建筑结构设计的知识管理与智能化方法研究

李彬瑜，史健勇

（上海交通大学 船舶海洋与建筑工程学院，上海 200240，E-mail：lbynh@126.com）

结构设计是建筑生命周期的重要阶段，是建筑的骨架，更是对建筑生命周期内安全性的保障。但目前针对结构设计阶段的信息管理仍基于传统二维图纸的信息管理，相比于施工、造价等建筑其它阶段基于BIM 的信息管理应用较为落后。因此针对结构设计阶段做知识提取的研究：有助于对结构设计项目管理。目前，针对结构设计的管理仍以二维图纸时期的管理特点为主，实施基于图纸编号的管理方式。但图纸编号的管理方式仅显示图纸的编号和图名，对项目的设计内容、体系结构、做法工艺难以直接表达。因此利用BIM 技术完成结构设计知识信息提取，更有利项目管理人员对历史设计项目的管理、查阅，有助于工程师更清晰、更直观地对历史设计案例查找学习，为新的项目提供设计帮助，而且经过知识提取可得到结构化数据，为结构设计的智能化研究提供数据源。直接利用CAD 二维图纸或BIM 三维模型进行数据学习难度较大，以量化的、结构化的数据开始数据挖掘是较普遍的研究方法。由于BIM 本身就是一项信息管理技术，数据结构清晰，数据架构工整，是可直接被利用的结构化数据格式。基于提取到的设计信息完成更进一步数据挖掘学习的研究，是对BIM 信息的更充分利用，使BIM 技术的信息管理价值最大化。同时，每完成一项建筑设计项目，即可通过知识提取来获取新项目的设计架构，并更新数据样本。通过样本的不断扩充，为未来新的项目设计提供历史数据经验参考。

目前有较多学者针对建筑设计知识与BIM 技术进行建筑设计智能化的研究。Zhang 等[1]通过收集和深挖BIM 模型中大量的设计日志，研究基于BIM 技术的协同设计实践中的协同网络，并检查设计特征之间的关系，通过对项目设计师的协同网络特征与生产性能之间关系的分析，了解项目实践状态。Mattern 等[2]利用BIM 模型作为仿真和分析的输入，为早期的建筑规划设计提供方案，实现基于模型的设计选项管理。André Monteiro 等[3]认为利用BIM 技术进行三维建模设计比CAD 二维建模设计可表达内容更为丰富，因此输出时需要制定输出规则，避免输出BIM 文件冗余。Grit Ngowtanasawan[4]针对泰国的建筑，采用探索性因素分析统计技术（EFA），在建筑行业和BIM 技术中提取到相关的因素并进行分类分析。

为了解决目前存在的相似结构重复设计、历史设计成果资料无法直接使用的问题，本文基于IFC数据和结构设计计算，建立针对结构设计领域的数据库，实现结构设计案例库学习、新项目结构智能设计、结构设计案例库查询对比、新项目归档入库管理。通过对项目案例库和设计规则的学习，完成新项目的结构智能设计。同时通过对新项目的规则化入库管理扩充案例知识库，减少结构设计人员重复相似结构设计的人工工作，实现建筑结构设计阶段设计、管理、查询的智能化应用。

1 设计知识提取管理系统建立

结构设计关键信息分为两类，一类为设计参数信息，包括项目名称、项目地点以及荷载、地震参数等设计指标；另一类为几何信息，包括构件类型、截面特性、构件长度等。因此需先建立结构设计数据库，构建数据库知识目录，按照知识目录提取项目信息。对于设计信息将对设计计算书进行语义信息提取，对于几何信息将利用IFC完成信息提取。

1.1 结构设计数据知识库建立

对于结构设计领域数据库的建立，主要考虑两方面的因素，一是考虑现有行业规范，利用行业规范的完整性保证全面性；二是考虑到实际应用场景，确保数据库的实用性。

在规范方面，主要应用中国建筑行业标准《建筑产品分类和编码》（JG/T151-2015），该标准主要适用于民用建筑和一般工业建筑用建筑产品的信息管理与交流及数据库建设的分类和编码[5]。《建筑产品分类和编码》将建筑产品分为结构类产品、建筑类产品、机电类产品和人防类产品，符合结构设计的分类需求。

在实际应用需求方面，由于规范的分类较为笼统，因此需要根据结构设计需求细化分类，需包含以下3个方面：一是建筑整体信息，建筑物的整体特征决定建筑的整体形式，对于商场、写字楼、住宅等不同用途的建筑其结构体型、开间设计有所不同；二是空间信息，空间用途决定该空间构件的受力特征，不同用途的空间有不同规定的受力荷载；三是构件信息，包括材质信息、截面信息等，构件设计通常是结构工程师设计中反复调整的部分。

因此，结合规范和实用性要求，建立基于构件管理的结构设计领域数据库。以混凝土柱构件为例，数据库内容部分整理示例如表1所示[6]。

表1 混凝土柱数据库部分内容示例表

基于结构设计知识数据库建立，有助于信息专项管理，便于结构设计者查找比对历史项目，吸收总结工程经验。

1.2 设计计算书的信息提取

对于设计参数、建筑用途等IFC中难以提取的非几何信息，将通过设计计算书提取参数信息。计算书通常由设计计算和结果性结论构成，由于计算 书内结果性信息通常为“参数名称：参数值”的格式，例如“地震烈度：6（0.05g）”，因此将利用python对计算书进行规则化提取。具体流程如下。

第一步，打开计算书，剔除设计计算书中的小标题、分步计算结果等内容，保留“参数名称：参数值”格式的结论性内容，每条独立成行。

第二步，以“：”作为切分点，切分每行语句。

第三步，以“：”前词语作为参数名称，以“：”后词语作为参数值，形成字典数据集。

第四步，匹配设计知识数据库目录，筛选目录中信息录入数据库。

在录入结构设计知识数据库时，需对每一项目编制ID，以统一ID关联数据库、计算书和IFC。

1.3 IFC 文档的信息提取

IFC作为BIM技术的通用数据格式，其中包含BIM模型中的完整信息。IFC数据有着自身的数据框架，IFC框架中有4个概念层级，且4个概念层级之间的关系为自上而下的关系，4个概念层级从下往上依次是资源层（Resource layer）、核心层（Core layer）、交互层（Interop layer）和领域层（Domain layer）[7]。以一根柱为例，其中一个信息在IFC中表达如下：

#155= IFCCOLUMNTYPE

（"0WPbioIcbCDAZRjiQgF54k"，#41，"450 x 600mm"， $，$，$，（#153），"150163"，"450 x 600mm"，.COLUMN.）；

IFC 中实体的语义和实现通过标准化的继承机制进行了概括。在上例#155 信息中可见，其引用#41 和#153 两条信息。

目前，国际上关于IFC 文档信息提取的方法有很多。IFC SDK 为C++语言环境下不借助外界库读取IFC 的开发工具；xBIM toolkit 为基于.NET的开源工具包，支持读入、查看、IFC 数据处理等多种功能但操作较为复杂；IfcOpenShell 为基于 Python 语言的功能模块灵活读取IFC 工具，且支持IFC 多个版本，应用较为方便[8~10]。除此3 种常用的信息提取方法外，还有IFC Engine、IFC++等方法。

IfcOpenShell作为IFC解析工具，是一个开源（LGPL）的IFC软件信息库[11]。IfcOpenShell和大多数其它以EXPRESS语言为基础的工具包在运行时都将IFC编译成两种形式：一种是早期的绑定定义，一个类层次结构和成员函数；另一种是的通过后期绑定规则在运行时定义操作模式。与C++语言相比，虽然C++环境下的开发相对于Python较为灵活，但C++语言下的解析工具在运行时的解析反射十分有限。此外，IfcOpenShell的另一个优势为支持多个IFC版本同时运行，可在同一个执行模块或插件中同时支持IFC2×3、IFC4、IFC4×1、IFC4×2等多个IFC版本[12]。

基于Python语言的便捷性和多IFC版本的考虑，本文采用IfcOpenShell作为解析IFC文档的工具。基于IFC数据格式的层级关系，利用IFC的层级架构解析IFC文档，通过遍历找寻所需的IFC实体，提取属性信息。现以一根梁（IfcBeam）为例，提取代码流程如图1所示，提取信息结果如表2所示。

图1 IFC信息数据提取代码流程

IFC知识提取结果内容较为全面，包含全工程周期的项目信息，因此需以项目ID关联设计知识数据库，匹配设计知识数据库目录，筛选目录中信息录入数据库。

2 结构设计智能化方法

2.1 结构智能设计技术路线

依据传统结构设计的流程，提取传统结构设计中的关键性参数指标构建结构设计领域数据库。基于结构设计领域数据库的内容，可针对结构设计领域进行数据挖掘和分析研究，利用数据挖掘算法对数据库内历史设计案例的分析计算，以替代人工项目经验积累的过程，为设计工作者提供设计参考[13]。

结构智能设计技术路线如图2所示，包括数据库、算法推理、BIM技术和结构计算4个模块。具体执行过程：一是在进行结构设计之前，关于项目名称、地点、年份、用途等项目信息已有明确要求，因此，基于项目要求可在BIM模型中进行项目初步规划设计，并将初步设计模型生成IFC数据格式；二是利用IFC提取项目信息，并基于项目信息在数 据库中筛选与新项目具有相似用途、相似地质状况等历史设计方案；三是利用筛选出的历史项目数据，根据历史项目的设计结果推导出新项目待设计的部分内容；四是根据推导结果在BIM模型中完成细部补充设计，并关联结构计算软件完成结构正向设计；五是将新完成的设计结果按照上述方法完成新项目的信息归类，录入数据库。

表2 从IFC 提取梁信息的信息提取结果节选

图2 结构设计智能化方法技术路线

2.2 结构设计参数选取

结构设计需要基于建筑用途、建筑地点等实际需求确定设计参数。我国对结构设计的计算参数有严格的规定，依据《建筑工程抗震设防分类标准》《建筑抗震设计规范》《建筑结构荷载规范》等设计规范，将建筑地点、结构类型、建筑用途、场地条件等已确定参数项与荷载、抗震等级等未确定参数项关联，查询待确定参数值，参数关联关系如图3所示，基于输出结果，完成对BIM结构模型计算信息缺失值的填补。

图3 设计参数关联图

2.3 结构设计算法推理

基于设计知识数据库，利用已确定的设计参数筛选数据库中与新项目拥有相符的历史设计项目，按传统设计步骤逐一推理未知设计参数，将已推理出的参数作为下一项待确定参数数据筛选的条件。对于参数推理算法主要分为文本型数据的推导和数字型参数的推导。

对于文本型数据的推导，例如结构形式、材料类型、建筑材料强度等设计参数，将通过概率统计，选取知识数据库中相符历史项目的统计概率最大的参数。对于数据推理将基于最小二乘法的聚类法，即将数据随机选出k个点作为聚类中心，根据欧几里得距离变量，将所有的实例分配到各自最靠近的聚类中心，并计算出实例所在的每个聚类的质心，这些质心将成为各个聚类的新的中心值[14，15]。最后用新的聚类中心重复整个过程，直到迭代中心固定。因此假设需要将数据{xi}聚为k类，经过聚类之后每个数据所属的类别为{ti}，而这k个聚类的中心为{μj}，可得函数如下：

由此按照结构设计数据库中提取到的特征值可将设计案例进行分类，得到每类相似案例设计参数的均值统计结果，为新设计提供多个参考方案。

2.4 设计规则检验

仅依靠数据库进行的数值推导结果不足以满足我国设计规范要求，需要按照设计规范验证推导结果的合规性，将推导结果依设计规则进行修正。

（1）基于构件几何特性的规则修正。对于规则修正将基于设计规范和经验公式，剔除或修正不符合规范的设计方案，并将推理数据调整为符合设计习惯的参数。以梁构件为例，根据框架混凝土结构设计经验公式，次梁截面高度一般为跨度的l/18~1⁄12，主梁截面高度一般为跨度的l/15~1⁄10，截面宽度一般为截面高度的1⁄3~1⁄2。因此，需先判断推理出的结果是否符合设计公式。根据一般设计习惯，截面常以50mm为设计单位，因此需对推理结果的数值进行调整，调整到符合设计习惯的数值。其流程如图4所示。

图4 结构设计算法推理流程图

（2）基于结构力学特性的计算核验。结构设计需经过严谨的力学计算为建筑安全提供保障。目前我国对结构模型力学性能的合规计算已趋于成熟化，但对于结构计算模型与BIM模型数据通用转化、实现BIM正向设计的方向仍在研究中。由于目前国内常用的BIM建模软件Revit仅作三维信息储存不具备结构计算功能，因此结构BIM模型不可直接用于结构计算，需再次进行数据转换。基于结构计算软件盈建科公司开发“REVIT-YJKS ForRevit”，实现Revit结构构件与盈建科结构构件的对应匹配，通过YJK与Revit的接口，完成Revit.rvt模型转化成YJK可导入进行结构计算的.ydb格式文件，转换导入YJK。其转换结果不仅保留了原始Revit模型中的几何信息，还保留了构件类型等结构计算信息，各构件转换匹配成功，即可进行结构计算分析。

3 案例分析

根据上述方法，以上海市某教学楼结构设计为例实现结构设计智能化。该教学楼高5层，占地面积为35m×18m。结构设计数据库的建立，为结构设计提取设计关键参数，基于对关键参数的分析可对建筑结构设计完成智能选型。

如图5所示，根据现有的地点、建筑用途、建筑层数信息，按照常规设计顺序依次对结构类型、层高、开间、空间用途、跨度进行推理，每确定一项内容即加入下一项特征推理的前置条件并作为约束条件对下一项待确定值推理，最终推理得到待确定的空缺值的参数值。

根据推断的特征值，生成建筑BIM模型图。结构计算部分模型的生成，将采用Revit与盈建科两种设计软件，利用盈建科与Revit的接口完成.rvt格式模型与.ydb格式模型的转化，转化结果如图6所示，由此即可完成设计力学模型分析。

4 结语

本文提出一种建筑结构设计知识提取管理的方法，并提出一种结构智能化设计的方法。主要进行了两方面研究：一是建立知识提取数据库，利用python将知识数据库所需的文本信息从设计计算书中提取，利用IfcOpenShell提取IFC中的几何信息存入知识数据库中，结构设计领域数据库的建立提高了结构设计领域的存储专业性和查阅便利性；二是利用建立的结构设计领域知识库完成设计新项目案例推导，将需设计的新项目信息与历史项目数据进行筛选匹配，调阅出历史设计中的相似项目，利用文本参数概率统计、几何参数聚类推导和规则约束对相似项目的历史数据进行推导，得到符合新项目设计需求的推荐方案。

图5 建筑结构选型推理图

图6 建筑模型、结构模型、结构计算模型转换图

本文研究尚存在一些不足之处。一是基于历史数据的计算推理需要以大量的多样的历史设计案例作为基础，由于数据收集有一定的难度，本文仅针对教学楼进行探讨，其它用途的建筑结构设计特点仍有待研究；二是对于BIM结构模型转结构计算模型本文已探索到有效的解决途径，但对于BIM建筑模型与BIM结构模型之间的转换虽可以实现但限制较多，如何突破限制条件得到合理的转换途径有待进一步的探索；三是本文提供了一套的结构设计的智能化方法，针对结构规则的混凝土框架结构完成结构设计，但对于地质状况奇特、结构造型复杂的结构仍需要进一步研究。