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BIM与人工智能相融合可以充分发挥各种技术的优势,深度挖掘工程数据信息,实现"1+1> 2"的功能效果。为此以文献调研为基础,对BIM在工程项目中的研究情况进行分析,综述了BIM与传统人工智能技术以及深度神经网络相融合可解决的问题类型、实现的功能以及应用情况。结果表明:BIM与遗传算法、推理技术、浅层神经网络等传统的人工智能技术相融合可解决多目标优化、搜索、规则检查、事件决策以及预测问题,实现设计方案的合理选择与检查优化、成本管理、施工进度与质量管理、能耗管理、风险与安全管理、自动控制以及辅助决策;与深度神经网络相融合可解决预测以及图像识别问题,实现施工安全与风险管理、设施管理。同时针对存在的人工智能技术不完善、技术的选择不合理、数据接入以及共享问题等提出相关建议,并对其未来发展方向进行展望。 相似文献
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索的受力状态关系着索体系桥梁的安全,索力值是衡量索力学状态的重要指标.目前,索的边界条件难以判别是影响索力识别结果准确性的重要因素.为此,利用ANSYS对拉索振动进行数值模拟,并借助已有索力计算公式对建模方式的可靠性进行验证,并生成模拟数据;然后,以索长、线密度、抗弯刚度、1阶频率、2阶频率、3阶频率为输入参数,以索力... 相似文献
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