李彬瑜，史健勇

（上海交通大學(xué) 船舶海洋與建筑工程學(xué)院，上海 200240，E-mail：lbynh@126.com）

結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)是建筑生命周期的重要階段，是建筑的骨架，更是對建筑生命周期內(nèi)安全性的保障。但目前針對結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)階段的信息管理仍基于傳統(tǒng)二維圖紙的信息管理，相比于施工、造價(jià)等建筑其它階段基于BIM 的信息管理應(yīng)用較為落后。因此針對結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)階段做知識提取的研究：有助于對結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)項(xiàng)目管理。目前，針對結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的管理仍以二維圖紙時(shí)期的管理特點(diǎn)為主，實(shí)施基于圖紙編號的管理方式。但圖紙編號的管理方式僅顯示圖紙的編號和圖名，對項(xiàng)目的設(shè)計(jì)內(nèi)容、體系結(jié)構(gòu)、做法工藝難以直接表達(dá)。因此利用BIM 技術(shù)完成結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)知識信息提取，更有利項(xiàng)目管理人員對歷史設(shè)計(jì)項(xiàng)目的管理、查閱，有助于工程師更清晰、更直觀地對歷史設(shè)計(jì)案例查找學(xué)習(xí)，為新的項(xiàng)目提供設(shè)計(jì)幫助，而且經(jīng)過知識提取可得到結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，為結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的智能化研究提供數(shù)據(jù)源。直接利用CAD 二維圖紙或BIM 三維模型進(jìn)行數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)難度較大，以量化的、結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)開始數(shù)據(jù)挖掘是較普遍的研究方法。由于BIM 本身就是一項(xiàng)信息管理技術(shù)，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)清晰，數(shù)據(jù)架構(gòu)工整，是可直接被利用的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)格式?；谔崛〉降脑O(shè)計(jì)信息完成更進(jìn)一步數(shù)據(jù)挖掘?qū)W習(xí)的研究，是對BIM 信息的更充分利用，使BIM 技術(shù)的信息管理價(jià)值最大化。同時(shí)，每完成一項(xiàng)建筑設(shè)計(jì)項(xiàng)目，即可通過知識提取來獲取新項(xiàng)目的設(shè)計(jì)架構(gòu)，并更新數(shù)據(jù)樣本。通過樣本的不斷擴(kuò)充，為未來新的項(xiàng)目設(shè)計(jì)提供歷史數(shù)據(jù)經(jīng)驗(yàn)參考。

目前有較多學(xué)者針對建筑設(shè)計(jì)知識與BIM 技術(shù)進(jìn)行建筑設(shè)計(jì)智能化的研究。Zhang 等[1]通過收集和深挖BIM 模型中大量的設(shè)計(jì)日志，研究基于BIM 技術(shù)的協(xié)同設(shè)計(jì)實(shí)踐中的協(xié)同網(wǎng)絡(luò)，并檢查設(shè)計(jì)特征之間的關(guān)系，通過對項(xiàng)目設(shè)計(jì)師的協(xié)同網(wǎng)絡(luò)特征與生產(chǎn)性能之間關(guān)系的分析，了解項(xiàng)目實(shí)踐狀態(tài)。Mattern 等[2]利用BIM 模型作為仿真和分析的輸入，為早期的建筑規(guī)劃設(shè)計(jì)提供方案，實(shí)現(xiàn)基于模型的設(shè)計(jì)選項(xiàng)管理。André Monteiro 等[3]認(rèn)為利用BIM 技術(shù)進(jìn)行三維建模設(shè)計(jì)比CAD 二維建模設(shè)計(jì)可表達(dá)內(nèi)容更為豐富，因此輸出時(shí)需要制定輸出規(guī)則，避免輸出BIM 文件冗余。Grit Ngowtanasawan[4]針對泰國的建筑，采用探索性因素分析統(tǒng)計(jì)技術(shù)（EFA），在建筑行業(yè)和BIM 技術(shù)中提取到相關(guān)的因素并進(jìn)行分類分析。

為了解決目前存在的相似結(jié)構(gòu)重復(fù)設(shè)計(jì)、歷史設(shè)計(jì)成果資料無法直接使用的問題，本文基于IFC數(shù)據(jù)和結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)計(jì)算，建立針對結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)庫，實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)案例庫學(xué)習(xí)、新項(xiàng)目結(jié)構(gòu)智能設(shè)計(jì)、結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)案例庫查詢對比、新項(xiàng)目歸檔入庫管理。通過對項(xiàng)目案例庫和設(shè)計(jì)規(guī)則的學(xué)習(xí)，完成新項(xiàng)目的結(jié)構(gòu)智能設(shè)計(jì)。同時(shí)通過對新項(xiàng)目的規(guī)則化入庫管理擴(kuò)充案例知識庫，減少結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)人員重復(fù)相似結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的人工工作，實(shí)現(xiàn)建筑結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)階段設(shè)計(jì)、管理、查詢的智能化應(yīng)用。

1 設(shè)計(jì)知識提取管理系統(tǒng)建立

結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)關(guān)鍵信息分為兩類，一類為設(shè)計(jì)參數(shù)信息，包括項(xiàng)目名稱、項(xiàng)目地點(diǎn)以及荷載、地震參數(shù)等設(shè)計(jì)指標(biāo)；另一類為幾何信息，包括構(gòu)件類型、截面特性、構(gòu)件長度等。因此需先建立結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)庫，構(gòu)建數(shù)據(jù)庫知識目錄，按照知識目錄提取項(xiàng)目信息。對于設(shè)計(jì)信息將對設(shè)計(jì)計(jì)算書進(jìn)行語義信息提取，對于幾何信息將利用IFC完成信息提取。

1.1 結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)知識庫建立

對于結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)領(lǐng)域數(shù)據(jù)庫的建立，主要考慮兩方面的因素，一是考慮現(xiàn)有行業(yè)規(guī)范，利用行業(yè)規(guī)范的完整性保證全面性；二是考慮到實(shí)際應(yīng)用場景，確保數(shù)據(jù)庫的實(shí)用性。

在規(guī)范方面，主要應(yīng)用中國建筑行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)《建筑產(chǎn)品分類和編碼》（JG/T151-2015），該標(biāo)準(zhǔn)主要適用于民用建筑和一般工業(yè)建筑用建筑產(chǎn)品的信息管理與交流及數(shù)據(jù)庫建設(shè)的分類和編碼[5]?！督ㄖa(chǎn)品分類和編碼》將建筑產(chǎn)品分為結(jié)構(gòu)類產(chǎn)品、建筑類產(chǎn)品、機(jī)電類產(chǎn)品和人防類產(chǎn)品，符合結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的分類需求。

在實(shí)際應(yīng)用需求方面，由于規(guī)范的分類較為籠統(tǒng)，因此需要根據(jù)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)需求細(xì)化分類，需包含以下3個(gè)方面：一是建筑整體信息，建筑物的整體特征決定建筑的整體形式，對于商場、寫字樓、住宅等不同用途的建筑其結(jié)構(gòu)體型、開間設(shè)計(jì)有所不同；二是空間信息，空間用途決定該空間構(gòu)件的受力特征，不同用途的空間有不同規(guī)定的受力荷載；三是構(gòu)件信息，包括材質(zhì)信息、截面信息等，構(gòu)件設(shè)計(jì)通常是結(jié)構(gòu)工程師設(shè)計(jì)中反復(fù)調(diào)整的部分。

因此，結(jié)合規(guī)范和實(shí)用性要求，建立基于構(gòu)件管理的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)領(lǐng)域數(shù)據(jù)庫。以混凝土柱構(gòu)件為例，數(shù)據(jù)庫內(nèi)容部分整理示例如表1所示[6]。

表1 混凝土柱數(shù)據(jù)庫部分內(nèi)容示例表

基于結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)知識數(shù)據(jù)庫建立，有助于信息專項(xiàng)管理，便于結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)者查找比對歷史項(xiàng)目，吸收總結(jié)工程經(jīng)驗(yàn)。

1.2 設(shè)計(jì)計(jì)算書的信息提取

對于設(shè)計(jì)參數(shù)、建筑用途等IFC中難以提取的非幾何信息，將通過設(shè)計(jì)計(jì)算書提取參數(shù)信息。計(jì)算書通常由設(shè)計(jì)計(jì)算和結(jié)果性結(jié)論構(gòu)成，由于計(jì)算 書內(nèi)結(jié)果性信息通常為“參數(shù)名稱：參數(shù)值”的格式，例如“地震烈度：6（0.05g）”，因此將利用python對計(jì)算書進(jìn)行規(guī)則化提取。具體流程如下。

第一步，打開計(jì)算書，剔除設(shè)計(jì)計(jì)算書中的小標(biāo)題、分步計(jì)算結(jié)果等內(nèi)容，保留“參數(shù)名稱：參數(shù)值”格式的結(jié)論性內(nèi)容，每條獨(dú)立成行。

第二步，以“：”作為切分點(diǎn)，切分每行語句。

第三步，以“：”前詞語作為參數(shù)名稱，以“：”后詞語作為參數(shù)值，形成字典數(shù)據(jù)集。

第四步，匹配設(shè)計(jì)知識數(shù)據(jù)庫目錄，篩選目錄中信息錄入數(shù)據(jù)庫。

在錄入結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)知識數(shù)據(jù)庫時(shí)，需對每一項(xiàng)目編制ID，以統(tǒng)一ID關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)庫、計(jì)算書和IFC。

1.3 IFC 文檔的信息提取

IFC作為BIM技術(shù)的通用數(shù)據(jù)格式，其中包含BIM模型中的完整信息。IFC數(shù)據(jù)有著自身的數(shù)據(jù)框架，IFC框架中有4個(gè)概念層級，且4個(gè)概念層級之間的關(guān)系為自上而下的關(guān)系，4個(gè)概念層級從下往上依次是資源層（Resource layer）、核心層（Core layer）、交互層（Interop layer）和領(lǐng)域?qū)樱―omain layer）[7]。以一根柱為例，其中一個(gè)信息在IFC中表達(dá)如下：

#155= IFCCOLUMNTYPE

（"0WPbioIcbCDAZRjiQgF54k"，#41，"450 x 600mm"， $，$，$，（#153），"150163"，"450 x 600mm"，.COLUMN.）；

IFC 中實(shí)體的語義和實(shí)現(xiàn)通過標(biāo)準(zhǔn)化的繼承機(jī)制進(jìn)行了概括。在上例#155 信息中可見，其引用#41 和#153 兩條信息。

目前，國際上關(guān)于IFC 文檔信息提取的方法有很多。IFC SDK 為C++語言環(huán)境下不借助外界庫讀取IFC 的開發(fā)工具；xBIM toolkit 為基于.NET的開源工具包，支持讀入、查看、IFC 數(shù)據(jù)處理等多種功能但操作較為復(fù)雜；IfcOpenShell 為基于 Python 語言的功能模塊靈活讀取IFC 工具，且支持IFC 多個(gè)版本，應(yīng)用較為方便[8~10]。除此3 種常用的信息提取方法外，還有IFC Engine、IFC++等方法。

IfcOpenShell作為IFC解析工具，是一個(gè)開源（LGPL）的IFC軟件信息庫[11]。IfcOpenShell和大多數(shù)其它以EXPRESS語言為基礎(chǔ)的工具包在運(yùn)行時(shí)都將IFC編譯成兩種形式：一種是早期的綁定定義，一個(gè)類層次結(jié)構(gòu)和成員函數(shù)；另一種是的通過后期綁定規(guī)則在運(yùn)行時(shí)定義操作模式。與C++語言相比，雖然C++環(huán)境下的開發(fā)相對于Python較為靈活，但C++語言下的解析工具在運(yùn)行時(shí)的解析反射十分有限。此外，IfcOpenShell的另一個(gè)優(yōu)勢為支持多個(gè)IFC版本同時(shí)運(yùn)行，可在同一個(gè)執(zhí)行模塊或插件中同時(shí)支持IFC2×3、IFC4、IFC4×1、IFC4×2等多個(gè)IFC版本[12]。

基于Python語言的便捷性和多IFC版本的考慮，本文采用IfcOpenShell作為解析IFC文檔的工具?；贗FC數(shù)據(jù)格式的層級關(guān)系，利用IFC的層級架構(gòu)解析IFC文檔，通過遍歷找尋所需的IFC實(shí)體，提取屬性信息。現(xiàn)以一根梁（IfcBeam）為例，提取代碼流程如圖1所示，提取信息結(jié)果如表2所示。

圖1 IFC信息數(shù)據(jù)提取代碼流程

IFC知識提取結(jié)果內(nèi)容較為全面，包含全工程周期的項(xiàng)目信息，因此需以項(xiàng)目ID關(guān)聯(lián)設(shè)計(jì)知識數(shù)據(jù)庫，匹配設(shè)計(jì)知識數(shù)據(jù)庫目錄，篩選目錄中信息錄入數(shù)據(jù)庫。

2 結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)智能化方法

2.1 結(jié)構(gòu)智能設(shè)計(jì)技術(shù)路線

依據(jù)傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的流程，提取傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)中的關(guān)鍵性參數(shù)指標(biāo)構(gòu)建結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)領(lǐng)域數(shù)據(jù)庫?；诮Y(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)領(lǐng)域數(shù)據(jù)庫的內(nèi)容，可針對結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)領(lǐng)域進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和分析研究，利用數(shù)據(jù)挖掘算法對數(shù)據(jù)庫內(nèi)歷史設(shè)計(jì)案例的分析計(jì)算，以替代人工項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)積累的過程，為設(shè)計(jì)工作者提供設(shè)計(jì)參考[13]。

結(jié)構(gòu)智能設(shè)計(jì)技術(shù)路線如圖2所示，包括數(shù)據(jù)庫、算法推理、BIM技術(shù)和結(jié)構(gòu)計(jì)算4個(gè)模塊。具體執(zhí)行過程：一是在進(jìn)行結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)之前，關(guān)于項(xiàng)目名稱、地點(diǎn)、年份、用途等項(xiàng)目信息已有明確要求，因此，基于項(xiàng)目要求可在BIM模型中進(jìn)行項(xiàng)目初步規(guī)劃設(shè)計(jì)，并將初步設(shè)計(jì)模型生成IFC數(shù)據(jù)格式；二是利用IFC提取項(xiàng)目信息，并基于項(xiàng)目信息在數(shù) 據(jù)庫中篩選與新項(xiàng)目具有相似用途、相似地質(zhì)狀況等歷史設(shè)計(jì)方案；三是利用篩選出的歷史項(xiàng)目數(shù)據(jù)，根據(jù)歷史項(xiàng)目的設(shè)計(jì)結(jié)果推導(dǎo)出新項(xiàng)目待設(shè)計(jì)的部分內(nèi)容；四是根據(jù)推導(dǎo)結(jié)果在BIM模型中完成細(xì)部補(bǔ)充設(shè)計(jì)，并關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)計(jì)算軟件完成結(jié)構(gòu)正向設(shè)計(jì)；五是將新完成的設(shè)計(jì)結(jié)果按照上述方法完成新項(xiàng)目的信息歸類，錄入數(shù)據(jù)庫。

表2 從IFC 提取梁信息的信息提取結(jié)果節(jié)選

圖2 結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)智能化方法技術(shù)路線

2.2 結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)參數(shù)選取

結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)需要基于建筑用途、建筑地點(diǎn)等實(shí)際需求確定設(shè)計(jì)參數(shù)。我國對結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的計(jì)算參數(shù)有嚴(yán)格的規(guī)定，依據(jù)《建筑工程抗震設(shè)防分類標(biāo)準(zhǔn)》《建筑抗震設(shè)計(jì)規(guī)范》《建筑結(jié)構(gòu)荷載規(guī)范》等設(shè)計(jì)規(guī)范，將建筑地點(diǎn)、結(jié)構(gòu)類型、建筑用途、場地條件等已確定參數(shù)項(xiàng)與荷載、抗震等級等未確定參數(shù)項(xiàng)關(guān)聯(lián)，查詢待確定參數(shù)值，參數(shù)關(guān)聯(lián)關(guān)系如圖3所示，基于輸出結(jié)果，完成對BIM結(jié)構(gòu)模型計(jì)算信息缺失值的填補(bǔ)。

圖3 設(shè)計(jì)參數(shù)關(guān)聯(lián)圖

2.3 結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)算法推理

基于設(shè)計(jì)知識數(shù)據(jù)庫，利用已確定的設(shè)計(jì)參數(shù)篩選數(shù)據(jù)庫中與新項(xiàng)目擁有相符的歷史設(shè)計(jì)項(xiàng)目，按傳統(tǒng)設(shè)計(jì)步驟逐一推理未知設(shè)計(jì)參數(shù)，將已推理出的參數(shù)作為下一項(xiàng)待確定參數(shù)數(shù)據(jù)篩選的條件。對于參數(shù)推理算法主要分為文本型數(shù)據(jù)的推導(dǎo)和數(shù)字型參數(shù)的推導(dǎo)。

對于文本型數(shù)據(jù)的推導(dǎo)，例如結(jié)構(gòu)形式、材料類型、建筑材料強(qiáng)度等設(shè)計(jì)參數(shù)，將通過概率統(tǒng)計(jì)，選取知識數(shù)據(jù)庫中相符歷史項(xiàng)目的統(tǒng)計(jì)概率最大的參數(shù)。對于數(shù)據(jù)推理將基于最小二乘法的聚類法，即將數(shù)據(jù)隨機(jī)選出k個(gè)點(diǎn)作為聚類中心，根據(jù)歐幾里得距離變量，將所有的實(shí)例分配到各自最靠近的聚類中心，并計(jì)算出實(shí)例所在的每個(gè)聚類的質(zhì)心，這些質(zhì)心將成為各個(gè)聚類的新的中心值[14，15]。最后用新的聚類中心重復(fù)整個(gè)過程，直到迭代中心固定。因此假設(shè)需要將數(shù)據(jù){xi}聚為k類，經(jīng)過聚類之后每個(gè)數(shù)據(jù)所屬的類別為{ti}，而這k個(gè)聚類的中心為{μj}，可得函數(shù)如下：

由此按照結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)庫中提取到的特征值可將設(shè)計(jì)案例進(jìn)行分類，得到每類相似案例設(shè)計(jì)參數(shù)的均值統(tǒng)計(jì)結(jié)果，為新設(shè)計(jì)提供多個(gè)參考方案。

2.4 設(shè)計(jì)規(guī)則檢驗(yàn)

僅依靠數(shù)據(jù)庫進(jìn)行的數(shù)值推導(dǎo)結(jié)果不足以滿足我國設(shè)計(jì)規(guī)范要求，需要按照設(shè)計(jì)規(guī)范驗(yàn)證推導(dǎo)結(jié)果的合規(guī)性，將推導(dǎo)結(jié)果依設(shè)計(jì)規(guī)則進(jìn)行修正。

（1）基于構(gòu)件幾何特性的規(guī)則修正。對于規(guī)則修正將基于設(shè)計(jì)規(guī)范和經(jīng)驗(yàn)公式，剔除或修正不符合規(guī)范的設(shè)計(jì)方案，并將推理數(shù)據(jù)調(diào)整為符合設(shè)計(jì)習(xí)慣的參數(shù)。以梁構(gòu)件為例，根據(jù)框架混凝土結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)公式，次梁截面高度一般為跨度的l/18~1?12，主梁截面高度一般為跨度的l/15~1?10，截面寬度一般為截面高度的1?3~1?2。因此，需先判斷推理出的結(jié)果是否符合設(shè)計(jì)公式。根據(jù)一般設(shè)計(jì)習(xí)慣，截面常以50mm為設(shè)計(jì)單位，因此需對推理結(jié)果的數(shù)值進(jìn)行調(diào)整，調(diào)整到符合設(shè)計(jì)習(xí)慣的數(shù)值。其流程如圖4所示。

圖4 結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)算法推理流程圖

（2）基于結(jié)構(gòu)力學(xué)特性的計(jì)算核驗(yàn)。結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)需經(jīng)過嚴(yán)謹(jǐn)?shù)牧W(xué)計(jì)算為建筑安全提供保障。目前我國對結(jié)構(gòu)模型力學(xué)性能的合規(guī)計(jì)算已趨于成熟化，但對于結(jié)構(gòu)計(jì)算模型與BIM模型數(shù)據(jù)通用轉(zhuǎn)化、實(shí)現(xiàn)BIM正向設(shè)計(jì)的方向仍在研究中。由于目前國內(nèi)常用的BIM建模軟件Revit僅作三維信息儲存不具備結(jié)構(gòu)計(jì)算功能，因此結(jié)構(gòu)BIM模型不可直接用于結(jié)構(gòu)計(jì)算，需再次進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換?；诮Y(jié)構(gòu)計(jì)算軟件盈建科公司開發(fā)“REVIT-YJKS ForRevit”，實(shí)現(xiàn)Revit結(jié)構(gòu)構(gòu)件與盈建科結(jié)構(gòu)構(gòu)件的對應(yīng)匹配，通過YJK與Revit的接口，完成Revit.rvt模型轉(zhuǎn)化成YJK可導(dǎo)入進(jìn)行結(jié)構(gòu)計(jì)算的.ydb格式文件，轉(zhuǎn)換導(dǎo)入YJK。其轉(zhuǎn)換結(jié)果不僅保留了原始Revit模型中的幾何信息，還保留了構(gòu)件類型等結(jié)構(gòu)計(jì)算信息，各構(gòu)件轉(zhuǎn)換匹配成功，即可進(jìn)行結(jié)構(gòu)計(jì)算分析。

3 案例分析

根據(jù)上述方法，以上海市某教學(xué)樓結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)為例實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)智能化。該教學(xué)樓高5層，占地面積為35m×18m。結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)庫的建立，為結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)提取設(shè)計(jì)關(guān)鍵參數(shù)，基于對關(guān)鍵參數(shù)的分析可對建筑結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)完成智能選型。

如圖5所示，根據(jù)現(xiàn)有的地點(diǎn)、建筑用途、建筑層數(shù)信息，按照常規(guī)設(shè)計(jì)順序依次對結(jié)構(gòu)類型、層高、開間、空間用途、跨度進(jìn)行推理，每確定一項(xiàng)內(nèi)容即加入下一項(xiàng)特征推理的前置條件并作為約束條件對下一項(xiàng)待確定值推理，最終推理得到待確定的空缺值的參數(shù)值。

根據(jù)推斷的特征值，生成建筑BIM模型圖。結(jié)構(gòu)計(jì)算部分模型的生成，將采用Revit與盈建科兩種設(shè)計(jì)軟件，利用盈建科與Revit的接口完成.rvt格式模型與.ydb格式模型的轉(zhuǎn)化，轉(zhuǎn)化結(jié)果如圖6所示，由此即可完成設(shè)計(jì)力學(xué)模型分析。

4 結(jié)語

本文提出一種建筑結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)知識提取管理的方法，并提出一種結(jié)構(gòu)智能化設(shè)計(jì)的方法。主要進(jìn)行了兩方面研究：一是建立知識提取數(shù)據(jù)庫，利用python將知識數(shù)據(jù)庫所需的文本信息從設(shè)計(jì)計(jì)算書中提取，利用IfcOpenShell提取IFC中的幾何信息存入知識數(shù)據(jù)庫中，結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)領(lǐng)域數(shù)據(jù)庫的建立提高了結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)領(lǐng)域的存儲專業(yè)性和查閱便利性；二是利用建立的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)領(lǐng)域知識庫完成設(shè)計(jì)新項(xiàng)目案例推導(dǎo)，將需設(shè)計(jì)的新項(xiàng)目信息與歷史項(xiàng)目數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選匹配，調(diào)閱出歷史設(shè)計(jì)中的相似項(xiàng)目，利用文本參數(shù)概率統(tǒng)計(jì)、幾何參數(shù)聚類推導(dǎo)和規(guī)則約束對相似項(xiàng)目的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行推導(dǎo)，得到符合新項(xiàng)目設(shè)計(jì)需求的推薦方案。

圖5 建筑結(jié)構(gòu)選型推理圖

圖6 建筑模型、結(jié)構(gòu)模型、結(jié)構(gòu)計(jì)算模型轉(zhuǎn)換圖

本文研究尚存在一些不足之處。一是基于歷史數(shù)據(jù)的計(jì)算推理需要以大量的多樣的歷史設(shè)計(jì)案例作為基礎(chǔ)，由于數(shù)據(jù)收集有一定的難度，本文僅針對教學(xué)樓進(jìn)行探討，其它用途的建筑結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)特點(diǎn)仍有待研究；二是對于BIM結(jié)構(gòu)模型轉(zhuǎn)結(jié)構(gòu)計(jì)算模型本文已探索到有效的解決途徑，但對于BIM建筑模型與BIM結(jié)構(gòu)模型之間的轉(zhuǎn)換雖可以實(shí)現(xiàn)但限制較多，如何突破限制條件得到合理的轉(zhuǎn)換途徑有待進(jìn)一步的探索；三是本文提供了一套的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的智能化方法，針對結(jié)構(gòu)規(guī)則的混凝土框架結(jié)構(gòu)完成結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，但對于地質(zhì)狀況奇特、結(jié)構(gòu)造型復(fù)雜的結(jié)構(gòu)仍需要進(jìn)一步研究。