基于云端BIM的裝配式建筑預制構件信息集成系統

楊 錦

（西安培華學院建筑與藝術設計學院,陜西西安 710125）

裝配式建筑是將工廠制作好的裝配式建筑預制構件實施裝配安裝，生成現代化建筑，其優點是綠色環保、施工效率高、保證建筑的可持續性，在建筑行業施工方面應用廣泛，已成為現代建筑業的主流設計方向［1-3］。目前裝配式建筑預制構件信息集成仍處于初級階段，實際施工中裝配式建筑預制構件的信息傳輸與集成速度慢導致裝配式建筑預制構件建造成本高、設計周期長等問題［4-6］。

但是以往裝配式建筑預制構件信息集成非常局限，如王琛等，研究基于JSP的裝配式建筑信息化管理平臺［7］，在裝配式建筑預制構件信息集成過程中，采用Java Server Pages（JSP）動態網頁技術對裝配式建筑框架實施信息集成，由于該系統比較繁瑣復雜，導致裝配式建筑預制構件信息集成效率不佳；邱凱等，研究基于RFID和區塊鏈的預制構件管理系統［8］，在裝配式建筑預制構件信息集成中，利用RFID技術對每個構件作為唯一標志實施信息集成。由于該系統智能化程度不高導致裝配式建筑預制構件信息集成效果差。建筑信息管理系統（Building Informatics Management，BIM）可提升裝配式建筑預制構件信息集成效率；云計算是用戶通過客戶端獲取所需的動態信息資源。云端BIM是將BIM與云計算技術相結合，綜合兩者優點和功能，設計基于云端BIM的裝配式建筑預制構件信息集成系統，滿足裝配式建筑用戶對預制構件的信息需求，保證裝配式建筑質量。

1 基于云端BIM的裝配式建筑預制構件信息集成系統

1.1 系統總體結構

為了提高裝配式建筑的預制構件信息集成效率，設計基于云端BIM的裝配式建筑預制構件信息集成系統，基于云端BIM的裝配式建筑預制構件信息集成系統是由硬件層、數據層、云平臺層、網絡層、用戶層組成。在硬件層的支持下，將裝配式建筑預制構件信息傳輸到數據層，數據層對接收裝配式建筑預制構件信息實施信息采集、編碼、分類，并存儲在BIM數據庫，云平臺層提取BIM數據庫信息，采用自適應關聯規則調度方法與云端BIM技術結合實現信息集成，將集成后的信息反饋給網絡層并呈現給用戶層。

1.2 系統硬件

硬件層包括能滿足存儲、計算、網絡傳輸等資源服務的多種設備，包括存儲器、服務器、網絡等。基于云端BIM的裝配式建筑預制構件信息集成系統的硬件，由存儲資源、高速光纖交換機、服務器集群、負載均衡器、局域網等組成。存儲資源為存儲海量信息提供容量支持，具體分為備份磁盤與主磁盤；采用高速光纖交換機實現存儲資源與服務器集群的信息交換、傳輸；服務器分為高速與低速服務器，高速服務器對信息實施處理與管理，主要包括數據庫服務器、應用服務器［9］，用戶認證服務器是低速服務，實現對用戶登錄權限管理；為了符合并發用戶訪問標準，使用負載均衡器可提高信息服務效率；局域網保證了系統網絡通信質量與信息傳輸速度。

1.3 數據層設計

由結構化數據、非結構化數據構成數據層的核心數據庫——BIM數據庫。利用數據層可實現裝配式建筑預制構件信息的共享，數據層流程如圖1所示。數據層主要負責信息數據的采集、編碼、分類、存儲等功能。BIM數據庫是數據層的核心，通過多媒體、紙質等方式進行裝配式建筑預制構件信息采集。將采集到的信息實施裝配式建筑結構分解，并將分解后的裝配式建筑預制構件信息實施信息編碼后進行分類存儲到BIM數據庫。為了提高信息使用效率，按照裝配式建筑設計的實際需求，提取BIM數據庫存儲的相應信息［10-12］。

圖1 數據層流程Fig.1 Data layer flow

1.4 裝配式建筑預制構件信息集成

云平臺層是由服務層模塊、資源模塊組成。服務層模塊為了符合用戶的信息需求，重新整合軟件功能服務，為系統運行提供計算支持。資源模塊通過虛擬化實現多個操作系統共享一個服務器，利用云計算實施信息計算，提供分布式的信息管理。資源模塊提取BIM數據庫中的裝配式建筑預制構件信息，采用自適應關聯規則調度方法與云端BIM技術相結合實施裝配式建筑預制構件信息集成。

設置裝配式建筑預制構件信息分布有限集，在特征空間里，f(xm)表示裝配式建筑預制構件信息的聯合分布函數。為裝配式建筑預制構件信息的標量序列和，裝配式建筑預制構件信息提取的分組檢測，用公式（1）描述，即

其中，BIM信息調度用R(h)描述。

當用信息集成n個區域的裝配式建筑預制構件時，子空間用[Ex-3En，Ex+3En]表示，同時在子空間內裝配式建筑預制構件信息訓練數據的特征信息符合平衡解約束條件［13］，求解裝配式建筑預制構件信息的模糊集成度水平，用公式（2）描述，即

其中，yi為裝配式建筑預制構件信息的荷分離特征量，裝配式建筑預制構件信息的適應度函數為Ti∈{T1，T2，T31，T32}、Oj，f1，…，Oj，fn，裝配式建筑進度信息(Oj，f1，Oj，fn)的邊值為統計時間窗口大小Ti，est為子空間的約束條件，當第二次裝配式建筑預制構件信息提取的分組檢測值大于第一次值時，φkt表示裝配式建筑預制構件信息的區域模板函數。

在云端BIM技術下，求解裝配式建筑預制構件信息集成特征量(xi，yi)，特征解的優化用公式（3）描述，即

其中，l1，l2，…，lp為裝配式建筑預制構件信息提取的集成特征集。

裝配式建筑預制構件信息的集成在有限域邊界條件下，通過自適應關聯規則調度方法與云端BIM技術結合，實現裝配式建筑預制構件信息集成的自適應集成輸出，用公式（4）描述，即

其中，Rx(τ)為有限域邊界條件，m為信息數量。

裝配式建筑預制構件信息的優化提取按照信息集成結果，采用公式（4）求解最大的裝配式建筑預制構件信息集成的自適應集成輸出值。

利用粗糙集聚類分析方法，獲取裝配式建筑預制構件信息集成的BIM信息集成的判決統計量，用公式（5）描述，即

其中，裝配式建筑預制構件信息集成的BIM信息的統計特征值為K，且β1>0，β2>0；最大回歸分析的量化值為λmax。

裝配式建筑預制構件信息集成的尋優控制是通過合簇內數據的集成聚類分析方法實現。為了求解裝配式建筑預制構件信息的BIM信息集成均方根誤差［14-15］，通過主成分特征檢測方法得出。當均方根誤差符合MSE=E[(|e(n)|2]>K時，選取較小的α1，α2實施裝配式建筑預制構件信息集成處理，裝配式建筑的信息集成與管理，通過分層推進方法實現，得出裝配式建筑預制構件信息集成的統計概率分布，用公式（6）-（7）描述，即

若ai，bi∈V，b1，b2∈V'，通過高維相空間重組方法實施信息重構，得出裝配式建筑預制構件信息集成結果，用公式（8）描述，即

2 實驗結果與分析

利用Matlab軟件實施實驗分析，實驗設置某項目的裝配式建筑預制構件信息，其中設置120∶1的配筋率、100個獨立信息數據、240 MPa屈服強度。裝配式建筑預制構件信息類型包括樓梯2種共35件、墻板3種共125件、樓板4種共20件、10件陽臺板、10件梁柱等信息。

為測試裝配式建筑預制構件信息的集成效率，將本文系統與文獻［7］基于JSP的裝配式建筑信息化管理系統、文獻［8］基于RFID和區塊鏈的預制構件管理系統進行對比。測試三種系統集成不同的裝配式建筑預制構件信息過程中耗費的時間，用圖2描述。由圖2可知，本文系統集成不同類型裝配式建筑預制構件信息時間明顯高于其他兩種系統，本文系統的平均集成時間為26.6 ms，分別比文獻［7］系統、文獻［8］系統的平均集成時間節省20.6 ms、8.1 ms，本文系統集成不同類型裝配式建筑預制構件下信息時間柱形圖呈現出穩定態勢，而其他兩種系統集成時間柱形圖波動較大，說明本文系統的裝配式建筑預制構件信息集成時間最短且趨于平穩。

圖2 集成時間Fig.2 Integration time

統計三種系統集成不同裝配式建筑預制構件類型信息的精度，用圖3描述。由圖3可知，本文系統集成不同類型裝配式建筑預制構件信息的精度明顯高于其他兩種系統，本文系統的平均集成精度為99.02%，而文獻［7］系統、文獻［8］系統的平均集成精度分別為72.66%、82.46%，說明本文系統的裝配式建筑預制構件信息集成精度高。

圖3 集成精度Fig.3 Integration accuracy

在不同時間記錄三種系統集成實驗裝配式預制構件信息后總體裝配式預制構件信息中的獨立信息數量，結果用圖4描述。由圖4可知，采用本文系統集成后，總體裝配式建筑預制構件信息中的獨立信息數量明顯低于其他兩種系統。說明本文系統的集成效果最佳，降低了裝配式建筑預制構件獨立信息數量，增加集成的信息量，本文系統的裝配式建筑預制構件信息的集成效果較好。

圖4 獨立信息數量Fig.4 Number of independent information

為了驗證三種系統的魯棒性，檢測三種系統進行裝配式建筑預制構件信息集成過程的變化幅值情況，結果用表1描述。由表1可知，本文系統能快速達到穩定幅值，實現穩定后，可一直保持在一個平穩區間，說明本文系統具有較高的魯棒性；其他兩種系統需較長時間才能達到穩定狀態同時幅值波動較大，其中文獻［6］系統一直處于上升態勢并未實現穩定，因此本文系統的魯棒性更優。

表1 魯棒性能分析Tab.1 Robust performance analysis

3 結 論

本文系統彌補以往信息集成系統的劣勢，可對裝配式建筑預制構件信息實施高效集成。但因裝配式建筑預制構件信息集成是比較專業的領域，本文系統目前還處在初步開發階段，下一步主要的研究方向為以下幾個方面。

（1）與建筑行業和信息技術領域的專家合作，提升系統開發的性能。

（2）采用更先進的技術與基于云端BIM的裝配式建筑預制構件信息集成系統相結合，優化升級系統，使處理裝配式建筑預制構件信息集成效果更佳。

（3）拓展本文系統的應用范圍，將本文系統運用在更多的行業內，深入研究系統實際應用效果。