基于IFC认证的BIM建模软件选择方案研究

近年来,国内外对BIM技术在建筑行业中的应用越来越重视,BIM已成为未来建筑行业技术的发展趋势。作为BIM实施的第一步,BIM模型的创建对BIM的成功应用和推广具有重要的意义。IFC数据标准作为国际通用的BIM基础数据格式,可以使以IFC标准格式形成的BIM模型,在多种AEC工程软件中进行信息传递及交换。当前,不同的软件对IFC格式的支持范围及支持程度各不相同。本文针对Building SMART的Coordination View Certification 2.0项目中对当前主流BIM软件的IFC2X3支持情况的统计,进行了整理与分析,得出面向IFC的BIM建模软件选择方案,为不同特点的项目BIM应用提供软件参考,从而促进IFC标准的发展以及BIM技术的普及。     

基于RFID的预制混凝土构件生产智能管理系统设计与实现

预制混凝土构件是预制装配式建筑的核心部件,如何有效管理构件生产是预制装配式建筑产业化的关键问题之一。本文尝试将RFID标签嵌入预制混凝土构件中,实现生产全过程跟踪,并结合移动设备、互联网和数据库技术设计了预制混凝土构件的生产智能管理系统。系统对构件生产实施全程进度和质量管理,同时进行质量动态预警和生产计划调整.这有效地解决了因预制混凝土构件生产地点分散导致的质量和进度控制难题。     

盾构法隧道施工智能化辅助决策系统的研制与应用（上）

盾构作为一种先进、可靠、方便的地下施工工具,如今已在众多工程中得到应用。盾构施工时,各类参数匹配与地而沉降之关系是一个较为复杂的问题,这不仅在于其本身的非线性、时效性以及多变量性,还在于各种因素的干扰,这些都导致了它们间各种关系的不确定性。 英国等国家早在20年代就开始重视对“在软弱地层中开挖隧道产生地面沉陷和地层变形”问题的研究,许多工程技术人员也为此进行了大量研究,并积累了不少由于盾构施工引起的地面沉降的控制方法。50年代以来,我国隧道专家在地铁、市政     

遗传算法在双圆隧道工程智能咨询系统DT_DSS中的应用

DT_DSS是一个利用多种数据计算模型对现有施工数据进行分析,根据分析结果指导后期施工的智能咨询系统.遗传算法是DT_DSS中众多数据计算模型当中的一种,它主要用于实现预测和控制地面沉降及设计轴线的作用,从而保证后期施工的安全.本文介绍了遗传算法的基本知识,并详细分析它在双圆隧道工程智能咨询系统DT_DSS中的设计实现与应用.     

基于Web Service的消息中间件WS_MOM的研究

在现今复杂的分布式应用环境中，消息中间件技术能够利用高效可靠的消息传递机制进行平台无关的数据交流，并基于数据通信来进行分布式系统的集成。而Web服务作为一种新型的快速集成应用技术，能够更充分地体现分布式计算的优势。所以本文将两种技术进行整合，设计井初步实现了基于Web Service的消息中间件WS_MOM的原型系统，初步实现了一种异步可靠Web服务的解决方案。     

5G背景下的智能对话系统架构及应用

智能人机对话系统综合应用了人工智能领域多项核心技术。近几年随着深度学习和强化学习等基础算法的快速进步,伴随着第五代移动通信技术时代的到来,人机对话系统的总体架构,以及应用模式都有了重大的改变和提升。本文从人机对话系统的架构、人机对话系统的评测、应用和该领域面临的挑战以及技术方向等方面对此项技术进行了综述。     

权重自适应模糊层次分析方法及应用

借鉴了误差反向修正理论和增量式的思想,结合层次分析法固有的优势,提出了具有自适应能力的权重设定层次分析法(adaptive weight setting method,AWS)新方法,使盾构法隧道施工风险识别模型能够利用较少的施工数据,完成进行权重调整,满足了实际隧道施工中风险评估的需求.该方法在上海地铁某区间隧道工程中进行了试用,取得了良好的效果,表明了该方法的有效性和实用性.     

盾构隧道信息化施工智能管理系统设计及应用

介绍了盾构隧道信息化施工智能管理系统的基本结构和功能划分,并对系统中的关键部分--后台数据库的选择与建立、远程数据传输的实现方法、数据的发布方式、施工数据的分析方法与原理进行了详细介绍,同时,还就系统在推广过程中的实际应用情况进行了简要的介绍。     

智能对话系统架构及算法

智能人机对话系统综合应用了人工智能领域多项核心技术,随着深度学习、强化学习等基础算法的快速发展,人机对话系统的总体架构、算法体系以及应用模式都有了重大的改变和提升.从人机对话系统的架构、人机对话系统的核心算法和该领域面临的挑战以及技术研究方面做了综述.     

空间自适应免疫克隆选择优化算法

针对免疫克隆选择优化算法晚期收敛速度慢的不足,通过引入搜索空间自适应缩放的思想,提出一种新的空间自适应免疫克隆选择优化算法(SAIS)。算法利用不完全演化搜索优化解的分布特性,以精英个体为中心收缩搜索空间,并采用空间扩张机制帮助算法跳出局部最优。通过对高维基准测试函数实验表明,SAIS能显著提高收敛速度和优化解的质量。