检索结果-内蒙古大学图书馆

工程力学 2025年第2期42卷 1-14页

作者：林佳瑞陈柯吟郑哲周育丞陆新征清华大学土木工程系北京100084 住房城乡建设部数字建造与孪生重点实验室北京100084

建筑工程标准规范文本具有概念多样、隐含工程常识及复杂规则组合等特点,给标准规范的自动拆解与推理带来了极大挑战。因此,作者团队建立了一套集成领域大语言模型与常识知识图谱的规范智能解译技术体系。通过构建领域规范语料库及预训... 详细信息

建筑工程标准规范文本具有概念多样、隐含工程常识及复杂规则组合等特点,给标准规范的自动拆解与推理带来了极大挑战。因此,作者团队建立了一套集成领域大语言模型与常识知识图谱的规范智能解译技术体系。通过构建领域规范语料库及预训练大模型,实现规范内容文风语法等知识的学习表征,并通过大规模领域常识图谱构建,为规范条文智能解译奠定基础。基于领域大模型与大规模常识图谱,研发标准规范章节结构拆解、可解译条文识别、条文语义标注、句法解析以及复杂规则处理等核心算法与技术,实现了从原始文本到计算机可执行代码的端到端自动生成。作者团队还探讨了所提出的技术体系在条文关联检索、标准知识问答、BIM智能校审和BIM优化建议等典型场景中的应用潜力。验证结果表明:所提出的方法可有效突破复杂条文解译的瓶颈难题,条文解译准确率超过95%,解译效率较人工提升5倍,BIM模型审查效率提升约40倍,为建筑工程领域的标准规范的数字化及智能化应用提供了一条可借鉴、可推广的技术路径。

关键词：智能标准标准数字化规则解译大语言模型知识图谱智能审图

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建筑工程标准数字化与智能化:现状与未来

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东南大学学报(自然科学版) 2025年第1期55卷 16-29页

作者：林佳瑞陈柯吟潘鹏清华大学土木工程系北京100084 住房和城乡建设部数字建造与孪生重点实验室北京100084

为了推动工程标准数字化与智能化,实现标准规范内容的机器可读、可算,系统调研了标准数字化研究现状,提出了建筑工程标准数字化发展阶段的分级模型及其典型应用场景,为标准数字化与智能化发展提供了清晰路径。同时,建立了覆盖存量标准... 详细信息

为了推动工程标准数字化与智能化,实现标准规范内容的机器可读、可算,系统调研了标准数字化研究现状,提出了建筑工程标准数字化发展阶段的分级模型及其典型应用场景,为标准数字化与智能化发展提供了清晰路径。同时,建立了覆盖存量标准智能解译、增量标准智能编制与标准多场景应用3个方面的建筑工程标准数字化关键技术框架,并系统综述了框架各部分关键技术的研究应用现状、未来需求及关键挑战。研究表明,相关研究已在知识抽取、条文解译、协同设计、智能审查等方面取得显著进展,为标准数字化解译提供了有力支持;但完全实现标准数字化转型尚需时日,仍需结合多模态大模型(LMM)等技术,在标准数字模型、标准智能解译与编制、多场景应用等方面开展更多探索。

关键词：标准体系数字化转型机器可读标准规则解译数字标准综述

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大语言模型驱动的交互式建筑设计新范式——基于Rhino7的概念验证

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图学学报 2024年第3期45卷 594-600页

作者：蒋灿郑哲梁雄林佳瑞马智亮陆新征广联达科技股份有限公司北京100193 清华大学土木工程系北京100084 住房城乡建设部数字建造与孪生重点实验室北京100084

随着社会对建筑设计质量要求越来越高,建筑设计软件也变得越来越专业和复杂。现在的设计软件不仅学习成本高,而且交互模式复杂。大语言模型(LLM)的最新突破使计算机清晰地理解人类自然语言指令,并准确生成代码语言具有可行性,有望为人... 详细信息

随着社会对建筑设计质量要求越来越高,建筑设计软件也变得越来越专业和复杂。现在的设计软件不仅学习成本高,而且交互模式复杂。大语言模型(LLM)的最新突破使计算机清晰地理解人类自然语言指令,并准确生成代码语言具有可行性,有望为人与软件的交互范式提供新思路。因此,本文提出了LLM驱动的交互式建筑设计新范式--将设计师通过多次键鼠操作与设计软件交互转变为LLM根据设计师自然语言指令生成并执行API调用脚本的方式;提出了技术路线并验证了其在建筑设计场景落地的可能性。该技术路线包括:①LLM根据用户指令从API库中搜索与任务相关的API;②LLM基于指令和候选API摘要信息编写程序脚本并运行;③LLM根据来自软件环境、用户等反馈改进优化所编写的程序脚本。通过Rhino7设计软件、GPT-4和CodeLlaMa完成多个设计任务,测试当前LLM是否具备执行该技术路线各关键环节的能力。测试结果不仅证明了LLM驱动的交互式设计范式在建筑设计场景已初具落地前景,也为技术落地提供经验和建议。该设计范式的落地可以降低软件的使用门槛和学习成本,提高设计师工作效率;有望在未来的建筑设计软件中发挥重要作用。

关键词：建筑设计软件软件交互大语言模型应用程序接口 GPT-4 Rhino7 Ladybug

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《基于保持建筑正常使用功能的抗震技术导则》(RISN⁃TG046-2023)解读

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建筑结构 2024年第20期54卷 19-24,18页

作者：尚庆学王海深潘鹏清华大学土木工程系北京100084 住房城乡建设部数字建造与孪生重点实验室北京100084 清华大学土木工程安全与耐久教育部重点实验室北京100084

《建设工程抗震管理条例》自2021年9月1日起施行,对位于高烈度设防地区、地震重点监视防御区的新建学校、幼儿园、医院、养老机构、儿童福利机构、应急指挥中心、应急避难场所、广播电视等建筑的抗震性能提出了更高要求,即:要求由“保... 详细信息

《建设工程抗震管理条例》自2021年9月1日起施行,对位于高烈度设防地区、地震重点监视防御区的新建学校、幼儿园、医院、养老机构、儿童福利机构、应急指挥中心、应急避难场所、广播电视等建筑的抗震性能提出了更高要求,即:要求由“保证安全性”提升到“保持正常使用功能”。因此,住房和城乡建设部标准定额研究所于2023年5月12日颁布了《基于保持建筑正常使用功能的抗震技术导则》(RISN-TG046—2023)。为了帮助使用者更深入地理解《导则》,对《导则》的编制背景、编制过程以及各章节内容进行简要介绍,对《导则》的关键条文进行深入解读,详细说明了震时正常使用建筑的设计流程。《导则》创新提出了通过位移、加速度双控实现结构、非结构、设备三保护的设计理念,为实现建筑震时正常使用提供了科学实用的解决方案。

关键词：保持正常使用功能建筑抗震性能目标减隔震结构构件非结构构件设备

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支持复杂规范条文解译的基元函数提取与分析

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工程力学 2024年

作者：逯静洲曹心瑜郑哲陆新征林佳瑞烟台大学土木工程学院清华大学土木工程系土木工程安全与耐久教育部重点试验室住房城乡建设部数字建造与孪生重点实验室

规则条文解译(Rule interpretation)是智能审图(Automated rule checking， ARC)面临的关键挑战之一，目前依赖领域专家完成规则解译，耗时耗力。其根本原因是规范条文包含大量复杂逻辑与领域隐含知识，计算机缺乏相应的基本常识与逻辑... 详细信息

规则条文解译(Rule interpretation)是智能审图(Automated rule checking， ARC)面临的关键挑战之一，目前依赖领域专家完成规则解译，耗时耗力。其根本原因是规范条文包含大量复杂逻辑与领域隐含知识，计算机缺乏相应的基本常识与逻辑规则，因此难以有效理解和解译复杂设计规范条文。因此，本研究以《建筑设计防火规范》关键内容为例，通过系统整理、分析与拆解有关规范条文，首次提出了基元函数概念，以表征不同规范条文规则推理与逻辑计算过程共用的基础算法单元；并面向复杂规范条文解析，建立了有关基元函数的识别与提取方法，识别、定义了存在性检查、数量检查、几何检查、距离检查、面积检查、空间位置检查、窗墙比检查、属性检查共8类66个基元函数，构建了首个针对我国建筑结构设计审查的基元函数库。同时，研究从审查对象以及基元函数复杂度、使用频次、共现特征与复杂条文表示能力等方面进行了详细分析，结果表明：基元函数使用频率呈长尾分布；属性类函数与其他各类函数都有较高的共现次数；所建立的基元函数具有强大的复杂逻辑表示能力，可大幅提升复杂条文解译范围与推理能力。

关键词：建筑规范基元函数文本分析规则解译自动合规性审图智能设计智能建造

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建筑工程标准规范智能解译关键技术及应用

建筑工程标准规范智能解译关键技术及应用

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第33届全国结构工程学术会议

作者：林佳瑞陈柯吟郑哲周育丞陆新征清华大学土木工程系住房城乡建设部数字建造与孪生重点实验室

建筑工程标准规范文本具有概念多样、隐含工程常识及复杂规则组合等特点,给标准规范的自动拆解与推理带来了极大挑战。因此,作者团队建立了一套集成领域大语言模型与常识知识图谱的规范智能解译技术体系。首先,通过构建领域规范语料库... 详细信息

建筑工程标准规范文本具有概念多样、隐含工程常识及复杂规则组合等特点,给标准规范的自动拆解与推理带来了极大挑战。因此,作者团队建立了一套集成领域大语言模型与常识知识图谱的规范智能解译技术体系。首先,通过构建领域规范语料库及预训练大模型,实现规范内容文风语法等知识的学习表征,并通过大规模领域常识图谱构建,为规范条文智能解译奠定基础。接着,基于领域大模型与大规模常识图谱,研发标准规范章节结构拆解、可解译条文分类、条文语义标注、句法解析以及复杂规则处理等核心算法与技术,实现了从原始文本到计算机可执行代码的端到端自动生成。最后,作者团队还探讨了所提出的技术体系在条文关联检索、标准知识问答、BIM智能校审和BIM优化建议等典型场景中的应用潜力。验证结果表明:所提出的方法可有效突破复杂条文解译的瓶颈难题,条文解译准确率超过95%,解译效率较人工提升5倍,BIM模型审查效率提升约40倍,为建筑工程领域的标准规范的数字化及智能化应用提供了一条可借鉴、可推广的技术路径。

关键词：标准规范标准数字化规则解译大语言模型知识图谱智能审图

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基于Revit Model Checker的BIM审查规则库构建与案例测试

基于Revit Model Checker的BIM审查规则库构建与案例测试

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第十届全国BIM学术会议

作者：曹心瑜逯静洲林佳瑞烟台大学土木工程学院清华大学土木工程系住房城乡建设部数字建造与孪生重点实验室

BIM审图在提高设计质量中起着关键作用,传统手工审图方法易错且低效,迫切需要自动化审图方法。然而,当前仍缺乏面向我国的自动审查规则库,并需对其应用效果开展进一步测试。本研究通过分析规范条文,基于Revit Model Checker插件构建了... 详细信息

BIM审图在提高设计质量中起着关键作用,传统手工审图方法易错且低效,迫切需要自动化审图方法。然而,当前仍缺乏面向我国的自动审查规则库,并需对其应用效果开展进一步测试。本研究通过分析规范条文,基于Revit Model Checker插件构建了面向我国建筑规范的自动审查规则库,并在实际工程项目中进行了应用测试。研究结果表明,对于只涉及单一构件属性取值的规范条文,该插件可较好创建相关规则并实现自动检查,但对涉及空间关系或多构件关系特征的规范条文,仍难以高效实现规则的创建与审查。同时,本文提出的规则库在多项常规审查规则的自动化应用中展现了较高的适用性,但也对BIM模型的建模规范性提出了更高要求。

关键词： BIM 智能审图 Revit Model Checker 规范解译

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基于流形学习算法的降雨数据时空分布特征提取及重构

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水利水电技术（中英文） 2024年第9期55卷 85-98页

作者：刘媛媛刘业森刘方华李梦阳刘舒李匡任汉承中国水利水电科学研究院北京100038 水利部防洪抗旱减灾工程技术研究中心北京100038 水利部数字孪生流域重点实验室北京100038 泸州市住房城乡建设局四川泸州646099

【目的】掌握精细化的降雨时空分布特征,对于城市洪涝风险管理水平的提高具有重要的意义。我国近十几年降雨监测站网密集且数据精细程度高,但时间序列较短;历史降雨资料时间序列长,但是精细程度低。【方法】为了更有效地利用历史降雨资... 详细信息

【目的】掌握精细化的降雨时空分布特征,对于城市洪涝风险管理水平的提高具有重要的意义。我国近十几年降雨监测站网密集且数据精细程度高,但时间序列较短;历史降雨资料时间序列长,但是精细程度低。【方法】为了更有效地利用历史降雨资料,将流形学习算法引入到历史降雨资料重构中,从高分辨率降雨资料中,提取降雨的时空分别特征,基于该特征,将历史逐6 h的降雨空间数据重构为逐1 h的降雨数据,以满足城市洪涝风险分析的要求。【结果】结果表明,该方法重构数据高值区与实测值的平均误差在15%以内,低值区在20%以内,比传统插值处理的数据高值区误差降低了45%~85%,低值区降低了10%~40%。【结论】利用流形学习算法重构的历史空间降雨数据符合各地区降雨时空分布特征,可提高降雨空间数据颗粒度,实现降雨时空分布精细化特征的有效、合理的提取和总结。

关键词：流形学习机器学习暴雨时空分布特征提取低分辨率重构泸州降水

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