浅析人工智能技术在建筑土木工程中的应用.pdf

浅析人工智能技术在建筑土木工程中的应用 人工智能技术在建筑土木工程中的应用是新一轮科技革命和产业变革的产物，其渗透于人类社会活动和生产活动的各个方面，智能机器设备必将取代人类大规模体力劳动和极端恶劣环境下的工作。在土木工程领域，人工智能技术深度地融合在建筑规划、设计、施工和运营整个全生命周期过程，深刻地变革土木工程的发展，全面提升了机械化、自动化、信息化和智能化水平。 在土木工程监测领域，人工智能技术可以应用于无人机、计算机视觉、深度学习等技术完成建筑监控预测和维护工作。基于 5G 的无人机在土木工程领域视觉监控建设和运行方面的应用具有巨大潜力。无人机通过搭载不同类型的传感器，可以快速获得大量拍摄区域的高精度、大比例高清图像，生成三维模型，能及时更新实时道路信息，为紧急救援提供更准确快速的实时信息，以协助相关部门迅速准确地制定出最佳的应急和处置方案。 计算机视觉技术是人工智能中的一个重要领域，研究如何让机器学会看懂并理解现实世界，具体是指通过摄像机或计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪、测量、恢复等任务处理，进一步获取其中包含的信息。在土木工程领域，计算机视觉技术对裂纹识别、位移测量、模态参数识别、车辆荷载识别等众多方面发挥着不可替代的作用。 深度学习是用于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，并模仿人脑的机制来解释数据的一种机器学习技术。用 BP 神经网络、遗传算法（GA 和 PSO）、SOM 聚类网络、支持向量机、卷积深度学习和贝叶斯推断方法，结合实际工程背景所监测到的数据，利用 MATLAB 计算出各预测模型的结果，并通过实测数据与预测数据的对比，发现以统计率理论为基础的 SVM、PNN 神经网络、以深度学习为基础的 CNN 神经网络所建立的预测模型与实测数据非常吻合，其误差在 2%以内。 人工智能算法种类繁多，各自都有不同的优缺点，选择合适的算法并进行优化，根据已知数据来预测未知数据，这样不仅可以有效地减少劳动力，还为土木工程领域监测—预测—预警提供新的途径。 人工智能设备在土木工程监测工作的应用过程中，往往涉及设备的组合运用等，在设备的运行质量以及维护等工作上，需要进行良好的维护措施，由此使设备在实际的工作过程中可以正常发挥作用，以在数据检测等方面实现良好控制。 在设计阶段，建筑信息模型（Building InformationModeling）发挥着极其重要的作用。BIM 技术是工程设计、建造及管理的数据化工具，通过应用 BIM 技术、虚拟现实、云计算等技术，可以消除错漏碰缺等设计问题，降低设计方案的模拟分析和优化计算的成本，有效地缩短施工工期，提高设计成果的可视化水平，显著提升设计效率和品质。 人工智能技术的应用在土木工程领域具有广阔的前景和潜力，对于提高建筑规划、设计、施工和运营的效率和质量具有重要意义。