5的运算,值取整数后每个分量用二个字节表示,从而减少所述标注平面法向量数据存储的部件数量。
4.如权利要求2所述的基于BIM的建筑施工设备、施工管理系统,其特征在于,所述步骤4的具体过程为:通过相关api将每个所述标注部件对象转化为json字符串,然后json字符串拼接起来,封装为一个包含所有的所述标注部件的json文件。
5.一种如权利要求1所述的基于BIM的建筑施工设备、施工管理系统的施工管理方法,其特征在于,所述基于BIM的建筑施工管理方法包括以下步骤:
步骤一,通过施工监控模块利用摄像设备监控施工过程;
步骤二,通过施工设计模块利用施工设计程序设计施工流程;通过施工建模模块利用BIM程序构建建筑模型;
步骤三,通过施工装配模块对建筑构件进行装配;
步骤四,通过预算模块利用预算程序对施工费用进行预算;
步骤五,通过模拟优化模块对施工建筑能耗进行模拟和优化;通过评估模块利用评估程序对建筑信息模型的应用价值进行评估。
6.如权利要求5所述基于BIM的建筑施工管理方法,其特征在于,所述模拟优化模块模拟优化方法如下:
(1)通过数据库程序建立建筑能耗数据库;
(2)在Rihno+Grasshopper平台上搭建人工神经网络,对所述建筑能耗数据库进行深度学习;通过Revit软件建立建筑方案的BIM模型,利用所述Rihno+Grasshopper平台提取所述BIM模型的建筑特征,作为所述人工神经网络的输入参数;
(3)通过所述人工神经网络计算出所述建筑方案的建筑耗能评估结果;根据计算得到的所述建筑耗能评估结果,结合所述建筑能耗数据库,选择优化策略;通过所述人工神经网络计算所选择的所述优化策略的节能效果,形成优化后的设计方案。
7.如权利要求5所述基于BIM的建筑施工管理方法,其特征在于,所述建筑能耗数据库中包括有建筑模型特征库、能耗数据和优化策略库;
所述建筑模型特征库的数据组成包括:体形、朝向、层高、窗墙比、保温形式、动线形式、空调系统形式;
所述能耗数据的数据组成包括:制冷能耗、供暖能耗、设备能耗、照明能耗;
所述优化策略库的数据组成包括:围护结构、保温、遮阳、双层表皮、自然采光、自然通风。
8.如权利要求7所述基于BIM的建筑施工管理方法,其特征在于,所述搭建人工神经网络,包括:
(3.1)采用主成分分析法分析储存在所述建筑模型特征库中与建筑能耗相关的特征参数;将与建筑能耗相关度最大的特征参数提取出来作为人工神经网络的输入层;
(3.2)人工神经网络的输出层为建筑能耗数据库中建筑的能耗评估结果。
9.如权利要求5所述基于BIM的建筑施工管理方法,其特征在于,所述评估模块评估方法如下:
1)通过评估程序建立建筑工程BIM应用价值指标体系;
2)构建结构分析模型;
3)计算BIM价值指标体系指标权重;进行一致性检验;进行综合分析与评判。
10.如权利要求9所述基于BIM的建筑施工管理方法,其特征在于,所述建立建筑工程BIM应用价值指标体系,包括:
根据工程建设的特点和难点,确定BIM应用价值评价维度,构建建筑工程BIM应用价值指标体系,
所述的BIM应用价值评价维度包括目标维、过程维和对象维,
所述的BIM应用价值评价指标包括各专业设计一致程度、设计错误类变更数量、按图施工程度和运营造价,
其中,目标维按照工程项目建设的质量、进度和投资划分,过程维按照规划和策划阶段、设计阶段、施工阶段和运营与维护阶段划分,对象维按照业主方的项目管理,构建BIM应用价值指标体系;
构建结构分析模型,包括:
根据BIM应用价值指标体系,把系统的各指标要素按照不同评价维度划归不同层次,结构分析模型分为三个层次包括目标层、准则层和指标层。
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