摘要：当前计算机技术飞速发展的时代背景下，人工智能技术为各行业提供了研究的新手段。BIM技术作为建筑行业的新兴技术，对建筑工程中的信息管理、成本控制、专业协作产生了重要的影响。论文基于BIM技术和人工智能技术的发展，介绍了人工智能技术的研究方向，探索了人工智能技术在BIM技术中的具体应用，并提出目前还存在的问题和解决办法。
关键词：人工智能；BIM技术；建筑结构；应用
引言
建筑工程的发展一直跟计算机技术密切相关，随着我国社会经济的发展和城市化建设的加快，建筑工程中的设计技术、建造技术、管理技术等方面都随着计算机信息技术的革新而产生了巨大的变化。BIM技术是继CAD技术后的又一革命性技术，它代表的是一种健全模型信息、实现模型全周期信息共享的理念，对于传统的CAD模式的信息交流模式来说是一种更高层次的信息集成和标准化的交互理念。
1人工智能和BIM技术
人工智能，缩写为AI，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。随着计算机应用的普及，以学习数据推倒映射的机器学习，以及用复杂、庞大的神经网络进行机器学习的深度学习开始逐渐成为研究的主流。人工智能技术目前已渗透到各行各业，并逐渐在建筑行业有所应用。
BIM技术是基于三维数字技术基础上发展起来的，是一种可集成的建筑信息模型，将其应用在智能建筑中能对项目信息进行有效反映。目前BIM技术已呈现出一定的应用效果，比如通过BIM技术施工人员在工程建设施工前能够更好地对工程实际状况加以了解，在工程施工中还能对工程施工进度及时跟踪，对项目涉及的问题进行了解。总之，BIM技术在建筑工程中得到了有效应用，其效果十分显著。
2推进BIM技术发展的关键因素
BIM技术是建筑行业信息化历史进程中一个阶段性的名词。长久以来，我们通过标注化实现信息化，标准化带来的繁琐与额外的工作，使得应用的最底层产生抵触情绪。我们对建筑行业发展的期望创造了BIM技术，但我们自身的惰性阻碍了BIM技术发展。以机器学习为核心的人工智能技术出现，人们不愿意做的工作未来会由机器去做。未来BIM可能还是保持着它现有的理论体系，还是沿用着同样的实现方法，而制约BIM技术发展的因素可能会不再存在。因为制约技术发展的其实是人，而机器则是用来替代人。
3人工智能技术在BIM技术中的应用
3.1基于人工神经网络的BIM项目成本预测研究
人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks，ANN）是一种模拟人脑中的神经系统信息传输、信息处理过程的一种人工智能技术。人工神经网络技术最大的特点是具备学习能力、自我组织能力和推理能力。BIM技术具备强大的碰撞测试能力和工程量化统计能力，能够快速地计算工程量和成本情况。现阶段BIM计算大多用于大型项目的全周期建设过程，而大型项目往往具有工程规模大、工作周期长、技术难度大、工种数量多、人员流动性大的特点，相应的工程成本也是一个庞大的数值。因此，在项目建设前针对项目全周期建设进行成本预测，减少不必要的人力资源、材料资源的消耗，提高资源的利用率等方面的研究是必要的。人工神经网络技术由于具备学习能力和推理能力，在项目数据库和BIM模型信息的支持下，根据时间维度（Time）和成本维度（Cost）的影响，能给项目成本预测提出一套最优的实施方案。经过BIM模型的信息采集，BP神经网络学习训练和结果修正后，基于人工神经网络的模式能够快速的生成一套基于时间、成本维度的成本预测结果，以及对应的方案实施路线，从而实现成本预测和优化，并减少在实际建设过程中出现的资源浪费问题。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆目前，要想将人工神经网络技术应用于BIM项目成本预测中还存在一些问题：
1）BIM软件开发还不够完善
BIM技术的发展还需要一些时间，目前支持建立BIM模型的常用软件有Revit、ArchiCAD、Bentley等，国内使用Revit较多，而Revit目前还处于起步阶段，缺少针对子专业的二次开发应用，软件的应用生态圈还不够完善。
2）人工神经网络的应用体系还不够成熟
人工神经网络技术中的算法研究还不够完善，基于不同工程的神经网络模型搭建方法还有待研究，针对大型项目的应用并没有提出一套完整的神经网络搭建、算法训练、算法纠偏、算法接口方案。
3.2基于专家系统的BIM图纸审查系统的研究
专家系统属于人工智能技术中发展较早的一门智能技术。通俗来说，专家系统就是机器经过抓取大量的工程数据和专业知识进行学习和逻辑训练后，成为一个具备专业知识和工程经验的系统，它被用于模拟行业中专家在决策时的思维过程，针对实际工程中遇到的问题给出决策和解决方案。BIM技术的发展提高了工程图纸设计的出图标准，传统的图纸审查需要大量的人力资源，要求审图人员具备完备的专业知识和丰富的实际工程经验，并且在审查过程中考虑到人为因素的干扰，还可能出现误判、漏判的问题。为了提高图纸审查效率和审查正确率，考虑基于专家系统技术的BIM图纸审查系统的研究成为了未来发展的一种可行的策略和方向。由于专家系统是以大量的工程数据和专业知识库作为基础，它能弥补传统审图流程过程中审图效率低、审图容错率低的缺点，从而提高了图纸审查速度和审查的正确率。就目前阶段而言，针对全专业的图纸审查系统的开发还需要一定的发展时间，但是，针对各专业图纸审查子系统的研究是可行的，基于BIM的建筑电气审图专家系统的设计，并且针对建筑电气设计阶段，建立了审图知识库、审图推理策略、获取模型信息和人机接口的模块。这对于建筑、结构、给排水等专业来说是一个可以借鉴的思路。现阶段将专家系统应用到BIM图纸审查系统中还存在一些问题和技术难点：
1）BIM技术推广问题
目前BIM技术还存在技术成本高、BIM专业人员过少的问题，导致了传统建筑工程领域对BIM技术接受度还有所不足，从而让BIM技术的推广遇到了瓶颈。要想解决技术推广问题，就需要在国家的政策支持下，各企业通过接触BIM、学习BIM、使用BIM，最后实现理解BIM的过程。只有这样，才能推动建筑行业的良性发展。
2）BIM技术和专家系统技术都需要庞大的数据库支持
在互联网发展以及建筑信息模型理念的推广契机下，需要考虑BIM技术实施时建筑模型信息的数据信息储存、调用和管理问题，而且专家系统需要建立专业的、完善的知识库作为基础才能真正的帮助审图流程的顺利进行，否则，将会出现很大的审图误差和审查错误。统一标准化的建筑信息管理是一个未来的趋势，结合当下的云计算、云储存等计算机技术来探索建设过程中的数据管理方案会是一个新的思路。因此，针对BIM技术中各个专业的特性和审图规则，利用专家系统技术补足人为因素的缺点，研究专家系统技术在子专业的图纸审查过程中的行为模式，能更好的辅助工程建设的顺利进行。
结束语
现代建筑工程的发展离不开计算机技术的辅助和技术支持，探索多元化的人工智能技术在工程建设方面的应用，解决计算机学科同工程领域之间的技术交叉问题对我国的城市化建设具有重要意义。
参考文献：
[1]李雪，马小军，朱亮.基于BIM的建筑电气审图专家系统的设计与实现[J].电气应用，2015，34（6）：83-86.
[2]BIM技术在智能建筑中的应用[J]．智能建筑，2016，（10）：２２．
论文作者:马晓悦
论文发表刊物:《基层建设》2019年第20期
论文发表时间:2019/10/8
标签：技术论文; 人工智能论文; 专家系统论文; 神经网络论文; 图纸论文; 成本论文; 工程论文; 《基层建设》2019年第20期论文;