一种基于BIM的建筑工程施工优化管理方法及管理平台与流程

本发明涉及建筑工程管理，具体涉及一种基于bim的建筑工程施工优化管理方法及管理平台。

背景技术：

1、随着建筑工程项目规模和复杂性的不断增加，传统的施工管理方法已经难以满足现代建筑工程的需求。现有bim施工管理主要依赖人工经验对模型进行任务分解和工序排布，bim模型本身仅作为静态展示工具，无法实时反映现场施工状态、

2、同时，施工现场的进度、质量、成本、安全、碳排放等多源异构数据缺乏与bim模型的动态映射机制，导致施工决策滞后于现场变化；而各施工班组和设备在工序穿插、资源调配中各自为政，缺乏协同优化的手段，难以在工期、质量、成本和碳排放等多目标之间进行全局权衡，导致施工方案粗放、资源浪费和安全隐患频发。主要问题在于现有bim模型缺乏与施工现场动态数据的实时映射及协同优化决策能力，无法自动生成兼顾工期、成本、质量与碳排放的最优施工方案，为此提出一种基于bim的建筑工程施工优化管理方法及管理平台。

技术实现思路

1、本发明为解决上述技术问题，提供了一种基于bim的建筑工程施工优化管理方法及管理平台，能够通过施工数字孪生模型与多目标协同仿真优化的深度融合，实现施工方案从经验依赖到数据驱动的自动生成与持续进化，在保证施工安全合规的前提下，缩短工期和降低成本。

2、本发明采用的技术方案如下：

3、一种基于bim的建筑工程施工优化管理方法，包括以下步骤：

4、步骤s1：获取设计阶段bim模型，解析所述bim模型中各构件的ifc属性，提取几何尺寸、空间坐标和材料信息，为每个构件实例绑定对应的施工任务、所需资源、工序逻辑约束及标准耗时；同时分析构件间的空间拓扑关系，生成空间冲突约束，与工序逻辑合并，形成带空间-逻辑联合约束的任务网络图，并将所述任务网络图附加至所述bim模型中；

5、步骤s2：接入现场异构感知设备采集的原始数据，经边缘节点去噪、时间对齐后上传，计算机通过构件id匹配算法，将处理后的构件状态、定位及环境数据映射至所述bim模型中的相应构件，动态更新构件的进度属性、安装偏差和实时状态标签，从而在计算机中生成与物理工地同步更新的施工数字孪生模型；

6、步骤s3：基于所述施工数字孪生模型中各构件的完成度和资源消耗数据，分别构建工期计算函数、成本计算函数、质量缺陷风险当量计算函数和施工碳排放计算函数；利用隶属度函数将四个异质指标值映射为无量纲满意度值，并按预设的施工阶段权重系数加权求和，形成综合优化目标；同时从所述任务网络图中提取资源上限和工序逻辑作为硬约束，构成带约束的多目标优化函数；

7、步骤s4：以各施工班组或大型设备为独立的决策单元，以所述施工数字孪生模型作为各决策单元协同仿真的数字环境，将所述任务网络图所定义的约束编码为数字环境的状态更新规则，将所述多目标优化函数作为综合评价值；利用统一训练、独立执行的协同策略学习方法，在数字环境中进行施工过程仿真，各决策单元输出候选的工序、资源调配和工艺选择动作，并在动作输出前调用预构建的施工知识图谱进行合规性过滤，同时将图谱推理获得的潜在风险特征并入各决策单元的输入状态参数集；通过仿真迭代，从所述数字环境中求解得到一组位于非支配最优解集的施工工艺方案，所述施工工艺方案包含优化的工序序列、资源分配和工艺参数；

8、步骤s5：将选定的施工工艺方案自动解析为构件级任务指令并推送至执行终端，同时将所述施工工艺方案中的工序、资源和工艺数据回写至所述bim模型的对应构件属性中；接收执行反馈数据，再次更新所述施工数字孪生模型及各决策单元的动作决策模型，形成bim模型的持续自适应优化闭环。

9、进一步地，步骤s1中，所述分析构件间的空间拓扑关系，生成空间冲突约束，具体为：通过计算各构件包围盒的空间位置关系，识别可能存在的吊装穿插、路径碰撞和临时支撑依赖，生成禁止同时施工的硬约束，并与工序逻辑约束合并为所述任务网络图。

10、进一步地，步骤s2中，所述动态更新构件的进度属性、安装偏差和实时状态标签，具体为：云端bim引擎接收经边缘预处理的状态事件流，根据构件id将吊装就位信号映射为对应构件的进度百分比，将定位轨迹数据计算为安装偏差向量，并更新构件状态标签，从而得到所述施工数字孪生模型。

11、进一步地，步骤s3中，所述利用隶属度函数将四个异质指标值映射为无量纲满意度值，并按预设的施工阶段权重系数加权求和，具体为：分别对工期、成本、质量缺陷风险当量、碳排放构建线性或非线性隶属度函数，将各指标值归一化至[0，1]区间，再根据施工阶段——地基、主体、装修——分别设定的权重向量进行加权求和，得到所述综合优化目标。

12、进一步地，步骤s4中，所述调用预构建的施工知识图谱进行合规性过滤，具体为：将当前施工数字孪生模型的状态快照和各决策单元的候选动作转换为sparql查询语句，在存储有施工事故案例、规范条文和构件失效模式的图数据库中进行模式匹配，若命中违规模式，则将此候选动作从候选动作集中剔除或施加惩罚值；所述潜在风险特征包括根据图谱推理获得的构件失效链路和风险传播强度，将其编码为固定维度的实数向量后，拼接到各决策单元的输入状态参数集中。

13、进一步地，步骤s4中，所述利用统一训练、独立执行的协同策略学习方法，包括：离线阶段，利用所述施工数字孪生模型高速生成含随机扰动和异常事件的仿真场景，对所有决策单元进行集中训练，获得初始的动作决策模型；在线阶段，各决策单元加载初始动作决策模型，根据实时施工数字孪生模型的状态分布独立执行动作选择，并联合知识图谱过滤，输出所述施工工艺方案。

14、本发明还提出了一种基于bim的建筑工程施工优化管理平台，包括：

15、bim模型管理模块，用于获取设计bim模型，为构件绑定施工任务、资源和工序逻辑，分析空间拓扑并生成带空间-逻辑联合约束的任务网络图，将所述任务网络图附加至bim模型中；

16、物联网数据中台，用于接入并预处理现场异构感知设备的原始数据，输出标准化的构件状态事件；

17、数字孪生引擎，接收所述构件状态事件，通过构件id匹配算法动态更新内部bim模型的构件进度与属性，生成施工数字孪生模型，并提供用于仿真的模型快照与状态回滚功能；

18、多目标优化配置模块，基于所述施工数字孪生模型和任务网络图，构建工期、成本、质量缺陷风险当量和碳排放的隶属度函数并进行动态加权，形成带约束的多目标优化函数；

19、施工工艺仿真优化模块，以各施工班组或设备为独立的决策单元，以所述施工数字孪生模型为仿真数字环境，加载所述任务网络图作为状态更新规则，以所述多目标优化函数作为综合评价值，执行统一训练、独立执行的协同策略学习，并在仿真过程中调用知识图谱模块对候选动作进行合规过滤，最终求解出非支配最优的施工工艺方案；

20、知识图谱模块，采用图数据库存储施工事故案例、规范条文和构件失效模式，内置推理引擎，用于接收仿真状态与候选动作，输出违规过滤信号和潜在风险特征向量；

21、方案回写与推送模块，用于将所述施工工艺方案解析为构件级任务指令并推送至执行终端，同时将方案中的工序、资源及工艺参数回写至所述bim模型的对应构件属性，并回收执行反馈以驱动所述数字孪生模型更新；

22、平台部署于云边协同架构，边缘节点负责感知数据预处理和指令下发，云端服务器负责bim模型更新、数字孪生仿真和仿真优化模块的训练推理。

23、进一步地，所述数字孪生引擎包含云端bim引擎和边缘计算单元；所述边缘计算单元对感知数据进行去噪、对齐和事件提取，所述云端bim引擎维护所述施工数字孪生模型，利用构件id将事件映射为构件属性的增量更新，并支持模型的快照存储和版本回滚。

24、进一步地，所述施工工艺仿真优化模块包括仿真环境单元、离线训练单元和在线推理单元；所述仿真环境单元加载所述施工数字孪生模型的快照并依据任务网络图控制状态更新；所述离线训练单元利用所述仿真环境单元生成含随机扰动的施工场景，对所有决策单元的动作决策模型进行统一训练；所述在线推理单元根据实时施工数字孪生模型状态调用训练好的动作决策模型，结合知识图谱模块过滤后，生成所述施工工艺方案。

25、进一步地，所述知识图谱模块采用图数据库，通过sparql推理引擎对所述施工工艺仿真优化模块传入的候选动作进行安全合规查询，返回违规标记和包含构件失效链路、风险传播强度的潜在风险特征向量，所述潜在风险特征向量被合并至对应决策单元的输入状态参数集中。

26、本发明的有益效果：

27、本发明通过边缘感知设备与构件id匹配算法，将施工现场的进度、偏差和环境数据实时映射至bim模型，构建与物理工地同步更新的施工数字孪生模型，为协同仿真优化提供了动态数字底座；在此基础上，构建工期、成本、质量缺陷风险当量和碳排放四目标隶属度函数并动态加权，利用统一训练、独立执行的协同策略学习框架在数字孪生环境中进行多决策单元仿真，配合知识图谱合规过滤和风险特征融入，自动求解位于非支配最优解集的施工工艺方案，最终通过方案自动解析推送和反馈回写，驱动bim模型和决策模型持续自适应进化。通过施工数字孪生模型与多目标协同仿真优化的深度融合，实现了施工方案从经验依赖到数据驱动的自动生成与持续进化，在保证施工安全合规的前提下，缩短工期和降低成本。