劉占省 李安修 孟鑫桐 史國梁 曹存發(fā)

(北京工業(yè)大學 城市建設學部，北京 100124)

引言

裝配式建筑發(fā)展迅速，但我國裝配式建筑仍處于起步階段，與發(fā)達國家相比存在一定的差距?！蛾P(guān)于推動智能建造與建筑工業(yè)化協(xié)同發(fā)展的指導意見》提到在推動裝配式建筑發(fā)展的過程中，仍存在標準化、智能化、信息化水平偏低的問題，并指出應推動智能建造與建筑工業(yè)化協(xié)同發(fā)展[1]。囿于裝配式建筑施工水平有限，裝配式建筑的施工過程成為了安全風險易發(fā)環(huán)節(jié)。其中，吊裝作業(yè)是裝配式建筑施工的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，吊裝作業(yè)具有的特點為[2]：高空作業(yè)且預制構(gòu)件的重量較大； 吊裝作業(yè)為組合運動，危險點多且分散； 移動運行范圍較大； 須多作業(yè)工種配合； 吊裝過程受到周圍環(huán)境影響較大，各影響因素之間關(guān)系復雜。因此，對裝配式建筑吊裝安全風險管理方法的研究具有重要的意義。

目前，眾多學者對裝配式建筑吊裝安全風險管理方法展開了研究。在吊裝安全風險識別與評價方面，荀志遠等[3]通過對裝配式建筑安全風險識別分析，提出了采用DEMATEL法計算指標權(quán)重間的相互影響、應用博弈論計算組合權(quán)重的方法，并利用云模型對安全風險進行了評價； 李文龍等[2]構(gòu)建了基于結(jié)構(gòu)熵權(quán)—可信測度理論的裝配式建筑吊裝施工安全風險評估模型，在實際工程應用中取得了良好的效果，為安全風險評估提供了新思路； Ravia[4]等對塔吊事故歸類總結(jié)并采用層次分析法對定量的結(jié)果嚴重程度值進行評估，從而計算出每個事件的總風險潛力。但是上述吊裝安全風險識別與評估方法存在主觀性強、靜態(tài)等局限性，因此趙平等[5]在常規(guī)安全風險指標權(quán)重確定的方法基礎上，引入系統(tǒng)動力學理論，建立了定性與定量結(jié)合的裝配式建筑施工安全風險測量的SD模型，解決了施工安全風險系統(tǒng)中動態(tài)復雜的問題； 段永輝等[6]基于SEM(結(jié)構(gòu)方程模型)等數(shù)學方法，對裝配式建筑施工安全風險的影響程度進行比較和量化，探索風險因素之間的作用機理； 申玲等[7]構(gòu)建了基于云貝葉斯網(wǎng)絡(Cloud-BN)的安全風險評價模型，動態(tài)評價裝配式吊裝安全風險狀態(tài)； Pinto[8]提出了新的模糊QRAM模型，將安全風險的有效性評估體現(xiàn)為評估維度，并利用模糊集理論增強對語言變量所引出的不精確和不完整的信息，使評估結(jié)果更加可靠； 部分學者也將智能算法引入到安全風險評估中，例如常春光等[9]將RS(粗糙集)、SVR(支持向量回歸機)引入到裝配式建筑施工安全風險預測中； 劉名強[10]等建立了基于RVM(相關(guān)向量機)的裝配式建筑吊裝作業(yè)安全預警模型； Melzner[11]等基于BIM模型及已開發(fā)的算法，系統(tǒng)地識別和分類風險，最終生成知識庫。

盡管風險識別與評價方法逐漸成熟，其靜態(tài)、主觀性強等局限性也通過引入智能算法得到解決，但對施工現(xiàn)場數(shù)據(jù)的依賴性較強，裝配式建筑吊裝過程安全風險管理方法仍存在智能化水平低、預測精確度低等問題。面對這樣的困境，必須引入融合新興信息技術(shù)的安全管理方法來實現(xiàn)實時控制、精準預測。隨著信息化技術(shù)的發(fā)展以及智能發(fā)展系列戰(zhàn)略的提出，數(shù)字孿生技術(shù)已成為智能制造領域的研究熱點，能夠有效地解決復雜的工業(yè)問題?！皵?shù)字孿生”的概念最初在美國航空航天領域被提出，用來預測航天飛行器的使用壽命和故障等，為美國航天業(yè)節(jié)省了大量的維修維護成本，隨之數(shù)字孿生技術(shù)逐漸擴展到其他行業(yè)。數(shù)字孿生技術(shù)將物理空間信息映射到虛擬空間中，虛擬空間與物理空間之間形成雙向的信息交流融合與迭代優(yōu)化，從而對物理空間的活動起到指導作用。數(shù)字孿生技術(shù)最大的優(yōu)勢就是能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)的實時感知采集、分析處理、控制優(yōu)化。陶飛等[12]在數(shù)字孿生車間的研究過程中，提出了數(shù)字孿生五維模型的概念，為數(shù)字孿生在其他行業(yè)的應用打開了新思路。劉占省等[13-15]將數(shù)字孿生技術(shù)成功引入到建筑行業(yè)，搭建了數(shù)字孿生在智能建造領域的應用框架，將數(shù)字孿生技術(shù)應用到冬奧場館動態(tài)消防疏散、預應力鋼結(jié)構(gòu)張拉狀態(tài)智能監(jiān)測等方面，取得了良好的應用效果。

基于裝配式建筑安全風險管理方法的局限性與數(shù)字孿生在智能建造中的應用優(yōu)勢，面對吊裝作業(yè)安全風險影響因素眾多且復雜，管理方法智能化水平低等現(xiàn)狀。本文將數(shù)字孿生的概念引入到裝配式建筑吊裝安全風險管理中來，提出了面向吊裝安全風險管理的數(shù)字孿生框架，并闡述了其建立過程及運行機制。本文針對數(shù)字孿生模型建模這一關(guān)鍵問題，提出了物理吊裝過程、虛擬吊裝過程、虛實信息交互建模方法，并在實際工程中進行應用，為數(shù)字孿生技術(shù)實時監(jiān)測吊裝過程的安全風險影響因素的狀態(tài)并做到及時預測與持續(xù)控制奠定基礎，為裝配式建筑吊裝安全風險智能化管理方法提供理論支撐和技術(shù)支持。

1 面向裝配式建筑吊裝安全風險管理的數(shù)字孿生框架

1.1 吊裝安全風險影響因素分析

確定吊裝安全風險影響因素是建立數(shù)字孿生模型的前提。數(shù)字孿生模型在驅(qū)動的過程中，需要對物理吊裝施工現(xiàn)場要素信息進行實時感知采集，并把信息映射至虛擬吊裝施工現(xiàn)場，分析吊裝安全風險影響因素，在施工過程中選取風險誘發(fā)及控制對象，對其進行實時監(jiān)測及控制，可為吊裝安全風險預測及控制奠定基礎。通過文獻調(diào)研[2,7,16,17,18]和工程實際，可梳理出裝配式建筑吊裝過程安全風險誘發(fā)因素，具體如表1所示。

表1 部分學者提出的安全風險誘發(fā)因素

根據(jù)表1部分學者總結(jié)的吊裝安全事故誘發(fā)因素，可以得出吊裝安全風險影響因素主要包括五方面，并分析了吊裝過程中需監(jiān)測的數(shù)據(jù)，具體如下：

(1)人員因素

吊裝作業(yè)過程中涉及塔吊司機、信號司、施工人員等，因此人員是誘發(fā)安全事故最主要的因素之一，而人員由于其移動性較強等特點，是最難控制的要素。吊裝作業(yè)人員的專業(yè)水平與素質(zhì)、吊裝作業(yè)時的狀態(tài)都與吊裝安全風險有緊密的聯(lián)系，在吊裝作業(yè)過程中，應對人員屬性及實時位置進行監(jiān)測。

(2)設備因素

塔吊屬于重型機械，應對塔吊進行定期維護及檢修，保證塔機的工作狀態(tài)。對塔吊的最大負載、是否有交叉干擾(起吊高度、吊運半徑等)等狀態(tài)進行監(jiān)測，防止發(fā)生因超載、結(jié)構(gòu)疲勞造成塔吊機體的變形、傾覆以及塔吊碰撞等事故。

(3)構(gòu)件因素

構(gòu)件質(zhì)量不合格、連接強度不足、吊點位置選擇不合理等均可能導致脫繩、構(gòu)件斷裂等物體打擊事故。對構(gòu)件狀態(tài)、位置、數(shù)量、吊裝機具數(shù)據(jù)進行監(jiān)測，及時了解構(gòu)件吊裝的動態(tài)路徑和吊裝順序，對防止事故的發(fā)生具有重要的意義。

(4)環(huán)境因素

大霧、大雨、大雪等天氣會造成塔吊司機視野盲區(qū)增大，大風天氣會影響吊裝過程中構(gòu)件的擺動幅度，增大吊裝的難度與風險。同時，應及時了解塔吊基礎狀況，防止因承載力不足而發(fā)生塔吊傾覆。

(5)管理因素

為了降低安全事故發(fā)生的機率，應該制定完備的安全管理制度體系。利用信息化技術(shù)，對安全防護措施的完備性進行控制，對吊裝方案進行論證，對人員進行定期的安全培訓。

1.2 基于數(shù)字孿生的裝配式建筑吊裝安全風險管理方法框架

結(jié)合上述裝配式建筑吊裝安全風險管理的數(shù)據(jù)特點與應用需求，根據(jù)國內(nèi)學者陶飛等[12]提出的數(shù)字孿生五維模型的概念，其包括物理實體、虛擬實體、服務、孿生數(shù)據(jù)、各組成部分之間的連接五個要素，將其概念引入到裝配式建筑吊裝安全風險管理中，定義針對吊裝過程的數(shù)字孿生五維模型，如式(1)所示，提出面向裝配式建筑吊裝安全風險管理的數(shù)字孿生框架，如圖1所示。

圖1 基于數(shù)字孿生的裝配式建筑吊裝安全風險管理框架

MDT=(PH，VH，Rs，DD，CN)

(1)

式中，PH為物理吊裝過程，VH為虛擬吊裝過程，Rs為吊裝安全風險管理系統(tǒng)，DD為孿生數(shù)據(jù)服務平臺，CN為各部分之間的連接。框架中不同要素之間的連接有其不同的含義，如圖1所示。

根據(jù)上述的吊裝安全風險管理框架，其運行機制具體如下：

(1)PH是建立數(shù)字孿生模型的基礎，是整個數(shù)字孿生模型驅(qū)動的數(shù)據(jù)源；

(2)VH共包含“幾何—物理—行為—規(guī)則”四個層面的內(nèi)容，VH是與PH一一映射、實時交互的產(chǎn)物，可從多維度、多尺度對物理空間的要素進行刻畫，并能夠結(jié)合物理吊裝過程的安全風險管理需求，對吊裝過程進行仿真模擬，并對要素數(shù)據(jù)進行分析處理、評價、預測及控制；

(3)DD集成了物理空間信息與虛擬空間信息，能夠避免PH與VH之間信息傳輸出現(xiàn)延遲，保證數(shù)據(jù)傳輸?shù)膶崟r性，同時還包含提供服務所需的智能算法、模型、規(guī)則標準、專家經(jīng)驗等知識庫數(shù)據(jù)，還可通過融合物理信息、多時空關(guān)聯(lián)信息、知識庫數(shù)據(jù)等保證信息交互的準確性，并形成孿生數(shù)據(jù)庫；

(4)Rs是根據(jù)實際需求對數(shù)字孿生模型中數(shù)據(jù)驅(qū)動過程的服務封裝，針對吊裝過程其可實現(xiàn)風險評價、預測及控制，并將結(jié)果可視化，展示在移動端、PC端等，方便對PH的活動進行指導；

(5)CN實現(xiàn)框架中各組成部分的互聯(lián)互通：PH與DD、Rs之間可通過傳感器、協(xié)議傳輸規(guī)范等實現(xiàn)數(shù)據(jù)的實時采集與反饋，PH與VH之間的連接同協(xié)議類似，物理信息實時傳輸至虛擬空間內(nèi)，用于更新校正各類模型，VH則通過執(zhí)行器對PH進行實時控制； VH與DD之間的信息傳遞可通過數(shù)據(jù)庫接口實現(xiàn)，而VH與Rs之間通過軟件接口實現(xiàn)雙向通訊； Rs與DD平臺之間通過數(shù)據(jù)接口進行數(shù)據(jù)的儲存與運行優(yōu)化。

2 裝配式建筑吊裝安全風險管理數(shù)字孿生模型建立方法

數(shù)字孿生模型的建立是實現(xiàn)數(shù)字孿生技術(shù)的關(guān)鍵，同時也是一個難點問題?；谥圃鞓I(yè)數(shù)字孿生模型建立相關(guān)理論[19]，從物理吊裝過程、虛擬吊裝過程與吊裝安全風險管理應用系統(tǒng)融合的視角出發(fā)，通過上述對裝配式建筑吊裝安全風險的認識，結(jié)合數(shù)字孿生技術(shù)的實現(xiàn)邏輯，對裝配式建筑吊裝過程數(shù)字孿生模型進行建模，為后續(xù)數(shù)字孿生技術(shù)實現(xiàn)落地應用奠定基礎。

基于數(shù)字孿生的裝配式吊裝過程建模內(nèi)容包括物理吊裝過程建模、虛擬吊裝過程建模以及兩者之間的信息交互建模。物理吊裝過程建模是針對吊裝現(xiàn)場所涉及的“人—機—料—法—環(huán)”五大要素的特征進行采集，虛擬吊裝過程建模[12，19]則是在“幾何—物理—行為—規(guī)則”的層面上，融合仿真模擬所需的數(shù)據(jù)，集成數(shù)字化仿真模型，物理吊裝過程與虛擬吊裝過程之間的映射交互基礎為虛實信息交互建模，以解決物理空間與虛擬空間信息不同步、一致性差等問題[12]。

2.1 物理吊裝過程建模

通過對吊裝安全風險誘發(fā)因素的分析，需要從物理空間提取的信息有人員屬性和位置信息、構(gòu)件基本屬性和力學信息、塔吊設備狀態(tài)信息、周圍環(huán)境信息。物理吊裝過程建模主要對物理空間信息進行采集與傳輸。

吊裝過程所涉及的構(gòu)件包括疊合板、預制梁、預制柱、預制樓梯等，在構(gòu)件制作過程中將載有構(gòu)件型號、尺寸、安裝位置、生產(chǎn)單位、強度等信息的主動式RFID標簽埋入預制構(gòu)件中，通過識別標簽即可從數(shù)據(jù)庫中獲取構(gòu)件的屬性信息。隨著吊裝過程的進行，利用傳感器對構(gòu)件的力學信息(例如位置、應力、應變等)進行采集，以確保構(gòu)件在起吊過程中處于安全狀態(tài)，傳感器模塊將采集到的構(gòu)件力學信息進行采集與傳輸，其在一定程度上具備數(shù)據(jù)自主運算與處理功能。

塔吊作為進行吊裝施工過程的基礎，其物理信息的采集與傳輸原理與構(gòu)件類似，但額外增加了執(zhí)行控制模塊。在建模過程中，為每一臺塔吊設備配備RFID讀寫器與天線去獲取構(gòu)件信息及人員屬性、位置信息，可實時更新構(gòu)件力學信息，判別操作人員是否為專業(yè)人員，獲取塔吊作業(yè)范圍內(nèi)其他施工作業(yè)人員的位置信息。塔吊設備的吊重、傾角、風速、高度、幅度、應力應變等信息通過布置傳感器來，傳感器模塊將數(shù)據(jù)進行傳輸與初步處理的同時，還會向執(zhí)行控制模塊發(fā)出指令，對塔吊設備運動狀態(tài)進行自動控制。

構(gòu)件信息與塔吊設備信息為多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，需要對構(gòu)件信息與塔吊設備信息進行融合集成，利用無線傳輸技術(shù)(例如：LoRa技術(shù)、NB-IoT技術(shù)等)及其相應的傳輸通訊協(xié)議在配有主動式RFID標簽、傳感器的構(gòu)件與設備之間建立連接的橋梁，實現(xiàn)物理吊裝現(xiàn)場中人—機—物—環(huán)境等異構(gòu)安全風險影響要素的全互聯(lián)與融合，進一步通過數(shù)據(jù)處理分析模塊，將數(shù)據(jù)進行整合集成，并進行儲存。

物理吊裝過程建模具體如圖2所示。

圖2 物理吊裝過程建模

2.2 虛擬吊裝過程建模

為了實現(xiàn)對物理空間高保真度仿真模擬，需要從“幾何—物理—行為—規(guī)則”四個層面進行多維度、多尺度的數(shù)字孿生虛體建模，即在本研究中，針對吊裝過程建立幾何模型、物理模型、行為模型、規(guī)則模型。

幾何模型主要描述吊裝施工現(xiàn)場各組成實體的幾何參數(shù)，例如構(gòu)件的尺寸、編號、位置、裝配關(guān)系等，可以通過Revit、3DMax等軟件建立幾何模型，并渲染模型細節(jié)使之與物理空間具備良好的一致性。在幾何模型的基礎上，增加對吊裝過程所涉及的構(gòu)件、塔吊設備的力學性能等的描述，結(jié)合現(xiàn)場實際工況在Midas、Ansys等有限元分析軟件中建立起物理模型。行為模型是指通過物理模型與現(xiàn)場布置的傳感器等設備采集到應力、應變等數(shù)據(jù)融合，并關(guān)聯(lián)三維幾何模型，在共同作用機制下通過諸多智能算法形成評估模型、決策模型、預測模型，對吊裝過程的實際情況做出實時響應。規(guī)則模型是指關(guān)聯(lián)國家現(xiàn)行的標準規(guī)范、歷史數(shù)據(jù)庫等，為行為模型建立過程提供一個評估、預測、控制的規(guī)則。隨著時間的推移，伴隨吊裝過程數(shù)據(jù)的產(chǎn)生，數(shù)字孿生模型不僅僅是將數(shù)據(jù)分析結(jié)果反饋至吊裝施工現(xiàn)場，規(guī)則模型可實現(xiàn)自學習、自演化、自增長，不斷提高虛擬吊裝過程模型實時評估、決策、預測的能力。

綜上所述，將以上四種模型進行融合、集成，實現(xiàn)虛擬吊裝過程對物理吊裝過程的仿真。幾何模型與物理模型融合賦予模型行為與反應能力，行為模型與規(guī)則模型關(guān)聯(lián)并將兩種模型參數(shù)化賦予模型安全風險評估、預測、控制的能力。針對吊裝過程安全風險管理的虛擬吊裝過程建模過程如圖3所示。

圖3 吊裝過程安全風險管理的數(shù)字孿生虛體模型建立過程

2.3 虛實信息交互建模

虛實交互關(guān)聯(lián)建模主要解決物理吊裝過程與虛擬吊裝過程之間的數(shù)據(jù)實時傳輸問題，即物理吊裝過程信息如何實時傳輸至虛擬吊裝過程，對虛擬吊裝過程模型進行更新； 虛擬吊裝過程的仿真數(shù)據(jù)如何實時反饋至物理吊裝過程，對物理吊裝過程可能出現(xiàn)的安全問題進行監(jiān)測、預測及控制。本研究具體的實現(xiàn)邏輯如下：物理吊裝過程與虛擬吊裝過程之間通過高速穩(wěn)定的無線傳輸技術(shù)建立雙向傳輸通道，對所采集的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一、融合、集成，對照物理吊裝現(xiàn)場，利用BIM技術(shù)建立三維模型，將在現(xiàn)場采集到的構(gòu)件、設備、人員等信息在三維模型中進行可視化。通過有限元分析軟件對構(gòu)件力學性能分析，傳感器實時采集塔吊設備數(shù)據(jù)，并關(guān)聯(lián)三維模型，不斷對三維模型進行修正，并將安全狀態(tài)判別規(guī)則導入BIM模型中，在馬爾可夫鏈、隨機森林、深度學習、BP神經(jīng)網(wǎng)絡等算法的驅(qū)動下，實現(xiàn)吊裝安全風險管理系統(tǒng)的安全風險評估、預測、控制功能。

3 案例研究

基于上述的數(shù)字孿生模型建立方法，本文以北京某辦公類綜合建筑工程項目為例，該項目主體為裝配式鋼結(jié)構(gòu)，由三座塔樓及其之間的展廳裙樓組成，總建筑面積127 800m2，最大的高度達到60m，最大層數(shù)為15層。

3.1 物理吊裝過程建模

對物理吊裝現(xiàn)場進行建模，為鋼構(gòu)件、人員賦予RFID標簽，并在塔吊設備上配置RFID讀寫器，以獲取鋼構(gòu)件屬性信息與人員屬性、位置信息，為虛擬吊裝過程建立奠定基礎；在鋼構(gòu)件上布置應力傳感器以監(jiān)測構(gòu)件的力學性能，依靠各類傳感器來監(jiān)測塔吊設備的吊重、風速、傾角、高度、幅度等力學信息并能夠?qū)?shù)據(jù)進行分析；將所采集到的鋼構(gòu)件與塔吊設備的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)通過NB-IoT傳輸網(wǎng)絡、傳感器傳輸網(wǎng)絡、GPS傳輸網(wǎng)絡上傳，并進行數(shù)據(jù)的統(tǒng)一融合，形成孿生數(shù)據(jù)庫，物理吊裝現(xiàn)場建模具體過程如圖4所示。

圖4 物理吊裝現(xiàn)場建模過程

3.2 虛擬吊裝過程建模

對于虛擬吊裝現(xiàn)場建模，利用Revit軟件參照物理吊裝現(xiàn)場構(gòu)件及塔吊設備的參數(shù)，建立三維BIM模型，并結(jié)合現(xiàn)場的工況應用ABAQUS有限元分析軟件對處于吊升階段的鋼構(gòu)件進行實時的力學分析，BIM軟件與ABAQUS有限元分析軟件可通過開發(fā)的軟件接口實現(xiàn)數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通，以規(guī)范限值對仿真數(shù)據(jù)進行約束，為安全風險預測奠定基礎。由此實現(xiàn)了“幾何—物理—行為—規(guī)則”四個層面模型的融合，虛擬吊裝過程建模如圖5所示。

3.3 虛實信息交互建模

物理吊裝現(xiàn)場與虛擬吊裝現(xiàn)場之間的信息通過NB-IoT無線傳輸技術(shù)及相應的網(wǎng)絡傳輸協(xié)議來進行實時交互?；诂F(xiàn)有的塔吊運行數(shù)據(jù)與規(guī)則，以深度學習智能算法進行驅(qū)動，將數(shù)據(jù)一部分分為訓練集，一部分分為測試集，不斷進行訓練學習，最終達到對吊裝過程中存在的安全風險進行判別，并促進數(shù)據(jù)庫自學習、自增長、自判斷，從而對吊裝過程存在的安全風險類型進行精確預測，虛實信息交互建模如圖5所示。

圖5 虛實信息交互建模過程

通過建立該項目吊裝過程數(shù)字孿生模型，以BIM軟件為基礎，利用BIM軟件的API接口，對各部分建模技術(shù)進行集成，從而形成吊裝過程安全風險管理平臺，平臺界面如圖6所示，實時監(jiān)測的吊裝過程信息可在平臺上進行可視化展示，并且實時反饋吊裝安全風險預測結(jié)果，逐步形成吊裝安全風險數(shù)據(jù)庫，為后續(xù)的研究奠定堅實的基礎。利用針對吊裝過程數(shù)字孿生模型建立方法，大大提高了工作效率，切實保證了吊裝過程的安全性。

圖6 吊裝安全風險管理平臺界面

4 總結(jié)與展望

本文基于現(xiàn)有安全管理方法存在智能化水平低、預測精確度無法保證等問題的現(xiàn)狀。根據(jù)文獻調(diào)研與工程實際，分析得到吊裝安全風險誘發(fā)因素主要有人員因素、設備因素、構(gòu)件因素、環(huán)境因素、管理因素，并在“人—機—料—法—環(huán)”的維度上提出了面向吊裝過程安全風險管理的數(shù)字孿生框架，闡明了數(shù)字孿生模型運行機制，并提出了針對物理吊裝過程、虛擬吊裝過程、虛實信息交互三個部分的建模方法，為數(shù)字孿生實現(xiàn)全面感知、真實分析、實時控制、持續(xù)優(yōu)化奠定了基礎。最后將該方法應用于工程實際，驗證了數(shù)字孿生建模方法的可行性，對推動智能建造與建筑工業(yè)化協(xié)同發(fā)展具有重要意義。但本文的數(shù)字孿生建模方法還存在一定的局限性，在后續(xù)的研究中，將會繼續(xù)探究完善數(shù)字模型建立方法，最終形成一套完整的時空演化建模理論。