基于人工智能的BIM工程數據缺陷驗證方法

黃震

摘 要：為研究智能化建筑設計過程產生的多維度、多專業的BIM工程數據缺陷問題，本文根據建筑工程設計歷史數據，構建監督學習訓練神經網絡模型。其間結合建筑工程中智能化系統設計產生的數據集合和約束關系，對多維工程數據進行歸一化處理，而后將其輸入神經網絡模型，再由神經網絡模型輸出BIM工程數據的缺陷問題并顯示，最終建立一種基于人工智能的BIM工程數據驗證方法。該方法不僅能夠綜合考慮工程數據的多維度特性，還能減少企業靠人力分析數據的排查工作量，優化建筑智能化系統設計過程，提高工作效率。

關鍵詞：人工智能;智能化建筑設計;工程數據干涉

中圖分類號：TU855文獻標識碼：A文章編號：1003-5168（2020）35-0012-03

Abstract： In order to study the defects of multi-dimensional and multi-specialized BIM engineering data generated in the process of intelligent building design， this paper constructed a supervised learning training neural network model based on historical data of architectural engineering design. In the meantime， combined with the data collection and constraint relationship generated by the intelligent system design in the construction project， the multi-dimensional engineering data was normalized， and then it was input into the neural network model， and then the neural network model output the defects of BIM engineering data and displayed them， finally establishing an artificial intelligence-based BIM engineering data verification method. This method can not only comprehensively consider the multi-dimensional characteristics of engineering data， but also reduce the workload of enterprises to analyze data by manpower， optimize the design process of building intelligent systems， and improve work efficiency.

Keywords： artificial intelligence;intelligent building design;engineering data interference

隨著建筑智能化水平的提升，建筑智能系統越來越多地應用于各類建筑中，相應地，應用自動化、信息化、智能化的自動控制系統集成、工程數據管理、設備網絡管理等越來越復雜。

國內外對建筑智能化的研究主要集中在電氣系統的智能化方面，從建筑本身出發研究整個建筑系統的智能化方案的不多。從建筑設計方案開始，孫澄等人借助人工智能在輔助系統設計上的優勢，提出了AI與人類建筑師互動協同的方案設計新模式[1]。史國申等人則為了保證后期對智能建筑控制系統的運維更為簡單，將人工智能技術、大數據技術引入智能化控制系統，通過線上就可以完成部分維護工作，遠程實現對弱電控制系統的調試，降低運行維護工作量[2]。黃河從建筑的智能化設計角度出發，側重在設計任務過程中考慮工程數據集成[3]。郭曉巖將人工智能的神經網絡引入智能建筑的電氣系統中，再將傳統電氣網絡中的信息數據輸入神經網絡，用于節點間的優化和計算[4]。婁巖從智能建筑的物聯網系統出發，將各電氣系統加以集成和聯動[5]。Gebbran等人將物聯網技術作為樓宇智能化的關鍵技術，設計多種環境感知器，用于獲得建筑內外的環境變量，從而控制各建筑電氣系統[6]。Schwee等人以房間為單元，有效控制多種、多個環境感知器傳送的變化量，對建筑進行智能化設計和控制[7]。

建筑作為一個產品，存在生命周期，在設計、建造、維護和報廢等方面均存在多維度的大量工程數據，特別是工程設計階段，部分工程數據變化會引起建筑全生命周期的一系列變化。當前，人們可以借助建筑信息模型（Building Information Modeling，BIM）中存在的大量工程數據和三維可視化模型，對工程數據進行智能化分析和沖突驗證，然后建立基于人工智能的BIM工程數據驗證模型，對數字、文本、模型圖像等多維數據進行智能驗證，從而減少數據間的干涉，提升建筑設計過程的智能化程度和設計效率。

1 人工智能模型

傳統建筑設計通過人工排水、暖通、電氣等多個專業的管線交叉匹配計算，借助BIM，對多個工序和大量工程數據進行可視化處理來實現管線的重疊、布局優化計算。BIM應用后，需要進行的優化計算和數據處理包括圖紙問題檢查、碰撞檢查及優化設計、凈高設計和通過性檢查等，涉及的專業數據包括消防、電氣、排水和暖通等多個學科。

人工智能（Artificial Intelligence，AI）即為應用計算機的軟硬件來模擬人類某些智能行為的基本理論、方法和技術。人工智能的神經網絡模型如圖1所示。