2023-01-17

《面向城市信息模型的半自动地理配准方法研究》已在中国知网网络首发于《图学学报》上。

在城市信息建模（CIM）过程中，缺失地理参照信息的三维模型需要在地理信息系统（GIS）进行地理配准。基于地理参照点可在保证精度的同时实现半自动化的地理配准。该研究在三维模型导入GIS后，首先以模型附近的任意坐标点为参照点，将局部坐标系（LCS）变换至大地椭球表面。此后在GIS中拾取三维模型上的地理参照点，并根据当前的变换矩阵计算LCS坐标，结合该参照点的大地坐标可得该模型的正确变换矩阵。若无地理参照点，可在此方法的基础上持续估计地理参照点实现人工地理配准。通过Cesium实现半自动地理配准方法，使用实际工程使用的三维模型进行应用验证，证明了方法的可行性。上述方法依赖基于单一参照点的LCS向ECEF坐标系空间变换算法，按特点与适用场景可分为基础法、参照点投影法、原点投影法和近似原点法。应用验证过程中分别使用后3个算法，结合计算结果分析了这些算法受参照点与LCS原点距离的影响。

2023-01-05

1月4日下午，广州地铁建设管理有限公司党委书记邹东等一行到访清华大学深圳国际研究生院，与课题组成员进行科研工作交流。

交流会上，课题组成员陈祥祥汇报了有关编码、开放平台、IFC等技术在轨道交通领域的研究应用及展望；本人对施工管理概念模型中涉及的构件、施工资源、组、资源层等抽象名词做了补充介绍，并进一步介绍课题组在数字孪生和知识图谱方面的研究进展。随后，邹东书记与课题组成员进行了深入的技术交流，对我们课题组攻克轨道交通智能化建设核心关键技术的能力给予了肯定，并展望双方能在以往的基础上，继续加强合作、开拓创新，做出更大的成绩！

课题组与广州地铁建设管理有限公司自2014年起经过8年“产学研用”联合攻关，建立了数字孪生驱动的轨道交通工程数字化建设信息理论与技术体系和面向轨道交通数字化建设的设计标准与方法；提出了并实践了数字孪生驱动的轨道交通数字化集成施工解决方案和管理模式；研发了具有自主产权面向轨道交通工程建设的BIM汇聚平台。

2022-12-01

“基于Web的模型可视化平台” 取得软件著作权。

该软件平台是“十三五”国家重点研发计划“乡村住宅设计与建造技术应用信息平台”的标志性成果之一。此课题面向乡村住宅设计建造过程中信息技术应用水平落后的问题，结合乡村住宅实际工程需求，为乡村住宅的信息化转型提供了一系列理论、方法与技术支持。而作为各项技术集成整合与应用的载体，“基于Web的模型可视化平台”成为课题中起到基础性作用。

平台的基本功能包括多源异构乡村住宅数据的转换集成、乡村住宅模型的轻量化与高效传输、以及基于Web端的高效率多尺度可视化，从而实现乡村住宅设计、建造信息的集成与统一对外服务，为村民、设计与施工人员的沟通协作提供理想平台。在此基础上，平台提供了规范的数据接口与开发接口，接入了课题所研发的选址规划评价、图集查询推荐、施工建造模拟等一系列乡村住宅信息化应用，从而为乡村住宅的设计建造提供全方位的信息技术支持。

2022-11-29

Localization and topological observability analysis of a moored floating structure using mooring line tension measurements已在线发表在Ocean Engineering上。

系泊是一种广泛用于浮式结构的泊位方法。本文的主要贡献是提出了一种新的定位方案，该方案提供了额外的实时位置参考，并利用来自系泊监测系统的张力测量，同时估计未知的锚点位置到系泊结构。该方法从张力测量中提取多余的位置信息，而不是利用卫星信号来提高系泊浮式结构的安全性。该文开发了一种将张力测量转换为距离信号的视线模型。与早期的研究相比，Fairleads、炮塔动力学和慢变电流剖面被认为提供了一个更现实和更健壮的基于张力的定位方案。通过构造一个纯距离传感器网络，利用图刚性理论对其拓扑可观测性进行分析。针对某些特定的应用，提出了两个简化模型：（1）用存储的数据查找离线断锚（对于任何装有张力单元的船舶）和（2）用已知的锚位定位锚泊结构。灵敏度研究表明，未知表面电流的影响较小，而未知电流剖面的影响较大。通过增加虚拟船舶的数量，可以提高定位精度。

注：Ocean Engineering，属于工程技术领域顶刊，2022年的影响因子为4.372。

2022-11-11

A hybrid data mining approach on BIM-based building operation and maintenance被引量已破百。

在建筑物的运行和维护阶段，每天都会产生大量的数据。这些积累的数据有可能提供有助于改善设施管理的深层信息。在一些研究中，建筑信息模型/建模(BIM)技术已被证明在运维管理中具有潜力，使存储大量数据成为可能。然而，数据记录复杂、不直观，人工输入不准确，给当前运维中信息的充分利用带来了困难。该研究是针对大型建筑在运维期的数据格式复杂、无法充分利用的问题，提出了一套可精准获取有用信息并检测异常运维记录的混合数据挖掘方法。该文是最早报道BIM数据集上的数据挖掘算法应用、服务于大型建筑运维工程的论文之一，其中针对运维数据的混合挖掘方法具有很强的通用性，因此在发表后被广泛关注和引用，包括多篇SCI顶刊的综述论文。

注：Building and Environment，属于工程与环境科学领域顶刊，目前影响因子为7.093。论文第一作者为清华大学土木工程系2015级硕士生彭阳，本人为通讯作者。