【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及建筑施工，具体涉及基于bim技术的建筑施工进度优化方法。
技术介绍
1、当前用于建筑施工进度优化的方法虽然在多方面提供了改进和效率提升，但仍存在一些不足和弊端，这些问题可能影响施工项目的整体成本、时间表、质量和可持续性。首先，尽管技术解决方案如项目管理软件和bim(建筑信息模型)已经普及，但实施这些技术的初期成本和复杂性往往较高。对于中小型建筑企业来说，高昂的技术投资可能是一个重大的负担。此外，这些系统需要专业知识和持续的技术支持，可能会增加运营成本。例如，bim技术要求所有相关方—从设计师到承包商—都需要相应的软件兼容性和技术熟练度，这在行业内尚未完全普及。这种技术和知识门槛限制了优化方法的广泛应用。其次，与任何基于数据的系统一样，数据的质量和完整性对建筑施工进度的优化至关重要。数据收集的不准确或不完整可能导致误导性的分析结果和决策。在施工现场，实时数据的获取受到多种因素的影响，包括设备故障、人为错误和环境因素，这些都可能扭曲项目管理的决策过程。例如，如果传感器数据错误地报告了材料的可用性，可能会导致项目延误或资源浪费。此外，技术解决方案通常要求标准化的工作流程和实践，这在全球范围内的建筑项目中往往难以实现。建筑项目的复杂性以及地域文化和法规的差异使得标准化程序难以适应所有情况。例如，在某些国家，标准建筑实践可能会与当地的法律法规或文化偏好发生冲突，这要求项目团队对标准流程进行调整，以适应具体的地域性要求。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供基于bim技术的建
2、本专利技术解决其上述的技术问题所采用以下的技术方案：基于bim技术的建筑施工进度优化方法，包括：首先构建包含建筑各个部分信息的三维数字bim模型，并利用物联网iot传感器、rfid标签及无人机和3d激光扫描仪实时采集施工现场的数据，包括施工进度、资源使用、环境条件；
3、随后将采集到的数据与bim模型进行整合，采用大数据技术处理和分析数据；
4、接着基于机器学习和深度学习技术构建施工进度预测模型，并设计结合遗传算法和蚁群算法的资源优化调度算法及利用图论和路径规划算法优化施工路径；
5、然后采用集成bim模型、实时数据和优化算法结合的施工进度监控平台，构建调整机制和可视化功能，实时显示施工进度和资源使用情况；
6、最后利用bim模型和实时数据进行风险评估，识别安全隐患，并发出预警，制定应急预案以应对预测的施工风险和意外情况。
7、进一步地，所述三维数字bim模型构建包括以下步骤：
8、s1、首先通过实时数据集成接口apis实时更新，其中动态数据集成的更新模型由迭代更新公式控制：
9、
10、其中m(t)表示在时间t的模型状态，δmi(t)表示由第i类数据源在时间t引起的状态变化，αi和βi是调节系数，用于调整不同数据源的影响强度和衰减速率；
11、s2、然后部署智能iot传感器，利用rfid技术对资源进行实时跟踪与管理，资源状态的实时监控公式定义为非线性动态系统：
12、
13、其中s0是初始资源状态，k是资源消耗加速度参数，γ和ω分别是周期性调整因子和其频率，模拟周期性的资源变化包括交付周期或工作强度的波动；
14、s3、接着使用无人机和3d激光扫描仪对施工现场进行定期与实时的三维数据采集，施工现场的偏差分析和调整由积分公式控制：
15、
16、其中p(s)是实时采集的现场数据，b(s)是bim模型预测的数据，λ是衰减因子，表示随时间递减的数据重要性。
17、进一步地，所述采集到的数据与bim模型进行整合过程包括：
18、首先构建包含建筑各部分详细信息的三维数字bim模型，并实现动态数据绑定与实时可视化，数据与模型的动态绑定关系由公式控制：
19、
20、管理，其中m(t)表示时间t的模型状态，vi(s)是在时间s第i个传感器的数据值，是该传感器历史数据的均值，ki和λi分别是调节和衰减系数；
21、接着部署智能iot传感器并使用流数据处理技术，数据流处理效率由公式：
22、
23、表示，其中r(t)代表时间t的资源状态，r0,α,βj是参数，fj(s)代表时间s的第j类数据特征函数；
24、最后，采用数据分析与机器学习集成，通过非线性动态预测模型：
25、
26、更新，其中p(t)表示预测模型的输出，γ,θ,ξk,μ是模型参数，gk(t,s)是涉及第k个数据源的高阶交互函数。
27、进一步地，所述利用卷积神经网络cnn和循环神经网络rnn的组合构建施工进度预测模型，以分析和预测基于时间序列数据的施工进度，其中卷积神经网络分析空间特征，而循环神经网络处理时间依赖性；
28、其次设计结合遗传算法和蚁群算法的混合资源优化调度算法，遗传算法用于大范围搜索最优资源配置，而蚁群算法用于细化搜索结果，以构建资源利用和调度的最优化；
29、最后应用图论和路径规划算法，包括a*或dijkstra算法，优化施工路径以确保材料和设备的最短运输路径和最低运输成本，同时动态更新路径规划以适应现场变化和突发事件。
30、进一步地，所述使用卷积神经网络cnn对施工现场的图像数据进行空间特征分析，其中cnn的特征提取公式为：
31、
32、其中，f(x,y)代表在坐标(x,y)处提取的特征，g(x,y)是图像在(x,y)的像素值，wi,i,l是cnn的权重矩阵，n是过滤器数量，k是过滤器尺寸；
33、接着利用循环神经网络rnn，特别是长短期记忆网络lstm，处理时间依赖性，其时间序列分析公式为：
34、h(t)＝σ(wf·[h(t-1),x(t)]+bf)
35、其中h(t)是时间t的隐状态，x(t)是时间t的输入特征，wf是权重矩阵，bf是偏置项，σ是激活函数。
36、进一步地，所述遗传算法用于进行全局搜索，通过非线性适应度函数用于突出资源配置的经济性和效率的非线性特征：
37、
38、进行评估，其中c代表资源配置的染色体编码，ci是第i资源的编码值，αi和βi是调节资源重要性和影响的参数，k是非线性调节系数；
39、其次蚁群算法在遗传算法确定的基础上进行局部搜索，信息素更新由高阶动态系统控制，具体表达为：
40、
41、其中τij(t)是在时间t从节点i到j的信息素强度，δτk,ij是第k个蚂蚁对信息素的贡献，ρ是信息素蒸发率，δt是时间步长。
42、进一步地，所述图论和路径规划算法实现过程包括：
43、s1、在施工现场布局图中，每个关键位置包括材料堆放区、施工作业区定义为图中的节点，节点之间的可通行路径为边本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于BIM技术的建筑施工进度优化方法，其特征在于包括以下步骤：首先构建包含建筑各个部分信息的三维数字BIM模型，并利用物联网IoT传感器、RFID标签及无人机和3D激光扫描仪实时采集施工现场的数据，包括施工进度、资源使用、环境条件；
2.根据权利要求1所述的基于BIM技术的建筑施工进度优化方法，其特征在于所述三维数字BIM模型构建包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的基于BIM技术的建筑施工进度优化方法，其特征在于所述采集到的数据与BIM模型进行整合过程包括：
4.根据权利要求1所述的基于BIM技术的建筑施工进度优化方法，其特征在于所述利用卷积神经网络CNN和循环神经网络RNN的组合构建施工进度预测模型，以分析和预测基于时间序列数据的施工进度，其中卷积神经网络分析空间特征，而循环神经网络处理时间依赖性；
5.根据权利要求4所述的基于BIM技术的建筑施工进度优化方法，其特征在于所述使用卷积神经网络CNN对施工现场的图像数据进行空间特征分析，其中CNN的特征提取公式为：
6.根据权利要求4所述的基于BIM技术的建筑施工
7.根据权利要求4所述的基于BIM技术的建筑施工进度优化方法，其特征在于所述图论和路径规划算法实现过程包括：
8.根据权利要求1所述的基于BIM技术的建筑施工进度优化方法，其特征在于所述集成BIM模型进行施工管理，通过实时数据同步公式：
9.根据权利要求1所述的基于BIM技术的建筑施工进度优化方法，其特征在于所述BIM模型与来自现场的实时数据，通过动态数据融合技术构建实时更新的风险地图，其中风险地图的更新由公式：
...【技术特征摘要】
1.基于bim技术的建筑施工进度优化方法，其特征在于包括以下步骤：首先构建包含建筑各个部分信息的三维数字bim模型，并利用物联网iot传感器、rfid标签及无人机和3d激光扫描仪实时采集施工现场的数据，包括施工进度、资源使用、环境条件；
2.根据权利要求1所述的基于bim技术的建筑施工进度优化方法，其特征在于所述三维数字bim模型构建包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的基于bim技术的建筑施工进度优化方法，其特征在于所述采集到的数据与bim模型进行整合过程包括：
4.根据权利要求1所述的基于bim技术的建筑施工进度优化方法，其特征在于所述利用卷积神经网络cnn和循环神经网络rnn的组合构建施工进度预测模型，以分析和预测基于时间序列数据的施工进度，其中卷积神经网络分析空间特征，而循环神经网络处理时间依赖性；
5.根据权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员：请求不公布姓名，
申请(专利权)人：绍兴图一建材有限公司，
类型：发明
国别省市：
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