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基于BIM和本体的大型地下空间精益建造方法研究

王海涛 俞财照 王泽林 何猛 刘占省 李璐

范存君, 金松燕, 金楠, 施钟淇, 伍永靖邦, 郝新田. 基于深度学习的裂缝识别与量化分析研究[J]. 工业建筑, 2024, 54(8): 126-132. doi: 10.3724/j.gyjzG24061802
引用本文: 王海涛, 俞财照, 王泽林, 何猛, 刘占省, 李璐. 基于BIM和本体的大型地下空间精益建造方法研究[J]. 工业建筑, 2024, 54(5): 9-15. doi: 10.3724/j.gyjzG23111318
FAN Cunjun, JIN Songyan, JIN Nan, SHI Zhongqi, WU Yongjingbang, HAO Xintian. Crack Recognition and Quantitative Analysis Based on Deep Learning[J]. INDUSTRIAL CONSTRUCTION, 2024, 54(8): 126-132. doi: 10.3724/j.gyjzG24061802
Citation: WANG Haitao, YU Caizhao, WANG Zelin, HE Meng, LIU Zhansheng, LI Lu. Research on Lean Construction Method of Large Underground Spaces Based on BIM and Ontology[J]. INDUSTRIAL CONSTRUCTION, 2024, 54(5): 9-15. doi: 10.3724/j.gyjzG23111318

基于BIM和本体的大型地下空间精益建造方法研究

doi: 10.3724/j.gyjzG23111318
基金项目: 

国家重点研发计划(2022YFC3003604-04)。

详细信息
    作者简介:

    王海涛,工程师,主要从事施工管理与成本控制工作,1142841707@qq.com。

    通讯作者:

    刘占省,博士,教授,主要从事智能建造及数字孪生方法研究,lzs4216@163.com。

Research on Lean Construction Method of Large Underground Spaces Based on BIM and Ontology

  • 摘要: 自21世纪以来,我国经济飞速发展,城市土地资源的利用趋于饱和,大型地下空间的建造开发成为提高土地利用率的重要途径之一。然而,大型地下空间在开发过程中面临着地质条件复杂、施工难度大、多学科交叉管理等方面的难题。为了实现大型地下空间的高效管理和施工,本研究基于精益建造理念,通过融合BIM和本体技术构建了一个大型地下空间精益建造方法框架。该框架由数据层、知识层、本体层和应用层构成,通过有效整合各类信息并利用本体的查询和语义推理能力,为施工团队提供一个基于知识库和规则系统的决策支持平台,促进大型地下空间精益建造知识的共享。并以三大建筑共享配套设施的大型地下空间工程为案例对该方法进行应用,验证了该框架的可行性和有效性。
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  • 收稿日期:  2023-11-13
  • 网络出版日期:  2024-06-22

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