摘要：近年来,为了提高审图的工作效率、降低返工率,基于BIM的智能审图与自动审图技术成为BIM领域中的研究热点,然而在结构中至关重要的节点模型目前尚未有自动合规性检查的相关研究。为此,提出了基于Revit二次开发与深度学习的智能审图框架,包括信息抽取、语义丰富、合规性推理与建议三部分内容,针对钢框架四种梁柱节点完成了智能审图系统开发。以节点特征值为样本所训练的一维卷积神经网络充分考虑了模型的几何特征,在优化后对梁柱节点分类的准确率达到98.59%,高于其他常用的机器学习分类算法。通过所设计的合规性推理算法可完成节点模型的构造规则校核与强度校核,并提出优化建议。所开发的智能审图系统完成了一栋四层钢框架模型,共计136个梁柱节点的智能审图,准确率为97.79%,耗时86 s,与人工审图相比提高了准确率与审图效率。

摘要：审图,即设计审查,是保障工程设计安全、环保、舒适、合规的关键环节。针对传统人工审图成本高、主观性强、低效、易错等问题,智能审图应运而生并被广泛关注与应用。该文对近年来自动化审图和智能审图的研究与应用做了全面调研和综述,建立了相应的理论研究框架,并系统总结了智能审图的应用发展路径。当前,相关研究主要围绕图(或设计)的可计算性与规范(或知识)的可计算性展开,前者重点解决计算机如何识别、理解设计方案的问题,后者重点解决计算机如何理解规范知识并进行推理的问题。根据数字化与智能化的方式,可将智能审图相关应用实践分为数字化、感知智能、认知智能三个维度,其中审图流程及业务的数字化是基础,感知智能是CAD(Computer-Aided Design)识图、逆向翻模的技术支撑,认知智能则是知识推理计算的重要手段。最后,研究指出智能审图方兴未艾,在模型语义扩充、复杂工程知识表示学习、性能化设计审查、算法鲁棒性及透明性等方面仍面临着巨大挑战。

摘要：以明挖隧道工程图纸为例,研究针对PDF格式图纸进行智能审查的技术路径。基于当前CAD文件的AI审图的技术基础,提出2种智能审查的技术路径,一为基于PDF转换为CAD图纸审查,二为直接基于PDF图纸审查。解析PDF图纸的各类图元信息特征,对2种技术路径进行可行性和有效性研究,最终选择后者作为实施路径,搭建明挖隧道智能审查平台,并进行技术验证。

摘要：针对传统建筑审图存在的人工依赖性强、数据难融合共享和审查内容可视化水平低等问题,提出一种基于BIM与知识图谱的建筑智能审图方法;首先,利用知识图谱技术将繁杂的建筑规范文本数据关联为结构化知识,建立知识与数据间的语义联系;其次,鉴于BIM模型的多源异构特性,提出基于IFC的建筑数据信息提取整合,为后续建筑智能化审图实现提供数据基础;最后基于HTML5网络框架和人工智能技术设计开发了具有三维可视化、跨平台等功能的建筑智能审图系统,实现了建筑模型网页端显示及可交互操作、审图内容可视化展示、规范条文对应显示等功能;经实际建筑项目实验测试,该系统有效实现了被审建筑模型的智能化审图,并自动检测出不符合规范的建筑模型构件,一定程度上提升建筑行业智能化审图水平。

摘要：分析了中车集团当前CAD应用水平以及审图流程的特点和问题,介绍一种CAT1A模型审图方法,审图内容主要包括二维工程图和三维模型,涉及的模块包括装配、曲面、实体零件和饭.金根据企业三维和二维设计规范以及审图典型问题清单可提炼成审图规则项点,利用CATIA二次开发技术根据规则编号、推荐参数、警告等级等对模型进行自动检查,实现快速准确审图,在提高工作效率的同时提高企业CAD标准化应用水平,以及审图规则方面的共性知识积累。