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基于本体的BIM模型检查与工程成本预测方法研究

发布时间:2021-11-18 20:22
  建筑工程成本预测是进行投资决策和建筑方案选型的重要依据,选取不同的建筑指标,应用各种预测模型进行工程成本预测,是目前土木工程造价行业的热点研究方向。建筑工程周期长,众多参与方之间的信息交互是土木工程管理的难点之一。借助建筑信息模型(BIM技术)的优势,研究工程量的验证、储存、计算和交互方式,是解决BIM技术在工程造价领域中推广的重点问题。基于现状,本文首先对比了适应于BIM环境的计价模式与我国工程量清单计价规范的差别,明确了在BIM环境下建立工程量算量和成本计算模式的主要问题。基于本体的理论建立验证BIM建模规范性的统一标准,并且研究在BIM环境下,工程参与方之间进行高效信息交互的方式,提出完整的BIM属性信息检验、储存和交互的方法。最后,本文通过建立合理的预测模型,探究方案阶段用BIM工程量预测工程成本的方法,得到能够指导工程投资决策和方案选型的成本预测模型。本文的研究成果表明,适用于BIM环境的计价模式与传统的计价思路不同,建模的规范性是工程量计算的重要前提。本文建立了成本领域本体框架,作为检验BIM建模规范性的标准,能够实现BIM模型的合规性验证。同时本文研究了IFC信息在MyS... 

【文章来源】:上海交通大学上海市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】:94 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

基于本体的BIM模型检查与工程成本预测方法研究


传统方式中工程信息的交互图

路线图,路线图


上海交通大学硕士学位论文-8-1.3研究目的与内容在建筑工程领域,BIM技术在迅速发展,为了实现BIM技术在建筑工程全生命周期的应用,本文研究了BIM技术在工程造价领域中的推广方式。本文的研究目的是探究适用于BIM技术的工程算量计价的模式,探索出适应于BIM全生命周期的工程量计算、工程信息交互和工程成本预测的方法。本文的主要研究内容分为三个部分,主要研究路线如图1-2所示:第一部分研究适应于BIM环境的计价模式与我国传统工程量清单计价规范的主要差别,明确了在BIM环境下建立工程量算量和成本计算的模式有待解决的问题。第二部分基于语义网的本体理论建立统一的标准,验证BIM模型属性的正确性和完备性;同时研究BIM环境下,各个参与方进行高效信息交互的媒介与方式,提出完整的BIM工程量信息的检验、储存和交互的方法。第三部分通过建立合理的预测模型,充分利用已有数据的积累,探究方案阶段用BIM工程量直接预测工程成本的方法,得到能够指导工程投资决策和方案选型的成本预测模型。图1-2主要研究路线图Fig.1-2Mainresearchideadiagram

工程量清单计价,思路,综合单价


上海交通大学硕士学位论文-9-第二章BIM环境下计价模式与传统计价模式的对比分析2.1工程量清单成本计算规范我国传统的建筑工程成本计算规范主要采用定额计价模式和工程量清单计价模式,其中,《建设工程工程量清单计价规范GB50500-2013(住房和城乡建设部)》[10]目前被广泛采用。工程量清单是用来表现建筑工程项目的分部分项工程项目、措施项目、规费项目、税金项目的名称和相应数量的标准格式明细表格。在工程量清单计价方式中,工程量的计算规则由国家建设行政主管部门发布,价格是各个竞标方根据企业定额和市场价格综合考虑得到直接工程综合单价及措施费的综合单价,图2-1表明了现行工程量清单计价规则的基本思路,其中直接工程综合单价包括人工费、材料费、机械费、管理费、利润和风险。将计算得到的综合单价与措施费相加得到直接费;再由直接费与企业费率相乘得到规费和税金;最后汇总确定标底价格或者投标价格。图2-1工程量清单计价规则的基本思路Fig.2-1Thebasicideaofvaluationruleofbillofquantities

【参考文献】:
期刊论文
[1]基于我国清单计价规范的Revit模型工程量提取[J]. 王茹,方超,王柳舒.  图学学报. 2017(03)
[2]建筑企业工程成本预算本体网络的构建[J]. 孟俊娜,贺宁.  工程管理学报. 2016(05)
[3]基于本体的建筑成本估算知识表示研究[J]. 刘欣,姜韶华,李忠富.  工程管理学报. 2015(03)
[4]基于Uniformat Ⅱ的建设工程投资估算方法研究[J]. 张仕廉,陈珂.  建筑经济. 2014(01)
[5]基于本体论的建筑工程成本预算规范表达[J]. 魏振华,马智亮.  土木建筑工程信息技术. 2013(04)
[6]基于BP神经网络的建筑工程前期阶段成本估算方法[J]. 陈丰.  建筑经济. 2012(12)
[7]基于BP神经网络的绿色建筑造价成本估算模型[J]. 贾宏俊,段宏亮.  项目管理技术. 2011(06)
[8]基于BP神经网络的建筑工程投标价格是否低于成本的评判[J]. 申玲,唐安淮,孙剑.  基建优化. 2003(01)

硕士论文
[1]基于PCA-SVR的建筑工程成本预测研究[D]. 刘阳洋.河北工程大学 2015
[2]基于SVR的建筑工程质量成本预测研究[D]. 史乔波.河北工程大学 2012
[3]基于粗集—小波神经网络的建筑工程成本预测方法研究[D]. 马利华.河北工程大学 2007



本文编号:3503556

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