基于投资回报率的项目BIM应用效益评估方法研究——基于业主视角

为解决BIM在建筑业实践中应用价值不确定性问题,基于业主视角运用投资回报率ROI这一财务指标,对BIM应用效益评价进行研究,探讨BIM应用效益的ROI参数估算方法。并结合上海市已验收的BIM试点项目调研数据,计算、划分基于ROI的项目BIM应用效益等级,并据此提出BIM应用建议。     

SMW工法桩施工对深层土体水平位移影响试验研究

依据现场试验资料，对比研究采用不同水灰比、下钻速度下的SMW工法桩对深层士体位移的影响，结果表明水灰比1．2、下钻速度50mm／min比较适用，可为邻近运营地铁隧道沿线围护桩提供施工参数。     

基于互联网构架的智能建筑管理系统设计与应用

在三网融合的大背景下,基于互联网构架的智能建筑管理系统（IIS）。可让智能建筑物联网系统从“封闭”走向“开放”,从“面向设备”转变为“面向用户”。对传统的物联网管理体系带来重要转变。使得智能建筑成为物联网、互联网融合应用的重要场景,将成为推动智能建筑管理系统转型升级的重要引擎。通过武汉协和医院IIS典型案例的实施,验证了基于互联网构架的智能建筑管理系统在开放性和兼容性方面的突出优势。     

基于特征约束的地下空间一体化数据模型研究

地下空间的开发利用要求将地层和地下构筑物进行一体化建模.传统的地学建模方法仅面向地层建模,对地下构筑物考虑较少.基于特征约束的地下空间一体化数据模型将地层的钻孔数据约束和地下构筑物的设计参数约束统一为离散点的特征约束,运用边界表示法对地下空间进行一体化建模,从而将地层建模和地下构筑物建模统一起来,构成地下空间一体化数据模型.该数据模型将地下空间的属性数据和空间数据一体化存储,保证了属性数据和几何数据的关联性、一致性和完整性;另一方面,该数据模型将地下空间的几何信息和拓扑信息分开存储,有利于图形描述、几何特性计算和图形的高分辨率显示.作者阐述了这一模型的基本原理,并给出了数据结构.     

基于特征的复杂地铁车站三维数字建模方法与应用

三维地下空间数字建模中,地层建模通过三角网等方法已经能够方便地实现,地下建（构）筑物的快速建模目前仍然是一个难题,尤其是对体形复杂的地下结构,如地铁枢纽车站。通过将基于特征的建模方法应用于一个复杂地铁枢纽车站建模实例,证明基于特征的建模方法能够有效解决复杂地下建（构）筑物数字建模的困难。     

基于VETS的全过程工程咨询价值评估体系研究

在传统建设模式下,设计、施工、监理等单位分别负责不同环节和专业,割裂了建设工程的内在联系,容易出现信息流断裂和信息"孤岛",业主难以得到完整的建筑服务。本文在对不同咨询服务模式进行对比分析的基础上,结合全过程工程咨询的特性,提出基于VETS的全过程工程咨询价值评估体系。根据阶段-任务-事件-价值顺序,从全过程工程咨询事件的价值出发,通过价值(Value)-事件(Events)-任务(Task)-阶段(Stage)逐层向上汇总,形成该建设项目整体定量化价值,为业主了解全过程工程咨询价值提供参考。     

数字地下空间基础平台数据组织方式研究及应用

2010年世博会将在上海举办,规划中的世博园区地下空间开发以地下一层为主,局部达到地下二层或三层,园区内将建设地铁、地下街、地下变电站、地下车库、地下市政设施等地下构筑物。世博园的地下空间数据包括工程地质、水文地质、环境地质数据,已建地下构筑物数据和拟建地下构筑物勘察、设计、施工数据。海量多源、多维、异构数据对数字地下空间基础平台的数据组织提出了挑战。论文首先采用面向对象的方式对地下空间对象进行分类,然后结合世博园区地下空间建设,从工程应用的角度研究了数字地下空间基础平台的数据组织方式,最后给出了空间数据的索引结构,初步解决了三维数字地下空间基础平台的底层数据组织问题,为以后的三维建模和空间分析工作奠定了基础。     

BIM技术在超大型商业综合体项目中的应用

相比一般商业综合体项目而言,超大商业综合体在多区域净高分析、复杂场地布置模拟、进度管控等方面挑战突出。BIM是建筑的数字化表达,BIM技术以BIM模型为载体,对城市综合体项目设计和施工的业主管理具有重要作用,但在超大型商业综合体中应用难度较大。本文以中民投超大型商业综合体项目为例,运用BIM技术辅助项目管理,通过净高分析、场地布置模拟、4D进度模拟等BIM技术应用,探讨了BIM技术在超大型商业综合体项目建设中的难点和解决方案。     

喇叭型隧道入口的空气动力学特性的试验研究

为了研究高速列车进入隧道时在隧道内所产生的压力波和向外辐射出去的微压波的规律,开发了一套以压缩空气作为动力来驱动列车模型的缩尺模型试验装置。通过模型试验系统对高速列车突入带喇叭型入口隧道产生的复杂压力场进行模拟,通过分析模型试验结果中的压力及压力梯度曲线所表现的规律,对喇叭型入口削减隧道入口处的最大压力和最大梯度值的效果进行了研究,结果表明:喇叭型隧道入口能够有效地减小压缩波和微压波的影响,其削减效果依赖于入口长度。     

基于神经网络的深基坑沉降预测模型比较

神经网络预测为深基坑预测提供了一种有效的路径。运用哪种模型较优,输入层、输出层、隐含层参数如何选取,对预测的结果都有一定的影响,本文结合实际轨道交通工程案例,以深基坑沉降监测数据为例,对常见的几种神经网络预测模型进行了对比分析,对几种模型的残差、均方根误差(RMSE)和绝对平均误差(MAE),收敛次数这几个方面进行对比,结果表明遗传算法神经网络对深基坑沉降监测数据预测较为有效,同时对模型参数的选取提出了建议。