摘 要：信息化技術(shù)廣泛應(yīng)用于建筑領(lǐng)域，也為土木工程用料的智能化分析提供了技術(shù)條件。在BIM建筑信息模型化技術(shù)的框架下，引入GA算法，通過(guò)適應(yīng)度函數(shù)配置、交叉、選擇、變異等基本操作，構(gòu)建了一種基于深度學(xué)習(xí)的土木工程用料量的智能化分析方法。在這種方法的基礎(chǔ)上，給出了土木工程用料量的詳細(xì)計(jì)算和分析流程。為了驗(yàn)證所提出的方法的有效性，以特定的研究對(duì)象為例，將19個(gè)施工單元的用料量作為輸入，經(jīng)過(guò)35次迭代使深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型達(dá)到穩(wěn)定，對(duì)第二十個(gè)施工單元進(jìn)行分析，得到其合理的用料量分析結(jié)果。

關(guān)鍵詞：BIM技術(shù)；土木工程；適應(yīng)度；深度學(xué)習(xí)

中圖分類號(hào)：TU 17 " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

隨著信息化進(jìn)程的不斷深入，國(guó)民經(jīng)濟(jì)的主要產(chǎn)業(yè)都受到了信息技術(shù)的影響。BIM技術(shù)也稱為建筑信息化建模技術(shù)，它是建筑行業(yè)中具有支撐性的信息化技術(shù)[1]。利用BIM技術(shù)不僅能實(shí)現(xiàn)土木工程項(xiàng)目分析、前期設(shè)計(jì)的信息化，還能為土木工程項(xiàng)目的后期驗(yàn)收和改進(jìn)提供極大的幫助。在BIM技術(shù)框架下，土木工程項(xiàng)目被模型化，以數(shù)字模型呈現(xiàn)在計(jì)算機(jī)上，具有良好的可視化效果[2]，再加上它具有漫游功能，可以為設(shè)計(jì)者和用戶提供便捷、靈活的觀察角度和觀察方位，從而使土木工程的內(nèi)部結(jié)構(gòu)、局部細(xì)節(jié)都清晰地呈現(xiàn)在人們的面前。配合后臺(tái)的計(jì)算和分析功能，不僅可以提供力學(xué)檢驗(yàn)、有限元分析等安全校驗(yàn)結(jié)果，還可以給出準(zhǔn)確的工程用料量化分析[3]。本文的研究目的是針對(duì)土木工程項(xiàng)目的設(shè)計(jì)階段，利用BIM構(gòu)建的信息化模型和分析技術(shù)，給出項(xiàng)目各種可能的用料方案，在保證工程項(xiàng)目質(zhì)量的前提下供設(shè)計(jì)者或用戶篩選最優(yōu)用料方案。

1 嵌入BIM平臺(tái)下的遺傳算法模型

BIM平臺(tái)不僅可以完成土木工程項(xiàng)目的信息化建模，還可以對(duì)項(xiàng)目本身進(jìn)行整體到局部的各種參數(shù)和性能分析，其中也包括工程項(xiàng)目用料總量的分析。為了實(shí)現(xiàn)土木工程用料量的多種方案智能推薦，本文利用遺傳算法（GA）構(gòu)建基于GA的深度網(wǎng)絡(luò)，以此作為土木工程料量的核心分析方法。

深度學(xué)習(xí)方法可以應(yīng)用于很多領(lǐng)域，從數(shù)據(jù)處理的角度看，其主要過(guò)程就是通過(guò)大樣本量訓(xùn)練完成深度模型的學(xué)習(xí)，深度模型的內(nèi)核部分可以是卷積網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等不同的形式。本文在遺傳算法的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)具有GA性能的深度模型，形成用料量分析的深度網(wǎng)絡(luò)。判斷決策合理性的適應(yīng)度函數(shù)是遺傳算法中最關(guān)鍵的部分，其設(shè)計(jì)結(jié)果如公式（1）所示。

（1）

式中：G為土木工程用料量分析過(guò)程中的適應(yīng)度函數(shù)；λ為土木工程用料量分析過(guò)程中的調(diào)整參數(shù)；i為土木工程用料量分析過(guò)程中的深度網(wǎng)絡(luò)中的神經(jīng)元；n為土木工程用料量分析過(guò)程中的深度網(wǎng)絡(luò)中的神經(jīng)元總數(shù)；ci為土木工程用料量分析過(guò)程中的深度網(wǎng)絡(luò)中的真實(shí)輸出；oi為土木工程用料量分析過(guò)程中的深度網(wǎng)絡(luò)中的預(yù)測(cè)輸出。

因?yàn)楸疚脑贕A方法基礎(chǔ)上，構(gòu)建了土木工程用料量的分析方法深度模型，所以在深度網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練、迭代、學(xué)習(xí)的過(guò)程中，離不開GA方法的基本操作，第一個(gè)基本操作是選擇操作，如公式（2）、公式（3）所示。

（2）

（3）

式中：Gi為土木工程用料量分析過(guò)程中的第i個(gè)適應(yīng)度函數(shù)；i為土木工程用料量分析過(guò)程中的深度網(wǎng)絡(luò)中的神經(jīng)元；pi為第i個(gè)適應(yīng)度函數(shù)值在全部可能適應(yīng)度函數(shù)中所占的比例。

GA方法的第二個(gè)基本操作交叉，如公式（4）、公式（5）所示。

mkj=mkj（1-R）+mljR （4）

mlj=mlj（1-R）+mkjR （5）

式中：mk j為更新后的染色體；R為GA方法執(zhí)行過(guò)程中的隨機(jī)數(shù)；ml j為迭代處理的中間染色體。

在兩個(gè)染色體交叉的過(guò)程中，可能會(huì)出現(xiàn)不規(guī)則的情況，也就是GA方法的第三個(gè)基本操作變異，如公式（6）所示。

（6）

式中：mmax為染色體mij的上界；mmin為染色體mij的下界；ρ（d）為GA方法執(zhí)行過(guò)程中的參數(shù)函數(shù)。

2 基于BIM技術(shù)的土木工程用料量分析流程

本文構(gòu)建了基于GA算法的深度學(xué)習(xí)模型，需要進(jìn)一步明確和BIM技術(shù)結(jié)合的方法，才能達(dá)到對(duì)土木工程用料量進(jìn)行分析的目的。流程圖如圖1所示。

從圖1中可以看出，當(dāng)用料量分析流程到第三步和第四步時(shí)，基于GA算法的深度學(xué)習(xí)模型介入。無(wú)論何種形式的深度學(xué)習(xí)模型，都離不開大數(shù)據(jù)量的訓(xùn)練，深度學(xué)習(xí)模型達(dá)成穩(wěn)定后，才可以進(jìn)一步分析和處理。因此，需要將大量的土木工程BIM信息模型作為輸入，連接到GA深度網(wǎng)絡(luò)中。因?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)對(duì)輸入數(shù)據(jù)有比較規(guī)范的要求，所以需要將BIM模型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為工程特征向量。大量的數(shù)據(jù)信息輸送到深度學(xué)習(xí)模型后，通過(guò)多次迭代訓(xùn)練才能使GA深度網(wǎng)絡(luò)達(dá)成穩(wěn)定，從而對(duì)未知的BIM模型進(jìn)行分析，進(jìn)而確定合理的土木工程用料量。

3 基于BIM技術(shù)的土木工程用料量分析試驗(yàn)

本文基于GA算法構(gòu)建了一種適用于土木工程用料量分析的深度學(xué)習(xí)方法，并對(duì)其實(shí)施流程進(jìn)行了框架設(shè)計(jì)。在工作中，以具體的土木工程項(xiàng)目的工程用料量分析為案例，對(duì)提出的方法和流程的有效性進(jìn)行驗(yàn)證。驗(yàn)證試驗(yàn)的案例是一個(gè)規(guī)模較大的居民小區(qū)項(xiàng)目，小區(qū)內(nèi)住宅主要為高層建筑，同時(shí)配合少量的多層建筑。為了便于分析工程的用料量，以單元為單位對(duì)小區(qū)項(xiàng)目進(jìn)行劃分，其中包括25個(gè)施工單元，其空間布局，如圖2所示。

由圖2可知，某小區(qū)共有25個(gè)施工單元。其中，施工單元1、施工單元2、施工單元3、施工單元4、施工單元5、施工單元6在水平方向構(gòu)成一個(gè)整體建筑。施工單元7、施工單元8、施工單元9、施工單元10在水平方向共同構(gòu)成一個(gè)整體建筑。施工單元11、施工單元12、施工單元13、施工單元14、施工單元15、施工單元16、施工單元17、施工單元18在右側(cè)豎直方向上構(gòu)成一個(gè)整體建筑。施工單元19、施工單元20、施工單元21、施工單元22在水平底部方向上構(gòu)成一個(gè)整體建筑。施工單元23、施工單元24、施工單元25在左側(cè)豎直方向上構(gòu)成一個(gè)整體建筑。

在圖2所示的某小區(qū)25個(gè)施工單元中，已經(jīng)完成了19個(gè)施工單元，因此可以將這些施工單元的BIM信息作為輸入，利用大量的數(shù)據(jù)信息對(duì)本文提出的基于GA算法的深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)達(dá)成穩(wěn)定后，對(duì)第二十個(gè)施工單元進(jìn)行用量分析。

實(shí)際上，每個(gè)施工單元的用料量在很大程度上與土木工程的內(nèi)部結(jié)構(gòu)存在密切關(guān)系。但BIM信息模型可以對(duì)此進(jìn)行清晰展示。

土木工程的用料量受到多種因素的影響，對(duì)某工程項(xiàng)目的用料量影響較大的因素一共有5類，因此設(shè)定5類工程特征數(shù)據(jù)，如圖3所示。

圖3中，有以下5類工程數(shù)據(jù)。

工程特征數(shù)據(jù)A：施工單元范圍內(nèi)的施工面積。

工程特征數(shù)據(jù)B：施工單元范圍內(nèi)的地基結(jié)構(gòu)和用料因子。

工程特征數(shù)據(jù)C：施工單元范圍內(nèi)的樓梯連廊結(jié)構(gòu)和用料因子。

工程特征數(shù)據(jù)D：施工單元范圍內(nèi)的頂層防水結(jié)構(gòu)和用料因子。

工程特征數(shù)據(jù)E：施工單元范圍內(nèi)的門窗電水結(jié)構(gòu)和用料因子。

為便于運(yùn)用深度學(xué)習(xí)模型，對(duì)5類工程特征數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化，并將其作為輸入。將每個(gè)施工單元的用料量作為輸出，具體數(shù)據(jù)配置情況見表1。

根據(jù)表中的數(shù)據(jù)，將前19個(gè)施工單元作為輸入數(shù)據(jù)，代入基于GA算法的深度學(xué)習(xí)模型中，對(duì)深度網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，經(jīng)過(guò)35次迭代計(jì)算，深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)達(dá)成穩(wěn)定，迭代過(guò)程的變化曲線，如圖4所示。

由圖4可知，從縱坐標(biāo)可以看出，每個(gè)刻度表示一個(gè)數(shù)量級(jí)的變化，越往下迭代誤差越小。從迭代過(guò)程的變化可以看出，隨著迭代次數(shù)的不斷增加，深度學(xué)習(xí)模型的迭代誤差不斷縮小，當(dāng)30～35次時(shí)迭代誤差的變化幅度已經(jīng)很小時(shí)，這表明此時(shí)的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)接近穩(wěn)定。

此時(shí)，證明基于GA算法的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)在19個(gè)施工單元的BIM模型數(shù)據(jù)訓(xùn)練下達(dá)成穩(wěn)定，已經(jīng)具備了工程特征數(shù)據(jù)到用料量智能分析的能力。確定穩(wěn)定的深度網(wǎng)絡(luò)后，代入第二十個(gè)施工單元的工程特征數(shù)據(jù)，計(jì)算施工用料量，得到的結(jié)果是3418.2t。

4 結(jié)論

土木工程項(xiàng)目的施工用料，決定了項(xiàng)目的成本。如果能夠在保證土木工程質(zhì)量的前提下，盡可能地減少施工用料總量，那么對(duì)開發(fā)方是非常有利的。傳統(tǒng)的人工核算計(jì)算量大，一旦出現(xiàn)局部改動(dòng)就會(huì)導(dǎo)致大量重復(fù)性工作。因此，充分運(yùn)用信息化技術(shù)構(gòu)建一種智能化的用料量自動(dòng)分析方法有十分重要的意義。在研究的過(guò)程中，本文基于GA算法的框架，構(gòu)建了一種基于GA算法的深度學(xué)習(xí)模型。在構(gòu)建方法的過(guò)程中，詳細(xì)地給出了GA算法的適應(yīng)度函數(shù)設(shè)計(jì)結(jié)果、3類基本操作的過(guò)程，并給出了針對(duì)土木工程項(xiàng)目用料量分析的算法實(shí)施流程。為了驗(yàn)證所提出方法的有效性，以某市某小區(qū)項(xiàng)目為研究對(duì)象，將大量的已完工單元的BIM數(shù)據(jù)作為輸入，對(duì)深度網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，待其穩(wěn)定后，對(duì)一個(gè)尚未進(jìn)行施工的單元進(jìn)行用料量分析，自動(dòng)計(jì)算其合理的用料量為3418.2t。

參考文獻(xiàn)

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