18、基于BIM技术的自动扶梯智能建模与综合监测预警系统

基于BIM技术的自动扶梯智能建模与综合监测预警系统

1. 引言

自动扶梯作为便捷快速的乘客运输设备,在地铁站广泛应用。一方面,由于地铁运营的特殊性,对自动扶梯的技术质量要求通常很高。受提升高度、运营空间、客流量等因素影响,自动扶梯的布局多种多样。传统做法是对每个自动扶梯进行单独设计,这不仅工作量巨大,还容易因不同工况的影响而出现施工空间和维护空间有限等问题,导致设计变更和返工损失。另一方面,自动扶梯的运行状态需要随时间变化,通常需要在可变负载下长期运行,因此在相应的运行中会出现许多故障。自动扶梯的持续高强度运行使其服务能力面临严峻考验,特别是在客流量大的时候。如果不能提前对传动装置的故障进行预警,情况很可能会迅速恶化并导致严重的安全问题。此外,大量自动扶梯设施的运维管理也面临新的挑战。

随着建筑信息模型(BIM)可视化技术、人工智能(AI)、云平台大数据及相关技术的快速发展,将上述信息技术进行集成,以改进自动扶梯的快速设计、可视化监测和预警系统,以及自动扶梯全生命周期的智能建造和信息管理,被认为是电梯建造和管理领域的前沿问题。

2. 不同工程场景下自动扶梯智能布局与自动建模方法研究

自动扶梯设计模型一般包括方案模型、施工图模型和运维模型。由于每个设计阶段的过程复杂性和不同的技术挑战,参数化建模设计的精度和参数非常重要。

2.1 设计阶段

在此阶段,自动扶梯的基本设计方案根据建筑结构的平面尺寸、标高和高程来确定。因此,设计深度应参考相应建筑结构的设计深度。可选择LOD200 - 300作为建模的精度等级。以地铁站的自动扶梯为例(其他类型类似),参数化设计的主要步骤如下:
1. 建立一个新的公制常规族,并建

Nano-ESG数据资源库的构建基于2023年初至2024年秋季期间采集的逾84万条新闻文本,从中系统提炼出企业环境、社会及治理维度的信息。其构建流程首先依据特定术语在德语英语新闻平台上检索,初步锁定德国DAX 40成分股企业相关联的报道。随后借助嵌入技术对文本段落执行去重操作,以降低内容冗余。继而采用GLiNER这一跨语言零样本实体识别系统,排除目标企业无关的文档。在此基础上,通过GPT-3.5GPT-4o等大规模语言模型对文本进行双重筛选:一方面判定其ESG议题的相关性,另一方面生成简明的内容概要。最终环节由GPT-4o模型完成,它对每篇文献进行ESG情感倾向(正面、中性或负面)的判定,并标注所涉及的ESG具体维度,从而形成具备时序特征的ESG情感维度标注数据集。 该数据集适用于多类企业可持续性研究,例如ESG情感趋势分析、ESG维度细分类别研究,以及企业可持续性事件的时序演变追踪。研究者可利用数据集内提供的新闻摘要、情感标签维度分类,深入考察企业在不同时期的环境、社会及治理表现。此外,借助Bertopic等主题建模方法,能够从数据中识别出企业相关的核心ESG议题,并观察这些议题随时间的演进轨迹。该资源以其开放获取特性连续的时间覆盖,为探究企业可持续性表现的动态变化提供了系统化的数据基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
本软件提供多种基于张量理论的流动诱导纤维取向计算功能,涵盖Jeffrey模型、Folgar-Tucker模型及各向异性旋转扩散系列(如Phelps-Tucker五参数模型、iARD、pARD、MRDWang双参数模型)以及慢速动力学方法(包括SRF、RSCRPR)。针对四阶方向张量,支持三维空间中的线性、二次、混合、正交各向异性、自然及IBOF闭合近似;在平面取向分析中,则提供Bingham分布、自然近似、椭圆半径法、正交各向异性D型非正交F型等多种闭合方案。 软件可计算平面或三维条件下的完整方向分布函数,适用于瞬态或稳态过程,并整合了Jeffery、Folgar-TuckerARD等基础取向动力学模型。同时支持基于Phelps-Tucker理论的纤维长度分布演化模拟。 在线弹性刚度预测方面,集成了平均场模型体系,包括Halpin-Tsai公式、稀释Eshelby解、Mori-Tanaka方法及Lielens双夹杂模型,适用于单向或分布型纤维取向情况。所有刚度模型均可导出对应的热应力张量热膨胀张量。 此外,软件具备经典层压板理论分析能力,可处理随厚度变化的纤维取向对复合材料板刚度的影响。在分布函数重构方面,提供Jeffery解析解、Bingham分布、椭圆半径法及四阶最大熵函数等多种方法用于平面取向分布的重建。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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