胡振中

于清华大学土木工程系先后获得工学学士和工学博士学位。

现任清华大学深圳国际研究生院副教授,兼任中国图学学会理事、BIM专委会副主任等职务。

主要研究方向为土木与海洋工程信息技术、建筑与城市信息模型(BIM/CIM)、数字海洋和数字防灾技术。

教授工程硕士数学、土木与建筑工程CAE等4门课程。

  • 2021-06-22

    为了促进国内高校本科生对清华大学深圳国际研究生院的了解,海洋工程研究院2022级招生说明会专场将于2021年6月26日(周六)上午召开。

    同时,海工院2021年优秀大学生暑期夏令营正在开放报名中。此次夏令营主要包括四个学科方向,分别是土木水利、资源与环境(海洋方向)、电子信息(海洋方向)和能源动力(海洋能源工程)。活动旨在增进国内优秀大学生对海工院相关学科的了解,并为接收2022级免试推荐研究生进行初步遴选工作。

    详情请见链接:https://mp.weixin.qq.com/s/uH5uaSnMpRdlS3UtVA7Bfg

  • 2021-06-08

    “海洋环境信息建模系统”已获得计算机软件著作权登记证书(登记号:2021SR0772916)。

    本系统主要面向与海洋领域相关的各类工作人员,提供用于浏览、查询多种海洋大气及波浪等环境信息数据的平台。在本系统中,用户可以通过三维交互的方式浏览环境数据在全球的分布,对海洋环境随区域的变化趋势产生直观的认识;用户也可直接在交互界面查询任意位置的环境数据,降低海洋环境信息数据检索和读取的门槛。本系统主要由数据管理模块、三维图形处理模块、用户交互界面模块组成。其中,数据管理模块从netCDF(network Common Data Form,网络通用数据格式)文件中提取并管理所需的环境信息数据;三维图形显示模块控制三维地球的生成及环境数据的可视化处理;用户交互界面模块用于处理鼠标、键盘等用户输入,并进行三维图形的最终展示。

  • 2021-06-07

    “建筑群风环境与污染物扩散模拟系统”已获得计算机软件著作权登记证书(登记号:2021SR0772915)。

    本系统面向建筑设计与运维人员,提供用于发起、执行建筑群风环境与污染物扩散模拟,并浏览模拟结果的平台。通过本系统,用户可以交互式地发起建筑群风环境与污染物扩散模拟,而无需关注数据获取与数值计算的具体细节,从而降低建筑群风环境与污染物扩散模拟的技术门槛,提升建筑设计与运维阶段信息化水平。系统由数据管理、模拟计算与前端交互三个模块组成。基于B/S架构,系统将繁重的模拟计算任务部署于服务器端完成,降低了用户端计算能力需求。其中,数据管理模块基于地理信息系统(GIS)技术,实现对风环境与污染物扩散分析所需数据的自动提取、集成与存储。模拟计算模块基于中尺度气象模型(MMM)与计算流体力学(CFD)模型,实现模拟任务的自动发起、参数调优与任务调度。前端交互模块通过Web与用户交互,提供了结果可视化功能。

  • 2021-04-12

    Knowledge Extraction and Discovery Based on BIM: A Critical Review and Future Directions已发表于Archives of Computational Methods in Engineering期刊。

    建筑行业的生产活动离不开海量经验和知识的支持。除通过对工程实践的总结外,许多研究也尝试采用知识工程技术对行业知识进行提取,并将其以文档或数据库等形式存储。近年来,BIM作为一种提取、交换与管理建筑信息的理想媒介,在建筑行业得到了普及与应用,在建筑行业的知识获取与管理中也展现出巨大潜力。本文对基于BIM的知识工程研究进行了全面调研,并从以下五个角度对相关研究进行总结:1)知识描述;2)知识发现;3)知识存储与管理;4)知识推理;5)知识应用。综述显示,BIM可以与本体、语义网、数据挖掘等知识工程技术结合,为知识发现提供足量信息,为知识的集成与应用提供平台。本文同时揭示了知识在建筑行业的潜在价值,但目前行业对知识的管理与应用总体仍处于初级阶段。未来,BIM有望与知识工程技术深度融合,从而构建基于知识驱动的建筑设计、施工与运维体系,为智能建筑、智慧基建提供助力。

    注:Archives of Computational Methods in Engineering,是工程技术领域的顶刊,2019年影响因子为6.730。

  • 2021-03-01

    Linking Data Model and Formula to Automate KPI Calculation for Building Performance Benchmarking已发表于Energy Reports期刊。

    建筑是全球一次能源的主要消耗者之一,对其能耗的分析、管理离不开大量的监测数据。关键绩效指标(KPI)可以克服数据异构带来的挑战,实现不同建筑物的能效对比。但是,当前建筑能耗监测系统和数据仍是典型的“数据孤岛”,相互割裂,且数据及KPI计算公式之间存在明显的语义鸿沟。针对该问题,本研究提出一种基于本体的建筑能耗KPI自动计算方法。该方法首先实现了BIM模型建筑信息、传感网络感知的能耗及环境信息的语义链接,实现了建筑运维阶段静态、动态数据的集成;同时,基于本体建立了KPI公式各参数与数据模型的语义映射关系,从而可直接基于SPARQL实现数据查询和自动计算。案例应用验证表明,本文方法可自动根据所选择的KPI进行数据查询提取并计算特定空间及时间内的能效指标,并支持基于不同粒度的数据计算同一KPI,从而可基于不同LOD的数据实现同类建筑物的能效对比。有关研究可为管理者发现建筑能效表现的差异,优化建筑用能效率提供决策依据。研究同时也为数据模型及其计算模型(如KPI公式)的语义链接与映射提供了一种新方法,可支撑其他有关多源异构数据融合、计算的研究。

    注:Energy Reports,是能源研究领域的重要期刊,2019年影响因子为3.595,属Q2区SCI期刊。