BIM- and 4D-based integrated solution of analysis and management for conflicts and structural safety problems during construction: 1. Principles and methodologies 在谷歌学术上他引次数达到400次,其姊妹篇文章BIM- and 4D-based integrated solution of analysis and management for conflicts and structural safety problems during construction: 2. Development and site trials在谷歌学术上的引用次数也达到了220次,两篇文章合计达到620次引用。
该研究根据施工过程中冲突和安全问题的分析与管理需求,提出并建立了四维结构信息模型(4D-BIM)。基于该子模型,研究了时变结构的动态安全分析、进度/资源/成本的冲突分析和管理以及现场设施的动态碰撞检测的集成,并应用于国家体育场、广州西塔、青岛海湾大桥等3个大型项目。
注:Automation in Construction,属于工程技术领域顶刊,目前影响因子为9.6。
8月9日至11日,第十一届海岸与海洋工程国际会议(ICCOE 2024)于山东烟台举办,课题组博士生刘毅参会并作了题为《Real-time Monitoring and Analysis for Digital Twin of Floating Wind Turbine》的报告,提出了面向浮式风机数字孪生的监测与分析框架,涵盖了海洋环境、风机位姿、结构状态三个主要方面。针对浮式风机的塔筒结构,提出了基于有限传感器的状态反演方法,能够快速给出全方位的结构健康信息。在此基础上,构建了风机的缩尺模型,将所提出方法应用于实际风机的监测分析中,形成了物理世界与虚拟世界的信息闭环。通过深度融合数字模型、海洋环境和风机状态数据,构建浮式风机的完整数字孪生体。
7月28日至7月31日,2024年 ASCE International Conference on Computing in Civil Engineering (13ce 2024)会议于美国匹兹堡举办,课题组博士生罗振华(Loh Ching Wah)参会并做题为《Standard-Driven Chinese Knowledge Extraction in Highway Domain using Machine Learning and NLP Approach》的口头汇报。该研究通过构建自动知识提取模型来提升公路标准的数据处理能力,包括利用机器学习技术对小型训练集进行处理,实现了命名实体识别和关系分类等任务。研究成果以知识图谱形式保存,有效链接了高速公路领域概念,为公路项目中的数据驱动进步和跨学科合作提供了新的可能性。
经第十五届党委第八十八次常委会会议讨论通过,本人荣获清华大学2023年度“青年教师教学优秀奖”(全校共10人获奖)。这份荣誉不仅是对我过去几年教学工作的肯定,更是一种责任和鞭策,激励我继续在教书育人的道路上不断探索和前进。
清华大学“青年教师教学优秀奖”评选过程严格,包含教学顾问多次旁听授课、专家评教意见和学生课堂评估成绩等环节。能够通过层层选拔最终获奖,我深感荣幸,也将鞭策我不断提升教学水平,推动教育创新,为培养更多优秀的复合型人才贡献力量。感谢清华大学提供的平台和支持,以及同事和学生们的信任与鼓励。
《轨道交通工程大体量BIM轻量化技术》论文已发表在《铁道建筑》期刊上。
为解决轨道交通工程的建筑信息模型(Building Information Modeling,BIM)体量庞大导致的数据整合难度大的问题,本文提出了BIM轻量化技术。通过改进二次误差测度算法在降低模型复杂度的同时保留模型的细节和几何特征,并采用三角网格相似性度量算法减少相似构件的存储次数,从而降低模型存储的数据量;对模型数据进行拆分和分步传输,从而提升模型传输速度;通过局部重建和动态剔除冗余构件优化显示效率,并对模型进行分区渲染,从而减少运行耗时。经在广州地铁18号线磨碟沙站应用,采用该技术将大体量模型轻量化后,占用的存储空间减少 15.71% ~ 35.87%,网格数量减少21.46% ~ 31.65%,传输速度提高2.5 ~ 10.0 MB/s,且模型主要几何构件能以50.0 ~ 59.8帧/s的速度在自主开发的图形平台上清晰展示。
注:论文第一作者为广州地铁建设管理有限公司数字化主管工程师薛志刚,本人为通讯作者,作者还包括博士生李一林。研究成果得到国家重点研发计划项目的资助。
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