[发明专利]基于建筑信息模型的钢筋混凝土梁的设计方法和系统

说明书

本发明公开一种基于建筑信息模型的钢筋混凝土梁的设计系统，包括：提取模块，用于从BIM模型中提取设计钢筋所需的BIM模型信息，BIM模型信息包括钢筋混凝土梁的负载信息、终端支撑信息和几何信息；结构分析模块，用于根据BIM模型信息来计算作用在钢筋混凝土梁上的弯矩和剪切力；计算模块，用于根据设计规范要求，将几何信息、弯矩和剪切力转换为设计钢筋混凝土梁所需的钢筋设计要求；优化模块，用于根据设计规范要求，利用混合遗传算法来优化钢筋设计要求。由此提供的钢筋选择和排列既满足了设计规范要求，又满足了实现过程的快速、经济以及全自动要求。

技术领域

本发明涉及钢筋混凝土结构设计技术领域，特别涉及一种基于建筑信息模型的钢筋混凝土梁的设计方法和系统。

背景技术

在钢筋混凝土(RC)的结构设计中，钢筋设计是一个重要的方面。在RC构件中提供的钢筋，应该能够承受施加在其上的设计负载，同时具有可构造性和安全经济性。在一个典型的RC结构框架中，梁、板和柱是最基本的和常用的结构构件类型。其中，梁设计是结构框架设计的基本过程，而板和柱的设计过程是梁设计过程的延伸。因此，RC梁的结构设计对实现整个RC的结构设计非常重要。

通过手工计算或通过使用计算机软件实现部分自动化，可以在执行区域内实现RC梁的结构设计的设计规范。但是，由于问题的繁琐性和涉及大量的计算，手工计算有时候会产生错误。而部分自动化则要求人工输入，因此也会导致错误。此外，虽然很多算法都满足RC梁的钢筋的设计规范需求。但是在确定钢筋加固量之前，所有这些算法都没有被检查，因此导致一个不经济的设计。此外，由于每个RC构件都需要特殊的钢筋设计，因此在一个建筑中，RC构件越多，设计这些构件所需的时间就越多，计算过程非常耗时。

在现有技术中，通过使用遗传算法(GA)来优化RC梁的钢筋设计以最大限度地降低施工成本。然而，在使用遗传算法(GA)的钢筋设计中，并没有考虑不同直径的钢筋的组合，也没有考虑负载情况，因此并不能得到一个全局的优化方案。此外，为了最大限度地降低施工成本，人工神经网络(ANN)被用于在单层和双层RC梁中来优化钢筋设计。ANN提供了优化算法但是结果仅限于一个RC构件中的钢筋设计的最优百分比，并不能继续计算钢筋设计的细节(例如，钢筋数量和直径)，因此并不能用于施工现场。此外，上述方法也不能实现输入数据(包括RC构件的负载情况，支撑情况和几何信息)的自动化。

近来，建筑信息模型(BIM)技术发展迅速，使得数字3D BIM模型可被用于支持不同类型的工程分析。BIM提供了一个系统的方法，以在建筑物的整个生命周期中以数字格式来管理工程数据信息。因此，在建筑工程施工行业中，通过现有的BIM技术，开发一个可以克服在RC梁的结构设计中存在的上述局限性的框架具有重要意义。

发明内容

本发明的目的在于提供一种用于核电厂的安稳装置辅助控制方法及系统以降低失稳对核安全的影响。

本发明为了达到上述目的，采用的技术方案是：一种基于建筑信息模型的钢筋混凝土梁的设计系统，包括：

提取模块，用于从BIM模型中提取设计钢筋所需的BIM模型信息，所述BIM模型信息包括钢筋混凝土梁的负载信息、终端支撑信息和几何信息；

结构分析模块，用于根据所述BIM模型信息来计算作用在所述钢筋混凝土梁上的弯矩和剪切力；

计算模块，用于根据设计规范要求，将所述几何信息、所述弯矩和所述剪切力转换为设计所述钢筋混凝土梁所需的钢筋设计要求；

优化模块，用于根据所述设计规范要求，利用混合遗传算法来优化所述钢筋设计要求。

优选地，还包括：

更新模块，用于根据优化的所述钢筋设计要求来更新所述BIM模型，以自动创建钢筋图纸。

优选地，所述优化模块包括：