BIM技术在地震灾后重建房屋建筑工程造价控制方法中的研究

基于系统动力学控制重建房屋造价结果时,缺乏对地震后建筑成本数据的归集和处理过程,无法深入控制各个成本环节,控制效果差。深入研究地震灾区灾后重建房屋建筑工程造价控制方法,采用引入BIM技术的重建房屋建筑工程造价控制模型,通过该模型对建筑工程的造价成本进行预算,依据预算结果使用BIM技术归集成本数据后使用BIM数据平台存储和控制归集后的成本数据。通过造价控制体系实现地震灾后重建房屋建筑工程造价的有效控制,并采用财务ERP系统把控每个成本环节,实现工程造价优化控制。实验结果显示,该研究方法预算造价值与实际造价值差距小,约为1 000元,并在控制所有费用后节省了原始预算造价费用的11.91%,说明该方法造价控制效果好,能够有效节约震后灾区重建房屋工程造价成本。     

震后建筑进度BIM估计模型改进

传统震后建筑进度BIM估计模型,未考虑精益管理对建筑施工的影响,造成建筑成本浪费较多,影响后期建筑施工进度。本文构建基于BIM和精益管理的震后建筑进度评估模型,根据模型细分震后建筑进度评估过程,在此基础上根据BIM实施三维算量,采用进度计划编制子模型获取各分项工程量,确定建筑施工的主要进度计划,实现对建筑进度计划的编制;通过虚拟施工和现实施工两条主线,利用进度控制子模型实现对施工状态的模拟和精益管理。以此为基础,进行挣值分析比较计划施工成本、实际施工成本和挣值曲线,获取震后建筑的施工进度与成本情况。实验结果说明,本文构建的模型可对震后建筑进度和工程成本进行精准估计,能够减少成本浪费。     

BIM技术在震后灾区居民装配式建筑设计中的应用

为解决震后灾区地形复杂,建筑建设困难问题,将BIM技术应用在震后灾区居民装配式建筑设计中,基于BIM体系框架设计震后灾区居民装配式建筑建造流程,通过设计阶段、工厂预制阶段、运输阶段以及安装阶段完成震后灾区居民装配式建筑项目的构建,采用Revit软件和Tekla软件构建装配式建筑的建筑模型和结构模型,利用BIM技术的可视化、参数化以及高合作性优势,优化模型以及构件,再通过Navisworks软件依据建筑模型实现建筑工程的碰撞检测,减少施工过程中的变更,降低建筑工程施工成本;通过基于BIM的震后建筑进度管理模型,实现建筑进化计划编制以及进度控制;利用Lumion软件输入工程材质实现建筑项目的实时漫游,直观了解装配式建筑效果。     

分层层间多次波预测与自适应压制方法研究

在地震勘探中,层间多次波在地震剖面上形成的虚假界面会严重影响对地质构造的解释.由于层间多次波在走时、频率和形态上与一次波的差异较小,因此较难对层间多次波进行识别和压制.本文使用分层层间多次波预测方法与基于2D卷积信号盲分离的多次波自适应相减方法相结合的策略对层间多次波进行压制处理.首先推导并阐述了分层层间多次波预测方法的理论基础,然后对地下介质中存在的多个多次波产生界面实现了层间多次波的分层预测,最后采用基于2D卷积信号盲分离的多次波自适应相减方法对层间多次波进行压制,以更好的保护有效信号.分层预测的方法通过分离层间多次波产生层位,对目标层位产生的所有层间多次波直接进行预测,该方法避免了共聚焦点方法构建共聚焦点道集的聚焦运算,降低了计算成本,同时该方法是基于数据驱动的,算法容易实现.模型数据和实际地震资料试算结果表明,本文方法能直接利用地表数据对层间多次波进行压制,并有效的保护一次波．     

致密砂岩气藏动态分类委员会机器测井流体识别方法

致密砂岩流体识别难度大,智能算法能够较好地建立其流体识别模型.相较于单一智能算法,分类委员会机器通过联合多个专家(智能算法)有助于提升智能模型整体性能.而针对分类委员会机器中单个专家性能难以提升的问题,添加门网络构建动态分类委员会机器是一种更有效的模块化学习方式.本研究首先采用门网络将输入数据划分为多个子数据集,然后联合决策树、概率神经网络、贝叶斯分类、BP神经网络、最近邻算法分别训练子数据集得到多个子模型,最后利用组合器最优化子模型组合得到最佳的流体识别模型.针对塔里木盆地库车坳陷大北、克深、博孜地区致密砂岩地层测井数据和测试数据,采用平均影响值法优选敏感测井系列作为输入,构建了动态的测井流体识别模型,其训练、验证准确率分别为96.29%和91.39%.利用此模型以BZ9井为例进行流体类型判别,预测结果与测试结果一致.该方法将无监督与有监督学习相结合,引入门网络提高了数据集利用效率,避免了数据集分布不均衡对模型构建的影响;采用投票机制集成多种专家,建立了子模型与专家的适应关系,流体识别模型预测精度和泛化能力大大提高.     

基于LSTM网络的单台仪器地震烈度预测模型

烈度是地震预警系统的关键产出.如何实现快速预测目标场址的地震烈度是地震预警方法技术研究中的核心问题.本文提出了一种基于长短时记忆神经网络(Long Short-Term Memory, LSTM)的单台仪器地震烈度的预测模型(LSTM-I).该模型以一个台站观测到地震动参数的时间序列特征为输入,实现动态预测该台站可能遭受的最大烈度.选取了日本K-NET台网记录的102次地震的5103条强震加速度记录训练了神经网络,利用89次地震的3781条数据检验了模型的泛化能力.利用准确率、漏报率以及误报率三个评价指标评价了LSTM-I模型的性能.结果表明,当采用P波触发后3 s的序列进行预测时,模型出现漏报的概率为46.78%,出现误报的概率为1.25%;当采用P波触发后10 s的序列进行预测时,模型出现漏报的概率大幅降低到17.6%,出现误报的概率降低到1.14%.结果表明LSTM-I模型很好把握住了时间序列中蕴含的特征.进一步基于LSTM-I模型评估了VI度下台站所能提供的预警时间.本文模型能够提供的预警时间与P-S波到时差接近,说明LSTM-I模型具有较高的时效性.     

高层建筑坍塌墙体修复施工安全管理定量化控制模型研究

为了确保震后高层建筑坍塌墙体修复工程的安全性,提出一种高层建筑震后坍塌墙体修复施工安全管理方法。结合主成分分析法与信息熵法对震后高层建筑坍塌墙体修复施工管理的控制特征量进行提取,确定模型评价指标权重;根据加权学习法对坍塌墙体修复的施工进行量化控制;通过灰阶量化评估进行约束参量分析,构建安全管理控制模型;采用管理因素模糊调度算法实现施工安全管理控制,并完成优化决策。通过仿真实验验证坍塌墙体修复施工管理控制的管理效益与累积评价百分率。分析结果表明,采用该方法进行震后高层建筑坍塌墙体修复施工管理控制的管理效益最高可达83.32%,累积管理效果回报率较高,累积评价百分率平均约为75%,能够有效提高施工过程的安全管理效能,确保施工安全。     

基于集合卡尔曼滤波的湖泊富营养化模型Delft3D-BLOOM数据同化

富营养化模型是进行湖泊水环境质量预测和管理的重要工具,然而模型客观存在的误差一直是应用者关心的重要问题.数据同化作为连接观测数据与数值模型的重要方法,可以有效提高模型的准确性.集合卡尔曼滤波(En KF)是众多数据同化算法中应用最为广泛的一种,可进行非线性系统的数据同化,并能有效降低数据同化的计算量.本研究以太湖作为具体实例,选择Delft3D-BLOOM作为富营养化模型,在数值实验确定En KF集合数为100、观测误差方差为1%、模拟误差方差为10%的基础上分别进行模型状态变量同化以及状态变量与关键参数同步同化.结果显示,仅同化状态变量时,模型预测精度有所增加;同时同化状态变量和关键参数时,可显著提升模型在湖泊水环境质量预测中的精度.该研究为应用集合卡尔曼滤波以提高复杂的湖库富营养化模型模拟精度提供了有效的方法.     

基于WebGIS的区域震害快速评估系统设计与实现

在进行大规模城乡震害预测工作中,需要使用与传统预测方式不同的新模型及新方法,以便实现震害快速预测及结果共享。利用人口普查数据等基础数据库,根据人口数据及灾害损失的关系模型,基于WebGIS技术,采用三层体系网络架构(由后台数据库、应用服务器(地图服务器)+Web服务器、客户端组成),利用VB+ArcObject服务器组件开发技术,通过动态链接库技术实现了在Ar-cIMS下的地图动态更新、动态预测及动态发布功能,实现了具有B/S结构的震害预测管理信息系统。该系统具有投入少、数据自动预测、定期更新且易于获取等优点,实现了地震震害信息共享     

综合BIM结合表面图像分析的钢结构无损检测方法

采用质量脆弱性评价方法检测地震区绿色施工建筑钢结构时,易受噪声的干扰,且检测深度较浅,未能全面检测钢结构的损坏情况。提出综合BIM结合表面图像分析的钢结构无损检测方法,使用小波分解方法对建筑钢结构的检测图像进行去噪处理,通过膨胀与腐蚀处理增强检测图像的清晰度,采用红外图像技术,依据缺陷边缘处检测图像恢复的变化率,通过旋转跟踪法依次提取缺陷边缘,构建基于BIM的地震区绿色施工建筑钢结构检测模型,全面掌控地震区绿色建筑钢结构的材料、无损检测以及管理等过程,管控建筑钢结构全寿命周期,完成建筑钢结构的无损检测。实验结果表明,所提方法有效检测率为100%,检测深度高达1 499 mm,且检测结果的相对误差仅有0.000 7%。     

灾区震后重建中建筑工程造价快速评估技术研究

针对传统方法无法对灾区震后重建中的建筑工程造价进行快速评估的问题,提出适合灾区震后重建的,基于灰色动态预测的建筑工程造价快速评估技术。采用朗格系数法对灾区重建中建筑工程造价进行综合评估分析,确定重建工程造价范围,通过加权平均数指数法对建筑工程造价情况进行判断,构建自回归移动模型防止建筑工程造价评估中受到异常因素影响,分析人工使用费、机械设备使用费、材料使用费,计算项目造价指数,根据基期单方造价与报告期单方造价计算结果,建立灰色动态预测图,实现对灾区震后重建中建筑工程造价快速评估。实验结果表明,采用改进评估技术可在短时间内对灾区震后重建中建筑工程造价进行评估,且评估误差较低,具有一定的优势。     

GPU/CPU协同粗粒度并行计算及在城市区域震害模拟中的应用

采用精细结构模型和动力时程分析以提高城市区域建筑震害预测精度已经成为一重要研究方向,而传统的CPU计算平台成本过高,难以推广。本文提出采用基于GPU/CPU协同粗粒度并行计算的方法来实现城市区域建筑震害的高效精细化动力时程计算,可以显著提高效率并降低成本。简述了所采用的程序架构、计算模型、参数选取,对并行计算的效率进行了详细的讨论,并通过一个中等大小城市的案例展示了该方法的优势。     

震后重建项目中基于灰色模型构建的多因素造价控制模型

在当前震后重建项目的多因素造价控制过程中,未考虑造价影响因素造成的偏差,导致控制精度较低,因此需对震后重建项目中基于灰色模型构建的多因素造价控制模型进行研究。从重建项目的造价影响因素入手,分析由于震后重建项目管理程序缺位造成的进度偏差,因为设计能力影响造成的质量偏差以及因建筑材料市场供求状况不稳定造成的价格偏差,计算各影响因素造成的偏差系数,求解得出更为精确的重建项目整体偏差结果。结合灰色模型构建造价控制约束函数,并进行求解,进而完成震后重建项目中多因素造价控制模型的构建。实验结果表明,所构建模型的精确度较高,且与实际值偏离程度小,可信度较高。可以对重建项目进行全方位的动态管理,降低工程成本。     

自适应顺序采样Kriging方法及其在增量动力分析中的应用

复杂结构的增量动力分析（IDA）对于结构的抗震设计和分析有着重要意义,但需对结构进行大量的非线性时程分析,计算量成本高。本文结合Kriging元模型和自适应顺序采样并用于结构增量动力分析以提高其计算效率和精度,其中:Kriging元模型用于预测结构的地震响应,顺序采样根据候选点的熵值补充非线性时程分析逐步增加Kriging模型的预测精度。借助本文方法,IDA曲线可通过少量的时程分析实现较高的精度。为了校验本文方法的可行性与有效性,对二层和九层钢框架结构模型应用直接IDA、hunt&fill方法和本文方法分析并比较了上述三种方法的计算误差、计算效率和IDA曲线差别。在此基础上本文将自适应顺序采样Kriging方法用于考虑结构不确定性参数的IDA分析,并和传统的蒙特卡洛方法进行比较。结果表明:该方法具有较高的计算效率,可以保证IDA曲线的精度。     

Variational data assimilation in the transport of sediment in river

The variational method of data assimilation is used to solve an inverse problem in the transport of sediment in river, which plays an important role in the change of natural environment. The cost function is defined to measure the error between model predictions and field observations. The adjoint model of IAP river sedimentation model is created to obtain the gradient of the cost function with respect to control variables. The initial conditions are taken as the control variables; their optimal values can be retrieved by minimizing the cost function with limited memory quasi-Newton method (LMQN). The results show that the adjoint method approach can successfully make the model prediction well fit the simulated observations. And it is expected to use this method to solve other inverse problems of river sedimentation. But some numerical problems need to be discussed before applying to real river data. Project partially supported by the State Key Laboratory of Numerical Modelling for Atmospheric Sciences and Geophysical Fluid Dynamics, Institute of Atmospheric Physics, Chinese Academy of Sciences     

电离层预报模型研究

当利用无线电电磁波进行远程通信、卫星导航时，传递信号要受到电离层的影响，因此，对电离层中电子含量的研究显得特别重要.虽然国际上有几种电离层的电子含量预报模型，但其预报只能精确到电子含量的50%～60%.本文提出了一种新的电离层电子含量预报方法:即用球谐函数对IGS(国际GPS服务)所给出的离地面450 km高的球面上的每一网点的电离层电子含量进行拟合，对不同的时间所得到的拟合系数所形成的时间序列用时间序列分析理论中的ARMA(p,q)模型进行预报，从而实现全球的电离层电子含量预报.利用本方法对2004年和2005年IGS所给电离层电子含量资料在地理框架中做了分析预报，5天内电子含量预报相对精度在90%左右.