基于BIM的岩土工程勘察信息模型快速建模方法

岩土工程勘察是工程建设全生命期重要和不可或缺的一个阶段,如何实现基于BIM应用条件下岩土工程勘察信息模型的快速建模和建立岩土工程勘察数据标准是推进岩土工程勘察BIM技术应用的关键问题。基此,论述了岩土工程勘察信息模型应具备的建模条件,结合工程具体案例,提出了一种岩土工程勘察信息模型的快速建模流程及交付标准。实践表明,将勘察信息模型的勘察数据作为岩土工程勘察成果能保证勘察数据的唯一性、提升技术人员的工作效率。     

勘察设计企业核心竞争力评价研究

在阐述勘察设计企业核心竞争力含义的基础上,建立了勘察设计企业核心竞争力指标体系,运用层次分析法及灰色聚类评价法,构建了勘察设计企业核心竞争力评价模型,并以某铁路勘察设计企业为例进行了案例分析,为企业的规划发展提供了依据。     

基于BIM的工程勘察软件系统研究与应用

岩土工程勘察数据信息是建筑信息模型BIM(Building Information Model)数据信息的重要组成部分。本文重点讨论了岩土工程勘察的BIM建模方法及其专业应用上的特殊性,介绍了基于BIM的岩土工程勘察软件系统的关键技术,对适用于岩土工程可视化的插值技术进行研究,研发了基于NURBS和Brep技术的三维岩土体模型架构,总结了岩土工程勘察BIM建模的流程。使用该技术路线开发了基于BIM的岩土工程勘察软件系统,并介绍了该软件系统的工程应用。     

BIM技术在恒大中心工程勘察中的应用

基于目前我国应用BIM技术的岩土工程勘察BIM应用不成熟的现状,本文利用库伦(EVS)系列BIM软件结合工程勘察技术,对深圳市恒大中心项目进行模型参数化、可视化、施工模拟、统计工程量、三维信息集成模型等的工程勘察BIM应用。通过一系列实践肯定了BIM技术在岩土工程勘察中的应用价值,主要体现在帮助项目正向设计的实施,提高了信息存储、传递和信息集的效率,降低了项目工程造价等。本项研究也对后期BIM技术在勘察工作中的应用提供指导。     

基于 GIS 的地质勘察信息模型研究

科学技术的飞速发展,使 GIS 技术在地质勘察中得到了广泛应用,要想使地质勘察工作取得更加显著的效果,需要建立地质勘察信息模型。本文主要对基于 GIS 的地质勘察信息模型构建进行了研究,介绍了 GIS 信息模型,分析了地质勘察信息系统设计与应用,并讨论了地质三维信息模型,旨在加强基于 GIS 的地质勘察信息模型的构建,提高地质勘察工作质量。     

基于MDA与BPM的勘察设计企业多参与方项目管理系统技术研究与系统实现

结合模型驱动(MDA)技术特点与业务流程管理(BPM)理念,研究并实现一种针对当前勘察设计企业多参与方项目管理需求的系统平台.首先,提出了一种基于BPM管理思想的系统框架与实现策略,重点阐述了基于XML的模型驱动实现过程与技术特点;其次,结合勘察设计企业多参与方综合管理的业务需求,实现了针对多方参与的勘察设计企业项目管...     

GIS支持下工程勘察信息管理系统设计与实现

本文在分析GIS应用于工程勘察信息管理中可行性的基础上,设计了工程勘察信息管理系统的逻辑模型,并对其中关键技术和方法进行了介绍。以江苏省交通重点工程地质勘察信息管理系统为实例,介绍了系统的功能结构,提出应用多比例尺融合的方法对局部图层信息进行加密,解决了勘察钻孔的分散分布与背景图层信息量过大之间的矛盾,给工程勘察信息管理提供了一个有效、科学的技术手段。     

BIM在上海地区岩土工程勘察中的应用

近年来,建筑信息模型(Building Information Modeling,以下简称“BIM”)技术逐渐成为建筑三维建模和可视化主要的信息技术,如何将其应用到勘察工程,实现勘察成果可视化,是当前岩土工程研究的热点。为了将BIM技术应用到实际勘察工程,结合上海地区岩土工程勘察实例,利用克里金插值法对采集数据进行插值拟合,然后将插值数据和原始数据进行整合。同时,对Revit子程序进行二次开发,基于Dynamo编写了一段生成三维地质体模型的程序,将整合后的数据导入程序,可生成符合真实地层情况的三维地质模型。该模型还将土层的非几何信息与模型挂接,为成果使用人员提供了土层走向和直观的土层物理力学性质展示。     

基于BIM建模实现岩土工程勘察成果三维可视化的初步研究

随着智慧城市的发展,在工程勘察行业以三维数字技术为基础,集成建设项目各种相关信息的工程数据模型逐渐开始兴起.三维可视化在建筑行业渗透力逐渐加强,未来将构建地上地下一体化BIM模型.文中利用理正勘察软件和三维建模软件,以凤凰山体育中心部分地表以下地层为例,初步建立BIM模型.BIM模型可以很直观、准确、真实地展现地层信息,有利于后期岩土工程的设计及施工,以及调取和查看该地块的地层情况,因此,将岩土工程勘察成果转化为BIM模型在岩土工程勘察行业极具意义.     

神经网络系统对亳州至阜阳高速公路段地基承载力的预测

针对高速公路桥位勘察的实际问题，总结前人的研究成果，将人工神经网络BP算法应用于地基承载力的选择问题；建立了地基承载力的神经网络模型，经检测后表明该模型性能良好，模型预测精度较高，对勘察设计有一定的使用价值。     

基于地质统计模型的小波神经网络在地下洞室超挖预测中的应用

基于地质统计模型的小波神经网络，对地下洞室块体超挖情况进行了预测。首先，简述了超挖预测的几个基本理论：地质统计模型理论、小波神经网络理论以及洞室超挖理论。其次，根据这几个基本理论介绍了预测的整个程序设计过程，并编制了相应的计算程序，其中，地质统计模型采用概率论与数理统计的基本理论，小波神经网络采用小波基作为神经网络的激励函数前馈型网络，洞室超挖预测根据实测的洞室地质参数来预测超挖块体大小。最后，从野外地质调查着手，结合某一抽水蓄能电站的实测地质资料，应用提到的基本理论对几个洞室的超挖块体大小进行预测，为地下洞室防止超挖或减少超挖提供依据。     

基于EKF的神经网络在GPS高程转换中的应用

GPS测量技术作为一种快速、高精度的测量手段已广泛地应用于各种建设工程中,但GPS提供的高精度的大地高,不是工程中需要的正常高,需要进行拟合转换成正常高才能应用于工程建设。基于神经网络的GPS高程转换方法能减少人为构建数学模型所导致的误差,是一种较好的方法,但也存在一些不足。将扩展Kalman滤波与神经网络结合起来,发挥两者的优势,克服不足,建立了基于EKF(扩展Kalman滤波)的神经网络GPS高程转换模型,并通过实例应用,结果表明该模型用于GPS高程转换精度有较大提高。     

基于BP网络的隧道围岩位移预测方法

介绍人工神经网络模型法的基本原理与步骤,探讨了隧道围岩收敛监测数据与人工神经网络间的联系,并建立了基于人工神经网络的隧道围岩收敛预报模型。以工程实例为背景,对隧道围岩的收敛变形进行预报分析。研究结果表明:BP网络预测值与实测值吻合程度很好,完全满足工程及控制的要求。     

基于人工神经网络的建筑物沉降预测

根据建筑物实测沉降利用人工神经网络理论 ,建立了前馈网络预测模型并提出新的学习算法 ,结合某建筑物纠偏工程实例对建筑物沉降进行了预测。预测结果表明神经网络方法是可行且有效的     

径向基网络在结构设计与分析中的应用

详细地介绍了径向基(RBF)神经网络的结构和基本原理。基于RBF神经网络能够逼近任意非线性函数的特点,提出了一种基于RBF神经网络建立结构分析模型的方法。与BP网络的仿真结果对比表明,所建立RBF神经网络模型收敛速度快,拟合精度高,适用于复杂结构的建模问题。     

Machine Learning in Engineering Analysis and Design: An Integrated Fuzzy Neural Network Learning Model

Applying neural network computing to structural engineering problems has received increasing interest, with particular emphasis placed on a supervised neural network with the backpropagation (BP) learning algorithm. In this article, we present an integrated fuzzy neural network (IFN) learning model by integrating a newly developed unsupervised fuzzy neural network (UFN) reasoning model with a supervised learning model in structural engineering. The UFN reasoning model is developed on the basis of a single-layer laterally connected neural network with an unsupervised competing algorithm. The IFN learning model is compared with the BP learning algorithm as well as with a counterpropagation learning algorithm (CPN) using two engineering analysis and design examples from the recent literature. This comparison indicates not only a superior learning performance in solved instances but also a substantial decrease in computational time for the IFN learning model. In addition, the IFN learning model is applied to a complicated engineering design problem involving steel structures. The IFN learning model also demonstrates superior learning performance in a complicated structural design problem with a reasonable computational time.     

基于BAS-SCA-BP模型的高校建筑工程项目投资估算研究

针对标准BP神经网络建筑工程项目投资估算模型收敛速度慢、预测精度低的问题,提出融合改进天牛须和正余弦双重优化算法（BAS-SCA）优化BP神经网络的建筑工程项目投资估算模型。以某市高校建筑工程项目为研究对象,分析相关文献并结合显著性理论初步选择工程造价影响因子,利用粗糙集属性约简算法筛选出关键因素;基于此,通过构建基于BAS-SCA-BP的神经网络估算模型实现快速、准确的建筑工程投资估算。研究结果表明：基于BAS-SCA-BP的估算模型较标准BP神经网络估算模型的估算精度有了大幅提高,与其他智能算法改进的BP神经网络估算模型的性能相比较,该模型在稳定性和预测精度方面表现更佳。     

粒子群神经网络在大跨钢结构挠度监测中的应用

针对传统BP神经网络拓扑结构不确定、收敛效率低、容易陷入局部最优解的缺陷,引入粒子群(PSO)算法替代BP神经网络中基于误差函数梯度下降的学习训练规则,构建了粒子群神经网络(PSO-BP)模型,并以重庆某大型场馆安全监测项目为例,通过对比分析验证了粒子群神经网络模型在大跨钢结构挠度监测中的可行性以及与传统BP神经网络模型相比在效率和精度方面的优越性。     

A neural network evaluation model for individual thermal comfort

An evaluation model for individual thermal comfort is presented based on the BP neural network. The train data came from a thermal comfort survey. The evaluation results of the model showed a good match with the subject's real thermal sensation, which indicated that the model can be used to evaluate individual thermal comfort rightly. Taken a room air conditioner as an example, the application of the NNEM in creating a microenvironment for individual was discussed. The result showed that the NNEM can play an important role of connecting individual thermal comfort with the control on the air conditioner.     

电机故障诊断中RBF神经网络的应用

分析了RBF神经网络的特点及原理,针对RBF神经网络进行电机故障诊断的重点进行了探讨,同时就RBF网络的模型结构和算法作了论述,为实现电机故障诊断模型的优化设计提供了可行的途径。