基于神经网络技术的玻璃幕墙工程造价指标体系研究以及应用

井山

【摘要】随着玻璃幕墙新技术的应用，在工程上如何最大程度的降低各项综合造价指标以及各部分的费用将成为代表性的研究课题。本文主要从玻璃幕墙的应用现状以及问题着手，并基于BP神经网络的算法原理，应用MATLAB编写以神经网络技术为核心的应用办公软件，实现玻璃幕墙工程造价指标与工程特征的非线性拟合。以幕墙工程的技术特征为平台，通过神经网络技术的实现手段，对幕墙行业的发展具有深远重要的意义。

【关键词】玻璃幕墙；工程造价；神经网络技术

中图分类号： TU723.3 文献标识码： A 文章编号：

1玻璃幕墙工程概论

玻璃幕墙工程的应用现状以及问题

一般而言玻璃幕墙通常是指由支撑结构以及玻璃组成，然后不受主体结构载荷且相对主体结构能够移动的装饰外层结构。玻璃幕墙具有无污染和美观等优点，外层涂有一层彩色的金属镀膜，让旁观者从外观上看如同一面镜子，将外界的景色映入眼帘，另外这样的装饰能够让室内避免受到强光的照射，从而视觉柔和，避免居住者受到强光的照射。

点式玻璃幕墙工程的主要问题是：

1）不锈钢包门、门柱、雨蓬等的内部钢框必须经过校直工序，方可使用；

2）雨蓬应合理排水，不应四边都下水，最好是向后集中，收入水漏管；

3）开启扇设计在死墙处、楼梯间洞口半截处、室内高处等，无法开启或不易开启；

4）点式玻璃幕墙采光顶扣件的安装方式

由于点式幕墙采光顶，玻璃易炸裂，有些工程竣工后，操作者只能站在室外。因此，设计时应考虑更换维修方便。

玻璃幕墙工程的主要问题

放大样的问题

放大样在工程实际中主要存在两个问题

1) 新结构、新材料的应用。如果无十分的把握，在批量使用之前，应进行放大样过程，必要时还应进行模拟实验。如某工程批量使用荷兰千思板，这种材料和结构，我公司以前未用过，技术人员也无这方面的实际经验，只是根据代理商的介绍，批量安装前没有进行放大样过程，结果工程安装后，出现千思板大面积表面不平整，影响了工程质量；

2) 放大样过程不彻底。作为工程技术人员，不仅要保证下料尺寸的正确，还应在设计上保证构件安装后的性能。如某单元工程翻窗放样，设计员在单元平放组装时看到，翻窗边框、扇框、玻璃等下料组装尺寸正确，可以开启，即万事大吉，在板块现场安装后，普遍出现翻窗吊角、关不严、扇框与锁块干涉等质量问题，如果放样时将单元板块吊起，放样过程彻底，翻窗质量问题就能暴露出来，就有可能及时采取措施，避免批量问题；

1.2.2 钢化玻璃以及建筑密封胶的问题

洞口边缘的胶及胶板密封的漏水问题，某工程为竖条形幕墙，幕墙边框与洞口边的密封采用胶板并用复合板条、铝板条、镀锌板条压住，注胶，由于土建洞口边不齐，设计提胶的数量太少，导致无法完全密封，完工后漏水；

一些单元工程结构胶外露，玻璃幕墙工程技术规范JGJ102-2003中9.7.4条规定：单元板块的硅酮结构密封胶不宜外露，主要考虑一是结构胶受紫外线照射后会影响其性能；二是结构胶不能作为防水密封材料使用；

个别设计员不注意酸性硅酮建筑密封胶的使用，由于酸性硅酮建筑密封胶固化时释放出醋酸，对镀膜玻璃有腐蚀并可能与中性的硅酮结构胶中的碳酸钙起反应，玻璃幕墙工程技术规范JGJ102-2003中3.5.4条规定：玻璃幕墙的耐候密封应采用硅酮建筑密封胶；点支承幕墙和全玻幕墙使用非镀膜玻璃时，其耐候密封可采用酸性硅酮建筑密封胶。夹层玻璃板缝间的密封，宜采用中性硅酮建筑密封胶；第3.1.4条规定：隐框和半隐框玻璃幕墙，其玻璃与铝型材的粘接必须采用中性硅酮结构密封胶，为强制条款；

神经网络理论的研究

从人的经验出发，模拟控制解决了智能控制中人类语言的描述和推理问题，特别是一些不确定性语言的描述和推理问题，从而在机器模拟人脑的感知、推理等智能行为方面迈出了重大的一步。

人工神经网络（简称神经网络，Neural Network）是模拟人脑思维方式的数学模型。神经网络是在现代生物学研究人脑组织成果的基础上提出的，用来模拟人类大脑神经网络的结构和行为。神经网络主要反映了人脑功能的基本特征，如学习、记忆、联想等内容。

神经元由三部分构成：

1）细胞体（主体部分）：包括细胞质、细胞膜和细胞核；

2）树突：用于为细胞体传入信息；

3）轴突：为细胞体传出信息，其末端是轴突末梢，含传递信息的化学物质；

4）突触：是神经元之间的接口（104~105个/每个神经元）。一个神经元通过其轴突的神经末梢，经突触与另外一个神经元的树突连接，以实现信息的传递。目前神经网络模型的种类相当丰富，已有近40余种神经网络模型。

典型的神经网络有多层前向传播网络 （BOP网络）、Hopfield网络、BAM双向联想记忆网络、SOM自组织网络、Blotzman机网络和Madaline网络等。

基于神经网络的系统辨识

① 将神经网络作为被辨识系统的模型，可在已知常规模型结构的情况下，估计模型的参数。② 利用神经网络的线性、非线性特性，可建立线性、非线性系统的静态、动态、逆动态及预测模型，实现非线性系统的建模和辨识。

基于神经网络模型的工程造价指标系统的设计以及应用

设计依据

主要是根据各类玻璃的性能特征研究以及影响造价指标的各项因素，然后使用MatLab输入样本的向量，并且选择BP模型进行非线性的映射。

编程的设计

针对某玻璃幕墙工程，将工程的相关特征输入软件，可以大概推算出工程的造价指标，从而更好的指导经济工作。通过输入非线性搜索拟合可以得出隐框玻璃幕墙的造价指标。根据工程的中标价格数与网络软件的拟合度误差稍高于工程造价误差的百分之二，可以接受需要完善样本数以及补充样本数，从而改善软件的应用。

幕墙工程的施工细则

1）工程部组织考察施工单位，根据考察结果填写《供方评价记录表》。

2）施工单位报方案、报价、送样品。

3）预算部组织工程部、技术部及相关部门和领导参与定标，确定施工单位。

4） 入场准备：首先，检查施工单位人员组织情况，是否满足工程需要，人员是否经过三级教育、是否经过安全技术交底，作业人员是否有操作证；其次，.材料进货检验，检查规格、型号、厚度、有无破损，填写《进货检验监督记录》；第三，.要求施工单位熟悉施工图纸，了解安装要点，依据施工技术交底作好施工准备，根据图纸或设计变更核对预埋件、支座面和地脚螺栓的位置、标高的尺寸偏差应符合相关的技术规定及验收规范；第四，.专业设计机构将图纸报送审图机构进行审查；第五，.施工图审查合格后，施工单位在质检站进行质量监督备案登记；最后，.审核施工单位报送的施工方案，对施工方案进行评审并签字确认。

结语：

本文首先从玻璃幕墙的应用现状以及问题着手，基于BP神经网络的算法原理，应用MATLAB编写以神经网络技术为核心的应用办公软件，实现了玻璃幕墙工程造价指标与工程特征的非线性拟合。同时以幕墙工程的技术特征为平台，通过神经网络技术的实现手段，，相信可以对幕墙行业的发展提供参考。

参考文献

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【2】赵长春;幕墙保温与节能浅析[J];房材与应用;2005年02期

【3】吴颂荣;镀膜中空玻璃隐框幕墙与建筑节能设计[J];广东科技;2004年11期

【4】陈海辉,熊建明,邓先和;热通道玻璃幕墙的特性研究及应用[J];华南理工大学学报(自然科学版);2002年12期

【5】陈柳;玻璃幕墙设计及其模式研究[J];华中建筑;2004年05期