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BIM平台有哪些?基于BIM与人工智能技术结合的智慧 建筑综合管理平台

发布:中文网小编3号 浏览:421人 分享
发布于:2020-03-30

    传统智能建筑的现状:智能化水平整体不高;智能建筑子系统没有实现高度集成;智能建筑的运行维护未实现自发现、自诊断;智能化各子系统相对孤立,系统之间的数据未融合;IBMS集成管理平台未真正把所有智能化系统数据打通;设计、施工、运维环节脱节。

    随着物联网、大数据、云计算、人工智能技术的发展,人们对建筑内的各种智慧体验要求越来越高,如何满足人们日益增长的需求是我们需要深入考虑的问题。

    智慧建筑的定义

    1、《智能建筑设计标准KGB50314-2015)》对智能建筑的定义

    智能建筑是以建筑物为平台,基于对各类智能化信息的综合应用,集架构、系统、应用、管理及优化组合为一体,具有感知、传输、记忆、推理、判断和决策的综合智慧能力,形成以人、建筑、环境互为协调的整合体,为人们提供安全、高效、便利及可持续发展功能环境的建筑。

    智能建筑系统工程架构的设计应包括设计等级、架构规划'系统配置等,其中设计等级应根据建筑的建设目标、功能类别、地域状况、运营及管理要求、投资规模等综合因素确定。

    根据《智能建筑设计标准》(GB50314-2015),智能建筑涉及的系统应包括信息化应用系统、智能化集成系统、信息设施系统、建筑设备管理系统、公共安全系统、机房工程。

    2、我们对智慧建筑的定义

    智慧建筑是以智能建筑为基础,通过物联网技术广泛采集建筑物、机电设施、环境、经营、服务质量、能耗、成本、人的行为及其他信息,建立大数据中心,综合利用建筑物大数据智慧平台,设立智慧运营的多元目标,应用人工智能技术,进行运营数据的统计分析,所有各子系统数据逬行关联应用,如图1所示。.

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    图1智慧建筑的定义

    BIM技术在智慧建筑设计、施工阶段应用

    设计

    协同设计

    在实际工作中,智能化不管是设计还是施工,都属于工序靠后的专业,因此专业协调就显得更加重要,这样可以避免大量的设计变更工作。在叁维iBIM开发平台上,智能化专业与其他专业(如建筑、机电)可以同步实时访问设计模型和项目数据,可以及时进行管线综合与碰撞检测,避免后期空间不足,无法排布智能化桥架管路和设备安装的情况。随着BIM技术进一步推广,在与各专业协同方面将明显提高工作效率与设计质量。

    提高设计效率

    智能化专业子系统多,系统架构各异,设备种类繁多,在使用CAD进行二维制图时前端设备和桥架管线的工程量统计是很大的难题,设计中经常发生缺漏项或数量统计不准确的情况,导致后期需要与造价顾问反复核量,施工中也因设计问题需要业主追加投资。智能化专业可以在其他专业模型基础上开始设计,工程量可自动化统计,在设置合适的构件与设备型号的映射关系后,可直接得到详细的设备清单,可直接降低智能化设计的工作量与工作难度,使设计人员的精力可以集中在真正的设计环节,从而提高设计效率和质量。

    施工

    (1)智能化工程施工应用BIM技术的优势如图2所示。

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    图2智能化工程施工应用BIM技术的优势

    (2)通过建立专业化的BIM模型,可以准确定位包括智能化系统在内的所有设备,通过可视化的形式,方便快速地进行设备布置方案的查看以及管线布置方案的调整。

    (3)由于工程建设项目管线复杂,往往在设计阶段不能解决所有管线碰撞的问题,而模型的信息化要素带来的管线碰撞、实施定位功能大大降低甚至杜绝进场时图纸管线碰撞问题,既节省了时间,又降低了变更成本。智慧建筑机电管线模型如图3所示。

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    图3智慧建筑机电管线模型

    (4)通过BIM模型可以实现快速、精确地生成工程量清单,大大降低造价单位在不断变更中的重复工作量。

    (5)通过建立竣工模型逬行可视化的施工交底。

    (6)BIM技术可给叁维模型加载时间要素,进行施工虚拟预演,进而形成施工进度计划,微观上可精确反映节点施工工艺,宏观上可模拟施工流程,能够及时发现关键工序及工序的先后关系,帮助管理人员准确进行施工组织,安排合理恰当的施工逬度,结合模型对材料、设备、成本及场地布置的动态集成管理,避免了不同专业的交叉施工现象,从而整体上对施工过程逬行控制,在节约工期的同时达到安全施工的目的。

    (7)BIM建模过程中产生了巨大的叁维模型数据,包括环境模型、建筑物模型、结构模型、机电模型以及设备模型等,这些模型记录了完整的建筑信息与真实的位置信息,在施工完成后都会统一转交给业主。通过图形化数据库,业主方可对所有建筑模型及相关信息逬行数字化管理,保持历史数据的准确性并及时更新设备,可极大帮助运维管理人员对建筑进行整体把控。智慧建筑整体模型如图4所示。

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    图4智慧建筑整体模型

    基于BIM与人工智能技术结合的智慧建筑综合管理平台

    总体架构

    基于BIM和人工智能技术结合的智慧建筑总体架构如图5所示,分为信息采集层、网络传输层、管理平台层、应用平台层、AI运营层,可通过搭建基于BIM与人工智能技术结合的智慧建筑综合管理平台,实现所有智能化子系统的数据关联和融合,并通过大数据分析将运维和运营数据逬行深度融合。

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    图5基于BIM和人工智能技术结合的智慧建筑总体架构

    实现的功能

    通过大数据智慧管理平台可预约来访时间、区域、停车位,同时获取停车场室内导航;基于BIM叁维透明视图无论何时何地均能获得便捷路径规划;判断人员身份,开启不同人群权限到达不同楼层,高效管理人群行为;根据多种传感器云端分析人群,自动实现最优照明及空调控制,实现节能并主动提供节能分析策略;通过大数据分析人群行为进行拥堵指数分析,从而实现精确营销。平台的功能延伸如下:

    (1)通过智能语音识别为智慧建筑安装耳朵和嘴巴,如按语音导航路线行驶、机器人人机交互;

    (2)通过智能视觉分析+人脸识别为智慧建筑安装眼睛,如识别可疑人员、行踪轨迹、失踪人员等;

    (3)大数据+人工智能让智慧服务区管理平台能理解会思考,如人流、车流热力图,疏导车流,提取入的行为、消费数据等。

    智慧建筑

    人工智能算法

    研发基于云端大数据分析的算法,实现具有自我学习能力的慧建筑管理平台控制算法,通过建设实施将把人工智能深度学习的方法和云计算平台结合,打造一流的智慧建筑。深度学习(DeepLearning,DL),机器学习的一个重要分支,也是当今人工智能领域研究热点。

    深度学习方法在多个领域表现出惊人的性能:会话识别、图像识别、对象侦测、药物发现、基因组学,深度学习的思想与人工神经网络的思想是一致的。

    人工神经网络算法的思想来源于模仿人类大脑思考的方式。人类大脑是通过神经系统得到输入信号再做出相应反应的,而接受外部刺激的方式是用神经元接受神经末梢转换的电信号。人工神经元组成了人工神经网络的计算单元,而人工神经网络结构描述了这些神经元的连接方式。我们可以采用层的方式组织神经元,层与层之间可以互相连接。

    卷积神经网络(ConvolutionNeuralNetwork爲CNN),是一种前馈神经网络,广泛应用于图像分类、定位、检测、分割,如图6所示。

    智慧建筑(如服务区)人工智能识别算法采用改进型yolo算法,对服务区内的车辆、人员进行识别,从而对每个区域的人流车流疏密度进行统一,实现车流和人流的疏导,如图7所示。

    人流车流智能识别算法将物体检测任务作一个回归问题来处理,使用一个神经网络,直接从一整张图像来预测出boundingbox的坐标、box中包含物体的置信度和物体的概率。因为算法的物体检测流程是在一个神经网络里完成的,所以可以端到端来优化物体检测性能。因为没有复杂的检测流程,只需要将图像输入到神经网络就可以得到检测结果,算法可以非常快的完成物体检测任务。

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    图6卷积神经网络

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    图7yolo学习算法

    综合管理平台

    基于BIM与人工智能技术结合的智慧建筑综合管理平台显示界面该平台具有信息交换'数据共享及数据挖掘、联动处理等能力,整个系统采用了_体化、开放化、数字化、网络化、智能化设计。平台界面如图8?11所示。

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    图8综合管理平台界面一

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    图9综合管理平台界面二

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    图10综合管理平台界面叁

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    图11综合管理平台界面四

    展望未来,只有把BIM技术和智慧建筑综合管理平台结合好,才能真正做到所有机电基础设施系统信息可视、可管、可控,而把人工智能技术应用到智慧建筑综合管理平台中,才能真正实现所有智能化子系统数据打通、深入融合,通过数据分析、数据换、深度学习算法,更好地把数据管理好、利用好、维护好。


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