人工智能在建筑行業應用概述

人工智能在建筑行業應用概述摘要人工智能(ArtificialIntelligence，AI)是當前科學技術發展中的一門前沿學科，是在計算機科學、控制論、信息論、神經心理學、哲學、語言學等學科的研究的基礎上發展起來的，因此又可把它看作是一門綜合性的邊緣學科。隨著該學科的不斷發張，其在建筑領域的應用范圍也不斷擴大，極大的促進了我國建筑行業從傳統運作走向現代管理和經營。本文首先對人工智能進行了簡要介紹，并從五個方面對該技術在建筑領域的應用進行了討論。關鍵字：人工智能；建筑領域；計算機應用。1、引言人工智能(ArtificialIntelligence，AI)是當前科學技術發展中的一門前沿學科，是在計算機科學、控制論、信息論、神經心理學、哲學、語言學等學科的研究的基礎上發展起來的，因此又可把它看作是一門綜合性的邊緣學科。AI的出現及所取得的成就引起了人們的高度重視并得到了很高的評價。甚至有人把AI與空間技術、原子能技術一起譽為20世紀的三大科學技術成就。人工智能是一門研究如何構造智能機器(智能計算機)或智能系統并使它能模擬、延伸、擴展人類智能的學科。或者說人工智能就是要研究如何使機器具有聽、說、看、寫、思維、學習、適應環境變化、解決所面臨的各種實際問題等功能的一門學科。人工智能的研究重心主要集中在專家系統、機器學習、模式識別、自然語言理解、自動定理證明、自動程序設計、機器人學、博弈、智能決策支持系統及人工神經網絡等方面。但由于研究者對于人工智能的理解存在差異，所以就形成了不同的人工智能的研究方法，其主要有三種，分別如下：1.1、以符號處理為核心的方法——符號主義計算機具有符號處理的推算能力，這種能力蘊涵演繹推理的內涵。因此，可通過相應的程序體系來體現出某種基于邏輯思維的智能行為，達到模擬人類部分智能的目的。該方法的特征是：立足于邏輯運算和符號操作，適合于模擬人的邏輯思維過程，解決需要進行邏輯推理的復雜問題；用一定的符號表示知識，在已知基本規則的情況下，無需輸入大量的細節知識；便于模塊化，易于修改；能與傳統的符號數據庫進行很好地連接；可對推理結論進行解釋，便于對各種可能性進行選擇。1.2、以網絡連接為主的連接機制方法大腦是人類一切智能活動的基礎，因此從大腦神經元及其連接機制著手研究，弄清大腦結構及其信息處理的過程與機制，可望揭示人類智能的奧秘，從而真正實現人類智能在機器上的模擬。該方法的特征是：通過神經元間的并行協同作用實現信息處理；通過神經元間的連接存儲知識和信息，具有聯想和魯棒性；通過對神經元間連接強度的動態調整，可較方便地實現對人類學習、分類等能力的較好模擬；適合于模擬人類的形象思維；求解問題時，可以比較快地獲得滿意的近似解。1.3、系統集成方法人類的智能活動中既有邏輯思維又有形象思維，單獨使用符號主義方法或連接機制方法都不能完整地解決智能模擬問題。因此，把二種方法結合在一起綜合研究，是模擬智能研究的一條必由之路。系統集成方法兼有符號主義方法和連接機制方法的特征。集成模式有二種。第一種模式是結合，符號主義方法與連接機制方法均保持獨立的結構，但密切合作，任何一方都可以把自己不能解決的問題轉交給另一方。第二種模式是統一，將符號主義方法與連接機制方法有機地統一到一個系統中，既有邏輯思維的功能，又有形象思維的功能。2、人工智能技術在建筑領域的應用研究者們把人工智能技術與建筑行業各專業領域知識相結合，使得人工智能技術在建筑行業中取得了非常廣泛的應用。已有許多專家系統、決策支持系統應用在建筑行業取得了很好的經濟效益和社會效益。下面針對建筑設計、建筑結構、建筑電氣、建筑施工以及建筑施工管理等建筑行業中的各個專業領域，分別闡述了人工智能技術的應用。2.1、人工智能技術在建筑設計中的應用建筑設計師一直以來使用AutoCAD從事繪圖工作，大量時間被消耗在繪圖環節而沒有體現真正意義上的建筑設計，設計師們的靈感、創意、創新也無法通過AutoCAD得到更加全面的體現。隨著人工智能技術在建筑設計行業中應用的不斷深入，現在的設計師中的絕大多數都開始應用能夠在設計全稱提供二維圖形描述和三維空間表現的理論及技術來完成日常工作，不僅提高了工作效率，也使得建筑設計的特點得到了更好的體現。例如，Arch2010就是一款基于AutoCAD2002—2010平臺的，專為建筑設計工作而量身打造的CAD系統，它集人性化、數字化、可視化、參數化、智能化于一身，將建筑構件作為最基本的設計單元，采用了非常先進的自定義對象核心技術，實現了二維圖形與三維模型的同步。此類系統的使用讓建筑設計師再也不必趴在桌子上完成繪圖工作，讓他們的創意和設想能夠得到更完美的發揮和實現。工程圖檔也不再是以往那種抽象的線條堆積，而是通過數字化技術轉化成了直觀的、可視的建筑模型，真正實現了系統界面人性化、構件創建參數化、構件關聯智能化、設計過程可視化。2.2、人工智能技術在施工管理中的應用傳統的建筑施工管理中，主要是依靠手寫、手繪的方式來完成有關施工檔案的記錄和施工平面圖的繪制，而隨著人工智能技術在建筑領域里應用范圍的不斷擴大，綜合采用數理邏輯學、運籌學、人工智能等手段來進行施工管理已經得到了認可和普及。目前比較流行的基于C/S環境開發的建筑施工管理系統，已經涵蓋了工地管理的方方面面，主要包括員工管理模塊、分包合同管理模塊、固定資產管理模塊、供應商管理模塊和財務管理模塊、施工日志管理模塊、員工考勤管理模塊與工資掛鉤細化了對分包商和供應商的管理，更加有效地控制材料進出，供應商和分包商以及員工的管理真正實現了工地物流、資金流和業務流“三流合一”。另外，建筑施工管理系統的數據庫也非常強大，具有極為強勁的數據處理和儲存能力，不僅性能穩定，升級和日常維護也非常的快捷方便。另外，針對建筑施工人流復雜、密集的特點，系統還相應設置了權限管理功能，保障了施工管理數據的安全和準確性。2.3、人工智能技術在建筑施工中的應用人工智能技術在混凝土強度預測分析中也開始廣泛應用。對于建筑施工來說，28天抗壓強度是衡量商品混凝土性能的重要指標。如能在短時間內預測到其28天強度值，就可以對混凝土質量進行控制。傳統的混凝土預測方法通常為基于數理統計的線性回歸方法。然而對于商品混凝土來講，由于摻入了大量的粉煤灰，其抗壓強度的大小和混凝土各組成材料之間呈高度非線性關系，采用通過回歸得到的線性函數并不適用。因此將人工神經網絡技術引入到混凝土性能預測領域。天津大學的趙勝利比較了3種不同輸入模型的RBF網絡的預測效果并與傳統的BP網絡模型進行比較，提出的RBF網絡模型具有很高的預測精度和較強的泛化能力，可作為商品混凝土性能分析的一種新型有效的方法。2.4、人工智能技術在建筑結構中的應用汶川地震的發生以及這場地震所造成的嚴重危害，讓建筑結構控制及健康診斷工作得到了前所未有的關注。以往建筑行業所采用的傳統的結構系統辨識方法普遍存在著抗噪聲能力差、適用范圍較窄、難以進行線性識別的缺點，讓工作的有效開展受到了極大的限制。近年來，隨著人工智能技術的發展，出現了一種新型的基于人工神經網絡的系統辨識方法，該方法通過模糊神經網絡所具有的學習及非線性映射能力來獲得實測結構動力響應數據，并以此構建起建筑結構的動力特征模型。模糊神經網絡可以非常精確地預測結構在任意動力荷載作用下的動力響應，因此可以用于結構振動控制與健康診斷中，同時還可以隨時加入其它辨識方法總結出的規則，且可以做成硬件實現，具有很強的可擴展性與實用性。2.5、人工智能技術在建筑電氣中的應用隨著我國建筑業的迅速發展，行業的總體能耗急劇攀升，有一段時間在總能耗中所占的比例甚至超過了30%，所以，實行建筑節能對于實現我國的節能減排目標無疑具有巨大的促進作用，而電氣節能技術則是當前效果最為顯著的節能方式之一。建立電氣節能評估模型，利用人工神經網絡進行訓練，提升其評估的準確性和網絡泛化性，使建筑節能改造工作的實施能夠具有更多的科學依據。其中，BP神經網絡算法就是一種能夠將輸入/輸出問題轉化為線性問題的學習方法。傳統的BP網絡采用的是梯度下降法，該方法的學習速率是保持不變的，同時訓練所需的時間較長，且在學習過程中可能發生局部收斂的情況；改進型的BP算法和L-M反算法則增加了動量因子，無論是在穩定性還是收斂性方面，都要優于傳統的BP算法，因此廣泛的應用于當前建筑電氣節能評估模型的構建工作中。使用該方法構建的建筑電氣節能評估模型的權重，能夠以相對聯系的方式隱藏于網絡當中，這種評價方式更加科學、簡單、適用，所評估模型的適用范圍也更為廣泛。3、總結經過不斷的發展，建筑業目前已經成為了我國的支柱產業之一，無論是從建筑業的自身發展，還是從時代發展的要求來看，進一步加強人工智能技術在建筑業的應用都是行業能夠擺脫傳統的運作模式走向現代化經營和管理的必由之路。這就要求行業的決策者、管理人員和技術人員更新思想、轉變觀念，對人工智能技術給予充分的重視，并加強在這方面的資金、技術和培訓的投入，從而使我國的建筑行業能夠在更短的時間內走向現代化和智能化。參考文獻[1]吳選忠，倪子偉.人工智能新技術在智能建筑中的應用研究[J].福建建設科技，2005.(2)[2]王波，蔣鵬，卿曉霞.人工智能技術及其在建筑行業中的應用[J].微型機與應用，2004，（1）.[3]劉玉斌.人工智能技術在建筑領域的應用[J].城市建設理論研究，2011，（2）.[4]余家慶.談基于人工智能技術的建筑設計中圖像處理軟件[J].企業科技與發展