黃震

摘 要：為研究智能化建筑設(shè)計(jì)過(guò)程產(chǎn)生的多維度、多專業(yè)的BIM工程數(shù)據(jù)缺陷問(wèn)題，本文根據(jù)建筑工程設(shè)計(jì)歷史數(shù)據(jù)，構(gòu)建監(jiān)督學(xué)習(xí)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。其間結(jié)合建筑工程中智能化系統(tǒng)設(shè)計(jì)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)集合和約束關(guān)系，對(duì)多維工程數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，而后將其輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，再由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸出BIM工程數(shù)據(jù)的缺陷問(wèn)題并顯示，最終建立一種基于人工智能的BIM工程數(shù)據(jù)驗(yàn)證方法。該方法不僅能夠綜合考慮工程數(shù)據(jù)的多維度特性，還能減少企業(yè)靠人力分析數(shù)據(jù)的排查工作量，優(yōu)化建筑智能化系統(tǒng)設(shè)計(jì)過(guò)程，提高工作效率。

關(guān)鍵詞：人工智能;智能化建筑設(shè)計(jì);工程數(shù)據(jù)干涉

中圖分類號(hào)：TU855文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：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(tǒng)越來(lái)越多地應(yīng)用于各類建筑中，相應(yīng)地，應(yīng)用自動(dòng)化、信息化、智能化的自動(dòng)控制系統(tǒng)集成、工程數(shù)據(jù)管理、設(shè)備網(wǎng)絡(luò)管理等越來(lái)越復(fù)雜。

國(guó)內(nèi)外對(duì)建筑智能化的研究主要集中在電氣系統(tǒng)的智能化方面，從建筑本身出發(fā)研究整個(gè)建筑系統(tǒng)的智能化方案的不多。從建筑設(shè)計(jì)方案開(kāi)始，孫澄等人借助人工智能在輔助系統(tǒng)設(shè)計(jì)上的優(yōu)勢(shì)，提出了AI與人類建筑師互動(dòng)協(xié)同的方案設(shè)計(jì)新模式[1]。史國(guó)申等人則為了保證后期對(duì)智能建筑控制系統(tǒng)的運(yùn)維更為簡(jiǎn)單，將人工智能技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)引入智能化控制系統(tǒng)，通過(guò)線上就可以完成部分維護(hù)工作，遠(yuǎn)程實(shí)現(xiàn)對(duì)弱電控制系統(tǒng)的調(diào)試，降低運(yùn)行維護(hù)工作量[2]。黃河從建筑的智能化設(shè)計(jì)角度出發(fā)，側(cè)重在設(shè)計(jì)任務(wù)過(guò)程中考慮工程數(shù)據(jù)集成[3]。郭曉巖將人工智能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入智能建筑的電氣系統(tǒng)中，再將傳統(tǒng)電氣網(wǎng)絡(luò)中的信息數(shù)據(jù)輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用于節(jié)點(diǎn)間的優(yōu)化和計(jì)算[4]。婁巖從智能建筑的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)出發(fā)，將各電氣系統(tǒng)加以集成和聯(lián)動(dòng)[5]。Gebbran等人將物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)作為樓宇智能化的關(guān)鍵技術(shù)，設(shè)計(jì)多種環(huán)境感知器，用于獲得建筑內(nèi)外的環(huán)境變量，從而控制各建筑電氣系統(tǒng)[6]。Schwee等人以房間為單元，有效控制多種、多個(gè)環(huán)境感知器傳送的變化量，對(duì)建筑進(jìn)行智能化設(shè)計(jì)和控制[7]。

建筑作為一個(gè)產(chǎn)品，存在生命周期，在設(shè)計(jì)、建造、維護(hù)和報(bào)廢等方面均存在多維度的大量工程數(shù)據(jù)，特別是工程設(shè)計(jì)階段，部分工程數(shù)據(jù)變化會(huì)引起建筑全生命周期的一系列變化。當(dāng)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(shù)據(jù)和三維可視化模型，對(duì)工程數(shù)據(jù)進(jìn)行智能化分析和沖突驗(yàn)證，然后建立基于人工智能的BIM工程數(shù)據(jù)驗(yàn)證模型，對(duì)數(shù)字、文本、模型圖像等多維數(shù)據(jù)進(jìn)行智能驗(yàn)證，從而減少數(shù)據(jù)間的干涉，提升建筑設(shè)計(jì)過(guò)程的智能化程度和設(shè)計(jì)效率。

1 人工智能模型

傳統(tǒng)建筑設(shè)計(jì)通過(guò)人工排水、暖通、電氣等多個(gè)專業(yè)的管線交叉匹配計(jì)算，借助BIM，對(duì)多個(gè)工序和大量工程數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化處理來(lái)實(shí)現(xiàn)管線的重疊、布局優(yōu)化計(jì)算。BIM應(yīng)用后，需要進(jìn)行的優(yōu)化計(jì)算和數(shù)據(jù)處理包括圖紙問(wèn)題檢查、碰撞檢查及優(yōu)化設(shè)計(jì)、凈高設(shè)計(jì)和通過(guò)性檢查等，涉及的專業(yè)數(shù)據(jù)包括消防、電氣、排水和暖通等多個(gè)學(xué)科。

人工智能（Artificial Intelligence，AI）即為應(yīng)用計(jì)算機(jī)的軟硬件來(lái)模擬人類某些智能行為的基本理論、方法和技術(shù)。人工智能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型如圖1所示。