基于GA-BP神经网络的深基坑变形预测与BIM技术的施工控制研究

作     者：杨大田 范良宜 刘畅 YANG Datian;FAN Liangyi;LIU Chang

作者机构：广州高新工程顾问有限公司广东广州510665 深圳大学建筑设计研究院有限公司广东深圳518060 

基　　金：广州市天河区科技计划项目(201701YG145) 

出 版 物：《施工技术（中英文）》 (Construction Technology)

年 卷 期：2022年第51卷第20期

页      码：112-117,127页

摘      要：深基坑工程施工技术复杂、影响因素众多且复杂,施工变形实时监测及有效控制是确保安全施工的关键。结合工程实例,应用遗传算法对BP神经网络进行优化,通过基于时间序列和多因素基坑变形预测模型对深基坑施工变形进行预测分析,采取MATLAB建模实现基坑施工变形的预测仿真;同时,在基坑施工监测与控制中引入BIM技术,应用Revit软件创建基坑BIM模型,并通过企业项目管理系统与BIM模型关联互动,实现基坑施工的可视化动态管理及在线远程管控。研究结果表明,应用GA-BP变形预测方法与基于BIM技术的施工控制模型融合集成的一体化基坑施工变形智能化预测、可视化控制和信息化管理方法体系,对实现深基坑安全施工具有现实指导与参考价值。

主 题 词：深基坑 遗传算法 BP神经网络 变形预测 建筑信息模型 施工控制 

学科分类：081401[081401] 08[工学] 0814[工学-地质类] 

D　O　I：10.7672/sgjs2022200112

馆 藏 号：203115457...