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人工智能在建筑方面的应用

建筑工程学院刘祥生

研究者们把人工智能技术与建筑行业各专业领域知识相结合，使得人工智能技术在建

筑行业中取得了非常广泛的应用。已有许多专家系统、决策支持系统应用在建筑行业取得

了很好的经济效益和社会效益。下面针对建筑规划、建筑结构、给水排水、建筑电气、暖

通空调、建筑材料及建筑工程管理等建筑行业中的各专

业领域，分别阐述人工智能技术的应用。

一、人工智能技术已应用于建筑设计选型、设计规范自动检测等方面。

美国加州的Ethymios·A·Delis和澳大利亚昆士兰州的AlexDelis[1]构造了一个专家

系统，对建筑消防设计是否符合规范进行自动检验。该系统分为三大部分：框架系统表示

建筑设计各部件(如门、过道)及相互之间的关系；规则系统采用IF/THEN结构表示建筑设

计必须满足的规范的各条规定；几何算法集用来确定各部件的相互关系的算法集合。美国

斯坦福大学CharlesS.Han等设计了一个模型，利用计算机自动对建筑设计是否符合规范

或标准进行检验。先将2D的CAD图转换成标准的3D数据（IFCEXPRESSfile），并用

人工智能中的框架知识表示法来进行表示，规范采用相同的IFC文件进行表示。设计者通

过网络将IFC形式的设计数据传到检验单位，检验单位通过计算机自动检验，然后把相应

的结果返回或通过网页展示。

清华大学刘西拉等[2]将神经网络用于高层建筑结构体系研究。采用三层的BP网络，

将影响高层建筑结构体系的因子分为12种。输入层有12个结点；隐层有10个结点；输

出层有5个结点，对5种可选的结构体系都给出一个系数值。作用函数选用Sigmoid函数。

江汉石油学院许宁等针对传统CAD系统设计知识困难和设计结果不能解释等缺点，在

钢筋混凝土框架结构CAD系统的基础上引入人工智能技术，开发出一种钢筋混凝土空间框

架结构分析与设计智能CAD系统(FICAD)，具有知识获取容易和问题解释方便的特点。系

统内部采用四元组表示知识，对外(即知识工程师)采用荷载组合代数表示法、判定表示法、

过程表示法相结合。

同济大学吴伟强等将专家系统用于基坑支护体系的选型。针对基坑支护结构初步方案

设计阶段的方案选型工作，建立相应的控制系统和规则知识库，指导领域知识与控制知识

相分离，将规则分为控制规则和一般规则，并赋予不同的优先权。采用CLIPS环境开发，

推理过程为把二个三元组合并成一个新的三元组，得出新的隶属度。同时还用AUTOCAD

的ADS接口编制了相应的图形生成程序。

苏州市建筑设计研究院叶永毅将人工智能技术用于建筑结构计算书自动生成。采用隶

属函数表示知识，推理机制采用模糊模式识别方法。在模糊模式识别方法中，假设在一个

n维空间有m个点，每一个点代表一个标准模式。这个点在n维空间中的位置可由n个坐

标惟一确定。考察某一具体事物，该事物的属性也由n个数值来表示。这样该事物就可用

空间的一点S来表示。求出S与各标准模式的距离，其中与S距离最小的标准模式即表示

S与该模式最接近，S事物就是该标准模式。

二、人工智能技术在建筑结构中的应用

三、建筑物在长期使用中产生的裂缝、破损，或者建筑物经过震动、地震后的破损情

况，都是影响建筑安全的重要因素。如何有效地诊断故障和对破损情况进行评估一直是有

关专家、学者关注的焦点。

美国普渡大学开发了对地震后房屋破损评估的专家系统SPERIL。它利用各种观测数据

和现场记录进行不确定性推理，解释房屋的破损程度，以帮助工程师做出决策。美国卡内

基－梅隆大学开发了高层建筑初步结构专家系统HT-RISE。其目标是对十层以上民用或商

用巨形建筑初步结构设计进行大量启发式决策，随后又扩大到低层建筑、框架楼板体系及

其他建筑。美国Bristol大学开发了以模糊关系推理语言为基础的结构安全监控专家系统。

土耳其Firat大学用人工神经网络来模拟混凝土裂缝的尺度效应。

人工智能技术在国内也展开了一些应用，如安徽建筑工业学院、西安交通大学等都在

建筑结构领域建立了不同的专家系统。大连理工大学李守巨等[3]运用LM神经网络对建筑

结构(铰)结点损伤进行识别，通过测量位移来预测(铰)结点损伤。北方交通