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人工智能在建筑结构设计中的应用研究进展
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作者 王章琼 赵歧林 +2 位作者 徐晓雅 周意 蔡永辉 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第16期6598-6607,共10页
结构设计是建筑工程设计阶段的重要环节,须保证建筑物安全可靠、经济耐久。人工智能可代替结构设计师进行大量训练及重复操作,从而找到最优设计结果、提高设计效率。为全面了解人工智能在结构设计中的相关研究和应用热点,从整个结构设... 结构设计是建筑工程设计阶段的重要环节,须保证建筑物安全可靠、经济耐久。人工智能可代替结构设计师进行大量训练及重复操作,从而找到最优设计结果、提高设计效率。为全面了解人工智能在结构设计中的相关研究和应用热点,从整个结构设计流程的角度总结当前人工智能在方案设计、初步设计、施工图设计3个阶段的研究现状。通过查阅文献发现,专家系统、决策树、退火算法、遗传算法、神经网络、线性回归等人工智能方法在建筑结构设计领域有着广泛的应用,为其带来了新的发展方向和途径。目前,人工智能方法在地上结构设计中应用较多,但在地下结构(基础、地下室等)中应用较少,需加强其在地下结构中的应用;此外,定量的规范条文转译技术较为成熟,但定性的规范条文转译技术还有待突破,有必要加强基于规则或基于机器学习的自然语言处理研究。 展开更多
关键词 人工智能 智能设计 优化算法 建筑结构设计 建筑信息模型(BIM)技术
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数据不完备下基于CNN-GRU神经网络的地铁基坑变形预测方法研究
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作者 周意 王章琼 +3 位作者 邹原耕 蔡永辉 徐晓雅 赵歧林 《城市轨道交通研究》 北大核心 2025年第6期32-36,53,共6页
[目的]为应对地铁基坑变形监测数据不完备导致的预测滞后和精度下降问题,提出一种基于CNN-GRU神经网络(卷积神经网络-门控循环单元神经网络)的基坑变形预测方法,并对此方法进行验证。[方法]利用基坑不完备变形监测数据和缺失监测点附近... [目的]为应对地铁基坑变形监测数据不完备导致的预测滞后和精度下降问题,提出一种基于CNN-GRU神经网络(卷积神经网络-门控循环单元神经网络)的基坑变形预测方法,并对此方法进行验证。[方法]利用基坑不完备变形监测数据和缺失监测点附近点位监测数据构建数据样本集,输入CNN模型中,完成缺失数据的填补修复,得到完整连续的基坑变形监测数据。利用小波分解提取变形监测数据中低频趋势分量和高频误差分量,利用GRU神经网络模型和ARMA(自回归滑动平均)模型分别对低频趋势分量和噪声分量进行预测,再将预测结果合并得到最终变形预测结果。结合南京某地铁车站基坑工程案例,对该方法的有效性进行了验证。[结果及结论]采用基于CNN-GRU神经网络的基坑变形预测方法对缺失率达到18.5%和10.1%的基坑变形数据修复后进行预测时,预测误差分别为1.9266%和1.2746%,预测精度分别提高了35%和6%,可以看出该方法的数据修复能力表现良好,数据修复可靠度较高。对比GA-BP神经网络预测方法和LSTM预测方法,该方法的预测精度提升了1倍以上,且较好解决了预测滞后的问题,预测精度能够满足实际工程需要。 展开更多
关键词 地铁 基坑变形预测方法 CNN-GRU神经网络 数据不完备
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山岭隧道地上地下一体化三维建模方法 被引量:7
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作者 徐晓雅 王章琼 +3 位作者 李雷烈 赵歧林 周意 蔡永辉 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第8期3373-3380,共8页
针对山岭隧道地上地下一体化三维建模效率低、数据融合难度大的问题,提出一套基于建筑信息模型(building information modeling,BIM)+地理信息系统(geographic information system,GIS)+倾斜摄影技术的建模方法。以武汉市黄龙山隧道为例... 针对山岭隧道地上地下一体化三维建模效率低、数据融合难度大的问题,提出一套基于建筑信息模型(building information modeling,BIM)+地理信息系统(geographic information system,GIS)+倾斜摄影技术的建模方法。以武汉市黄龙山隧道为例,首先,按用途和施工工序对山岭隧道构件进行分类,利用Revit和Dynamo软件,采用参数化建模+自适应拼接的方法构建隧道三维结构模型;其次,通过无人机采用倾斜摄影技术获取地表影像,构建三维实景模型;通过影像匹配和滤波技术处理点云数据,生成数字高程模型(digital elevation model,DEM),并结合钻孔数据,采用插值法和约束分区的方法构建三维地质模型;最后,基于MapGIS实现隧道结构模型、地表三维实景模型、三维地质模型的集成。所提方法可以优化模型管理方式,减少数据信息的丢失,实现隧道工程信息的集成与共享。 展开更多
关键词 三维建模 山岭隧道 建筑信息模型(BIM)+地理信息系统(GIS) 倾斜摄影
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