智能建造技術(shù)的研究與應(yīng)用展望

摘 要：在工業(yè)４０背景下，建筑業(yè)進(jìn)入數(shù)字化、智能化、信息化和工業(yè)化發(fā)展時(shí)代。智能建造技術(shù)的研究與應(yīng)用是推動(dòng)傳統(tǒng)建筑業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的重要支撐，然而智能建造技術(shù)存在建筑全生命周期發(fā)展過(guò)程中協(xié)同性不足、評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)體系和數(shù)據(jù)管理制度缺乏、智能建造模式不兼容及初始投入成本高等問(wèn)題，因而限制了建筑業(yè)在新時(shí)代的高質(zhì)量發(fā)展?？偨Y(jié)了智能建造技術(shù)的內(nèi)核特征，并分別綜述了ＢＩＭ技術(shù)、ＡＲ／ＶＲ技術(shù)、區(qū)塊鏈、建筑３Ｄ打印、建筑機(jī)器人、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能等相關(guān)領(lǐng)域新興技術(shù)的發(fā)展及其在土木工程領(lǐng)域的應(yīng)用。為推動(dòng)智能建造技術(shù)更廣泛的應(yīng)用，提出建立統(tǒng)一的智能建造評(píng)價(jià)體系、提升數(shù)據(jù)安全、節(jié)約成本和加強(qiáng)多學(xué)科交叉應(yīng)用等方面的建議，思考并回答了土木工程學(xué)科的未來(lái)發(fā)展問(wèn)題，指出智能建造技術(shù)是土木工程行業(yè)的新質(zhì)生產(chǎn)力。

關(guān) 鍵 詞：智能建造；建筑全生命周期；ＢＩＭ技術(shù)；建筑３Ｄ打印；建筑機(jī)器人；物聯(lián)網(wǎng)；人工智能；大數(shù)據(jù)；新質(zhì)生產(chǎn)力

中圖分類號(hào)：ＴＵ７４ 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：Ａ 文章編號(hào)：１０００－１６４６（２０２４）０５－０７２２－１３

從工業(yè)化角度來(lái)看，傳統(tǒng)房屋建造是一種特殊的制造，其建筑產(chǎn)品以一種非連續(xù)性的方式累積起來(lái)，其復(fù)雜的建造機(jī)制和傳統(tǒng)的勞動(dòng)密集型本質(zhì)導(dǎo)致建筑業(yè)發(fā)展緩慢［１］。因傳統(tǒng)建筑業(yè)存在勞動(dòng)力密集、環(huán)境污染、安全事故頻發(fā)和能源過(guò)度使用等諸多問(wèn)題，迫切需要傳統(tǒng)的建造模式向更加綠色化和智能化的建造模式升級(jí)轉(zhuǎn)型，實(shí)現(xiàn)建筑業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展［２］。新質(zhì)生產(chǎn)力是一種以科技創(chuàng)新為主導(dǎo)的生產(chǎn)力形式，以高科技、高效能、高質(zhì)量為主要特征，轉(zhuǎn)變了傳統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模式和生產(chǎn)力發(fā)展方向，是促進(jìn)建筑業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵［３］。隨著新質(zhì)生產(chǎn)力的不斷發(fā)展和壯大，建筑業(yè)逐漸步入智能化建造時(shí)代，ＢＩＭ 技術(shù)、人工智能、建筑３Ｄ打印、建筑機(jī)器人等相關(guān)領(lǐng)域新興技術(shù)逐漸應(yīng)用到建筑全生命周期的各個(gè)階段，以實(shí)現(xiàn)節(jié)約資源和成本、減少污染及提高經(jīng)濟(jì)和生態(tài)環(huán)境效益的目標(biāo)。

全生命周期是從搖籃到墳?zāi)沟恼麄€(gè)時(shí)間歷程。建筑全生命周期是指建筑物從規(guī)劃設(shè)計(jì)、施工建造、運(yùn)營(yíng)與維護(hù)到拆除的整個(gè)過(guò)程。英國(guó)皇家建筑師協(xié)會(huì)（ＲＩＢＡ）根據(jù)建筑運(yùn)行的特點(diǎn)將建筑全生命周期定義為設(shè)計(jì)、建造、運(yùn)營(yíng)等多個(gè)階段［４］。中國(guó)建筑業(yè)協(xié)會(huì)認(rèn)為建筑全生命周期由決策階段、建設(shè)階段和運(yùn)維階段組成［５］。本文將智能建造的建筑全生命周期細(xì)化為５個(gè)階段：決策設(shè)計(jì)階段、生產(chǎn)和運(yùn)輸階段、施工階段、運(yùn)維階段及拆除階段。

近年來(lái)，智能建造得到越來(lái)越多的關(guān)注和研究。劉占省等［６］分析了近幾年智能建造的相關(guān)政策和智能建造技術(shù)在土木工程施工中的應(yīng)用情況。ＰＡＮ等［７］研究了ＢＩＭ 技術(shù)在整個(gè)生命周期中人工智能的發(fā)展和趨勢(shì)。ＪＩＡＮＧ等［８］提出了多標(biāo)準(zhǔn)決策模糊模型，對(duì)建筑材料進(jìn)行決策評(píng)價(jià)，幫助決策者選擇適合建造的綠色材料。

目前，對(duì)于智能建造的研究仍處于初級(jí)階段，主要針對(duì)全生命周期的某一階段解決傳統(tǒng)建造模式下存在的問(wèn)題，所以對(duì)于智能建造的研究都是以單點(diǎn)或者局部系統(tǒng)為主，缺少智能建造集成化的研究和在建筑全生命周期下對(duì)智能建造評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的研究。

將智能建造技術(shù)和傳統(tǒng)建造方式相結(jié)合，可使其更加數(shù)字化、綠色化、智能化和信息化。本文總結(jié)了智能建造的內(nèi)核特征，系統(tǒng)地綜述了ＢＩＭ技術(shù)、建筑３Ｄ打印、建筑機(jī)器人、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能等新興技術(shù)在建筑全生命周期下的發(fā)展歷程及應(yīng)用情況。為推動(dòng)智能建造技術(shù)更廣泛的應(yīng)用，提出了建立統(tǒng)一的智能建造評(píng)價(jià)體系、提升數(shù)據(jù)安全、節(jié)約成本和加強(qiáng)多學(xué)科交叉應(yīng)用等方面的建議。

１ 智能建造概念

結(jié)合國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)智能建造的研究［６］，可以對(duì)智能建造進(jìn)行如下釋義：智能建造結(jié)合了ＢＩＭ技術(shù)、建筑機(jī)器人、建筑３Ｄ打印、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能等信息技術(shù)，將上述信息技術(shù)運(yùn)用到建筑工程產(chǎn)品生產(chǎn)建造全生命周期的各個(gè)階段，以信息化和智能化技術(shù)為支撐、以工程施工建造為基礎(chǔ)、以項(xiàng)目管理理論為指導(dǎo)、以智能化信息管理平臺(tái)為表現(xiàn)形式而形成的智能管理與決策系統(tǒng)，是對(duì)建筑全生命周期的各階段進(jìn)行管理和優(yōu)化的新型建造方式。

如圖１所示智能建造具有以下特征。１）數(shù)字化結(jié)構(gòu)：在智能建造過(guò)程中，各級(jí)智能系統(tǒng)和設(shè)備能夠?qū)ν獠孔兓兄?、分析和決策，是因?yàn)橹悄芙ㄔ煜到y(tǒng)有廣泛的數(shù)據(jù)庫(kù)作為支撐，因此數(shù)據(jù)庫(kù)是智能建造的核心；２）感知學(xué)習(xí)：傳感器、互聯(lián)網(wǎng)、機(jī)器人等智能設(shè)備和智能管理系統(tǒng)對(duì)建筑全生命周期各階段的智能系統(tǒng)和信息具有感知和分析的能力，對(duì)建造過(guò)程和資源管理具有思考和調(diào)整的能力，從而增強(qiáng)自主學(xué)習(xí)能力，減少失誤，提供正確的決策能力；３）精準(zhǔn)控制：通過(guò)智能制造技術(shù)，將感知到的外部信息快速分析并給出優(yōu)化結(jié)果，實(shí)現(xiàn)自主控制或人為控制，確保符合建筑結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的預(yù)期；４）實(shí)時(shí)優(yōu)化：依托５Ｇ無(wú)線通信技術(shù)將建筑物、建造設(shè)備及各個(gè)部門管理人員相互聯(lián)系起來(lái)，實(shí)現(xiàn)信息共享，將建造過(guò)程中出現(xiàn)的錯(cuò)誤及時(shí)通知負(fù)責(zé)部門并改正，既能精準(zhǔn)控制建筑全生命周期各個(gè)階段，又能優(yōu)化數(shù)據(jù)，使建造更加智能化；５）信息共享：在智能建造的過(guò)程中，建造管理者、設(shè)計(jì)科研工作者等各專業(yè)領(lǐng)域人員能夠在統(tǒng)一的平臺(tái)共享信息，實(shí)時(shí)了解建造過(guò)程。

２ 智能建造相關(guān)技術(shù)發(fā)展及應(yīng)用

２.１ ＢＩＭ 技術(shù)發(fā)展及應(yīng)用

建筑信息模型（ＢＩＭ）被美國(guó)ＢＩＭ 標(biāo)準(zhǔn)定義為“ＢＩＭ是任何建造對(duì)象的物理和功能特征的共享知識(shí)資源，以數(shù)字化信息為表現(xiàn)，形成決策的可靠基礎(chǔ)，是作為建設(shè)項(xiàng)目的一種儲(chǔ)存建筑全生命周期數(shù)據(jù)信息的全新模型”［９］。１９７４年ＢＩＭ 首次被提出，在當(dāng)時(shí)被稱為“建筑描述系統(tǒng)”［１０］。直到２００２年ＡＵＴＯＤＥＳＫ發(fā)布ＢＩＭ白皮書提出建筑信息模型才被大家所了解，此時(shí)的建筑信息模型只是針對(duì)建筑的設(shè)計(jì)階段，并不應(yīng)用于建筑全生命周期。我國(guó)十分重視ＢＩＭ 技術(shù)的發(fā)展，從２００５年ＢＩＭ技術(shù)進(jìn)入我國(guó)以來(lái)發(fā)布了很多新的政策。２０１７年國(guó)務(wù)院辦公廳發(fā)布了《關(guān)于促進(jìn)建筑業(yè)持續(xù)健康發(fā)展的意見》，表明了ＢＩＭ 技術(shù)具有集成化、數(shù)據(jù)共享和信息化管理等功能。２０２１年住建部發(fā)布的《關(guān)于印發(fā)綠色建造技術(shù)導(dǎo)則（試行）的通知》，提出了有效采用ＢＩＭ等相關(guān)技術(shù)以整體提升建造信息化水平的倡議。ＢＩＭ 技術(shù)已不再局限于三維可視化軟件，可以為建設(shè)項(xiàng)目的整個(gè)生命周期提供各類數(shù)據(jù)信息，并與其他技術(shù)相融合，實(shí)現(xiàn)ＢＩＭ技術(shù)二次開發(fā)與應(yīng)用。ＢＩＭ 發(fā)展歷程如圖２所示。

在設(shè)計(jì)階段，ＢＩＭ 技術(shù)不僅具有良好的可視化功能，而且可以基于ＢＩＭ技術(shù)對(duì)設(shè)計(jì)階段建筑工程進(jìn)行可持續(xù)性評(píng)價(jià)。ＳＯＵＳＴ-ＶＥＲＤＡＧＵＥＲ等［１１］提出了基于ＢＩＭ 技術(shù)的可持續(xù)評(píng)價(jià)元素方法，此方法對(duì)環(huán)境、經(jīng)濟(jì)和社會(huì)評(píng)價(jià)具有很好的效果，有助于在設(shè)計(jì)階段提供透明的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

在施工和運(yùn)營(yíng)維護(hù)階段，基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，ＢＩＭ運(yùn)用在施工、材料的運(yùn)輸、監(jiān)控和人員設(shè)備管理等方面，以確保施工作業(yè)的質(zhì)量和工作環(huán)境的安全。ＢＩＭ 作為可視化和集成數(shù)據(jù)管理的平臺(tái)，可以添加或者執(zhí)行多個(gè)模型來(lái)提高應(yīng)用能力，這樣的模型稱為ＢＩＭ 的“ｎＤ”模型［１２－１３］，如圖３所示。４Ｄ-ＢＩＭ與３Ｄ-ＢＩＭ 模型的區(qū)別是增加了時(shí)間的維度，可以模擬實(shí)時(shí)施工過(guò)程和進(jìn)度。對(duì)建筑施工和運(yùn)營(yíng)的可建造性、工作流程和時(shí)間安排進(jìn)行可視化分析，可以提高生產(chǎn)率。５Ｄ-ＢＩＭ模型增加了成本的維度［１４］，通過(guò)計(jì)算構(gòu)件數(shù)量，施工量報(bào)表可以實(shí)時(shí)生成建筑的投入成本，將工期與成本相結(jié)合，實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)人員、資金和設(shè)備的使用隨時(shí)間的變化情況，有助于在設(shè)計(jì)階段修改預(yù)算、減少成本，確保施工和運(yùn)維階段資金的管理。６Ｄ-ＢＩＭ模型增加了設(shè)施管理維度［１５］，可以將建筑全生命周期的材料、人力設(shè)施和各個(gè)部門的數(shù)據(jù)等進(jìn)行整合并形成較為完善的設(shè)施管理平臺(tái)。７Ｄ-ＢＩＭ模型增加了可持續(xù)性維度［１６］，通過(guò)改變?cè)O(shè)計(jì)和施工方法而改善施工環(huán)境、減少材料浪費(fèi)和碳排放，保證智能建造施工和運(yùn)營(yíng)維護(hù)的可持續(xù)發(fā)展。為確保在建筑全生命周期內(nèi)人員的安全，８Ｄ-ＢＩＭ模型增加了安全性維度，隨著施工階段的不斷發(fā)展，“ｎＤ”模型也在不斷完善。

射頻識(shí)別是一種通過(guò)無(wú)線電信號(hào)識(shí)別特定目標(biāo)并讀寫相關(guān)數(shù)據(jù)的技術(shù)。將射頻識(shí)別標(biāo)簽附著于目標(biāo)物上，通過(guò)掃描讀寫器讀取數(shù)據(jù)。在拆除階段，將ＢＩＭ 和射頻識(shí)別技術(shù)相結(jié)合，可以有效識(shí)別和儲(chǔ)存信息，將拆除下來(lái)的構(gòu)件進(jìn)行檢查和重新設(shè)計(jì)，分析構(gòu)件剩余壽命，評(píng)估構(gòu)件在建筑全生命周期二次使用的可行性，檢測(cè)合格的構(gòu)件回收再利用，節(jié)約資源、減少碳排放，形成可持續(xù)的智能建造模式。

虛擬現(xiàn)實(shí)（ＶＲ）技術(shù)可以將操作者帶入虛擬場(chǎng)景，所創(chuàng)造的環(huán)境具有沉浸感，但與真實(shí)環(huán)境沒有很大關(guān)系。增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（ＡＲ）技術(shù)是將虛擬信息放在真實(shí)場(chǎng)景的特定位置，通過(guò)特殊的眼鏡看到帶有虛擬信息的真實(shí)場(chǎng)景［１７］。將ＶＲ技術(shù)和ＡＲ技術(shù)相互融合，在真實(shí)的場(chǎng)景周圍放置虛擬物體，這種技術(shù)被稱為混合現(xiàn)實(shí)（ＭＲ）技術(shù)。ＶＲ技術(shù)、ＡＲ技術(shù)和ＭＲ技術(shù)統(tǒng)稱為擴(kuò)展現(xiàn)實(shí)（ＸＲ）技術(shù)。ＶＲ／ＡＲ技術(shù)和ＢＩＭ 技術(shù)結(jié)合，可以更好地實(shí)現(xiàn)３Ｄ模型的可視化。在安全培訓(xùn)和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估時(shí)，采用ＶＲ／ＡＲ技術(shù)實(shí)現(xiàn)場(chǎng)景相互操作，開發(fā)更接近現(xiàn)實(shí)施工的安全培訓(xùn)程序［１８］，不僅可以降低建筑業(yè)的安全事故率，也可以預(yù)估其風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)。在ＢＩＭ中使用ＶＲ／ＡＲ技術(shù)可以提高各部門的溝通協(xié)作能力、設(shè)計(jì)階段規(guī)劃合理性，使建筑行業(yè)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。

區(qū)塊鏈作為一種分布式賬本技術(shù)，是記錄數(shù)據(jù)庫(kù)的系統(tǒng)，按時(shí)間順序存儲(chǔ)信息，并將其副本發(fā)送到計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)上，共同維護(hù)數(shù)據(jù)的真實(shí)性和安全性［１９］，可以提高設(shè)計(jì)階段和施工階段的工作效率。在建筑全生命周期中，可以將施工過(guò)程和材料等信息集成到ＢＩＭ，區(qū)塊鏈可以儲(chǔ)存對(duì)ＢＩＭ 更改的不可變記錄，這些記錄通過(guò)標(biāo)記時(shí)間和防篡改信息永久保存［２０］。通過(guò)區(qū)塊鏈可以與相關(guān)項(xiàng)目部門共享信息，保證了信息的真實(shí)性，區(qū)塊鏈基于共享的區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)行，與只能在ＢＩＭ 集中存儲(chǔ)平臺(tái)上保存相比更加透明化和真實(shí)化，因此區(qū)塊鏈技術(shù)促進(jìn)了非中介化的發(fā)展，能夠最大限度地減少錯(cuò)誤信息的發(fā)生。

２.２ 智能建造技術(shù)裝備設(shè)施發(fā)展及應(yīng)用

２.２.１ 建筑３Ｄ打印

２０世紀(jì)末，倫斯勒理工學(xué)院首次提出關(guān)于增材制造的基本原理和制造過(guò)程［２１］，３Ｄ打?。ǎ常模穑颍椋睿簦椋睿纾┯址Q“增材制造”。２０１３年，全球管理咨詢公司麥肯錫（ＭｃＫｉｎｓｅｙ）將３Ｄ打印技術(shù)選為１２項(xiàng)有望帶來(lái)突破性創(chuàng)新的技術(shù)之一。過(guò)去的十年間，３Ｄ打印技術(shù)在航空航天、汽車和醫(yī)療等行業(yè)得到了迅速發(fā)展［２２－２６］，在建筑業(yè)３Ｄ打印技術(shù)也日漸成熟。打印材料、打印方法、打印系統(tǒng)和建筑產(chǎn)品構(gòu)成了建筑３Ｄ打印的整體流程，如圖４所示［２７］。在建筑業(yè)施工階段使用３Ｄ打印技術(shù)制作構(gòu)件或建筑物的施工建造方式被稱為建筑３Ｄ打印技術(shù)。

使用這種技術(shù)，首先要準(zhǔn)備建筑３Ｄ材料和建筑設(shè)計(jì)圖紙。３Ｄ打印材料既要具有相對(duì)較低的塑性黏度和屈服應(yīng)力，能夠保證材料的流動(dòng)具有較好的可泵性，還要滿足能夠?qū)訉盈B放的要求，保證建筑物強(qiáng)度，所以材料還必須具有較好的可建造性。為了在可泵性和可建造性之間達(dá)到某種平衡，最常用的建筑３Ｄ打印材料是硅酸鹽水泥混凝土，或使用各種添加劑改善其性能后的混凝土。

其次，３Ｄ打印機(jī)要根據(jù)不同的建筑結(jié)構(gòu)選擇打印系統(tǒng)。在過(guò)去的十年中，使用最多的系統(tǒng)為材料擠壓系統(tǒng)，ＤＵＢＡＬＬＥＴ等［２８］提出了一種打印系統(tǒng)的分類方法，根據(jù)物體的大小、機(jī)器的尺寸、環(huán)境和制造技術(shù)等擠壓系統(tǒng)的差異性進(jìn)行分類，分為砂漿打印系統(tǒng)、Ｆｒｅｅｆａｂ系統(tǒng)［２９］、輪廓加工系統(tǒng)和超高性能混凝土（ＵＨＰＣ）機(jī)器人打印系統(tǒng)。ＰＡＮ等［２７］介紹了以上４種打印系統(tǒng)對(duì)應(yīng)的建筑３Ｄ打印建造方法：輪廓設(shè)計(jì)法、Ｄ-Ｓｈａｐｅ法、混凝土打印技術(shù)、ＵＨＰＣ打印技術(shù)，其中輪廓設(shè)計(jì)法［３０］和Ｄ-Ｓｈａｐｅ法［３１］應(yīng)用于大型混凝土構(gòu)件。建筑３Ｄ打印施工有兩種方式，如圖５所示。ＸＩＡＯ等［３２］描述了在施工過(guò)程中建筑３Ｄ打印技術(shù)的實(shí)施途徑：１）在工廠對(duì)預(yù)制構(gòu)件進(jìn)行打印、構(gòu)件運(yùn)輸和構(gòu)件現(xiàn)場(chǎng)組裝。２）在施工現(xiàn)場(chǎng)直接安裝３Ｄ打印機(jī)，進(jìn)行混凝土模板打印混凝土灌漿、拆卸和運(yùn)輸建筑３Ｄ打印機(jī)。

建筑３Ｄ打印技術(shù)主要應(yīng)用于施工階段，目前存在的問(wèn)題是與其他階段聯(lián)系不緊密和對(duì)建筑３Ｄ打印經(jīng)濟(jì)效益缺少了解等。ＭＩＡＨ等［３３］提供了一種生命周期評(píng)估成本的計(jì)算方法，旨在降低設(shè)計(jì)、開發(fā)、生產(chǎn)、使用和制造部件的總成本，將建筑３Ｄ打印與此方法相結(jié)合，可以評(píng)估３Ｄ打印技術(shù)的經(jīng)濟(jì)效益。ＢＩＭ 技術(shù)結(jié)合３Ｄ打印技術(shù)［３４－３５］，不僅可以跟蹤檢測(cè)動(dòng)態(tài)施工環(huán)境，提高施工場(chǎng)地的安全性，而且還可以加強(qiáng)建筑工程結(jié)構(gòu)全生命周期各個(gè)階段的聯(lián)系。ＤＩＮＧ等［３６］提出了一種新的基于ＢＩＭ的自動(dòng)化施工系統(tǒng)（ＢＩＭＡＣ），該系統(tǒng)通過(guò)３Ｄ打印技術(shù)可以得到高精度的建筑構(gòu)件，與傳統(tǒng)的施工方法相比，ＢＩＭＡＣ可以解決高事故率、低質(zhì)量和施工人員流失等問(wèn)題。目前，ＢＩＭ平臺(tái)和建筑３Ｄ打印系統(tǒng)之間仍然存在數(shù)據(jù)傳遞不及時(shí)的問(wèn)題。為解決此類問(wèn)題，ＤＡＶＴＡＬＡＢ等［３７］構(gòu)造了一個(gè)ＢＩＭ集成到混凝土３Ｄ打印施工系統(tǒng)中的實(shí)例，實(shí)現(xiàn)技術(shù)的相互關(guān)聯(lián)，使效益得到最大化。

２.２.２ 建筑機(jī)器人

２０世紀(jì)８０年代，日本清水株式會(huì)社首次研發(fā)出世界第一臺(tái)耐火材料噴涂機(jī)器［３８］，隨后建筑機(jī)器人得到各國(guó)廣泛關(guān)注。按照功能分類，建筑機(jī)器人可分為建筑機(jī)器人［３９］、維護(hù)管養(yǎng)機(jī)器人［４０］、檢測(cè)與監(jiān)測(cè)機(jī)器人［４１］和拆除清理機(jī)器人［３９，４２］等。表１為建筑機(jī)器人應(yīng)用現(xiàn)狀信息匯總，可見建筑機(jī)器人在建筑全生命周期的各個(gè)階段都有廣泛的應(yīng)用。

在構(gòu)件運(yùn)輸階段，目前從工廠到現(xiàn)場(chǎng)的運(yùn)輸仍然是以道路運(yùn)輸作為主要的運(yùn)輸方式。很多學(xué)者研發(fā)無(wú)人駕駛系統(tǒng)時(shí)［４３］利用高分辨率相機(jī)與ＬｉＤＡＲ系統(tǒng)提高無(wú)人駕駛的視覺效果。隨著新技術(shù)的發(fā)展，激光雷達(dá)傳感器可以及時(shí)探測(cè)到車輛附近的物體，保證運(yùn)輸材料順利到達(dá)施工場(chǎng)地，防止施工延誤。

在施工階段，施工機(jī)器人主要用于搬運(yùn)和安裝重物、混凝土澆筑、砌磚、焊接等方面。這些建筑機(jī)器人可以完成重復(fù)性高、耗時(shí)多和危險(xiǎn)性高的工作，從而提高了施工效率。

在運(yùn)維階段，建筑機(jī)器人主要負(fù)責(zé)設(shè)施的維修和清潔等工作，例如：外墻清掃、玻璃清洗、管道檢修、設(shè)備維護(hù)等。ＬＥＥ等［４４］提出了一種基于綜合控制系統(tǒng)的建筑表面清潔機(jī)器人，主要應(yīng)用于高層建筑外墻清潔，與人工相比，機(jī)器人的工作時(shí)間約減少了３５％，用水量約減少了６４％，清潔性能約提高了５０％。管道老化導(dǎo)致破裂和泄漏等問(wèn)題造成了嚴(yán)重的安全事故和環(huán)境污染，因此需要對(duì)管道進(jìn)行持續(xù)和定期維護(hù)。ＤＡＫＨＬＩ等［４５］綜述了不同種類管道機(jī)器人的使用方法以及其在管道維護(hù)和檢測(cè)中的具體應(yīng)用。與人工檢測(cè)相比，管道機(jī)器人不僅能夠全方面檢測(cè)管道是否老化和破損，還能提高檢測(cè)效率。ＺＨＡＯ等［４８］介紹了電力系統(tǒng)中高壓輸電線路維護(hù)機(jī)器人的帶電維護(hù)過(guò)程，避免了人工作業(yè)的危險(xiǎn)，提高了電力系統(tǒng)運(yùn)營(yíng)維護(hù)智能化水平。從上述內(nèi)容可以看出，機(jī)器人在運(yùn)營(yíng)維護(hù)階段發(fā)揮著重要作用，能在高空、狹窄或危險(xiǎn)的環(huán)境下進(jìn)行維修作業(yè)，降低人員在高風(fēng)險(xiǎn)環(huán)境中長(zhǎng)時(shí)間暴露的危險(xiǎn)性。

在拆除階段，機(jī)器人對(duì)建筑結(jié)構(gòu)進(jìn)行拆除清理，對(duì)可重復(fù)使用的材料進(jìn)行回收。ＭＵ等［５１］結(jié)合靜力學(xué)和運(yùn)動(dòng)學(xué)，提出了一種基于定向包圍盒復(fù)合控制法的機(jī)器人系統(tǒng)，其可以在高輻射環(huán)境下進(jìn)行建筑拆除工作。建筑拆除后，廢棄物的利用也是一個(gè)重要問(wèn)題，ＫＵ等［５２］建立了定位系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型，優(yōu)化機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)學(xué)參數(shù)，提高拆除機(jī)器人對(duì)建筑垃圾分揀效率。拆除機(jī)器人可以執(zhí)行高輻射、高復(fù)雜或高風(fēng)險(xiǎn)環(huán)境的拆除工作，提高拆除過(guò)程的安全性和效率。

２３ 智能建造信息技術(shù)發(fā)展及應(yīng)用

近年來(lái)，全球經(jīng)濟(jì)和工業(yè)社會(huì)的高速發(fā)展離不開物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能等新技術(shù)的支撐。新技術(shù)帶來(lái)新產(chǎn)業(yè)，進(jìn)而形成新的生產(chǎn)力。新質(zhì)生產(chǎn)力的發(fā)展和壯大首先要以服務(wù)于高質(zhì)量發(fā)展為第一要?jiǎng)?wù)，有效提升量的累積增長(zhǎng)。通過(guò)分析物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能等相關(guān)領(lǐng)域新興科技在建筑業(yè)中的應(yīng)用，證明了在智能建造信息技術(shù)的推動(dòng)下ＢＩＭ技術(shù)對(duì)建筑質(zhì)量效益、經(jīng)濟(jì)效益和生態(tài)效益的不斷提高均具有積極作用。

２.３.１ 物聯(lián)網(wǎng)

物聯(lián)網(wǎng)（ＩｏＴ）是指通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)連接設(shè)備，即物理設(shè)備之間的互聯(lián)，借助傳感器、執(zhí)行器、軟件和網(wǎng)絡(luò)連接幫助管理者通過(guò)遠(yuǎn)程操作或傳遞建筑傳感器收集數(shù)據(jù)。ＪＩＡ等［５３］綜述了物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的３層結(jié)構(gòu)與智能建造的聯(lián)系以及物聯(lián)網(wǎng)在建筑全生命周期的應(yīng)用和發(fā)展。物聯(lián)網(wǎng)的３層架構(gòu)包括感知層、網(wǎng)絡(luò)層和應(yīng)用層。感知層包括感知節(jié)點(diǎn)和感知網(wǎng)絡(luò)，由各種傳感器組成，主要負(fù)責(zé)感知和數(shù)據(jù)采集。網(wǎng)絡(luò)層負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的傳輸，由于包含了各類設(shè)備（例如網(wǎng)關(guān)）及通信等基礎(chǔ)設(shè)施，因此是體系結(jié)構(gòu)中最主要的一層。應(yīng)用層最終與用戶交互，將接收的傳輸數(shù)據(jù)發(fā)送給用戶并提供相應(yīng)服務(wù)。圖６為物聯(lián)網(wǎng)的３層結(jié)構(gòu)示意圖。

物聯(lián)網(wǎng)自應(yīng)用于建筑領(lǐng)域以來(lái)，一些學(xué)者通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)的有效實(shí)施來(lái)探索建筑物聯(lián)網(wǎng)能夠解決的實(shí)際問(wèn)題。在運(yùn)輸階段，經(jīng)常出現(xiàn)由于人為錯(cuò)誤造成材料供應(yīng)延遲，最終導(dǎo)致項(xiàng)目延遲的問(wèn)題。ＬＯＵＩＳ等［５４］利用物聯(lián)網(wǎng)連接了無(wú)人機(jī)和自動(dòng)駕駛卡車，不僅提高了效率和準(zhǔn)確性，而且縮短了運(yùn)輸時(shí)間并減少了運(yùn)輸成本。在施工階段，物聯(lián)網(wǎng)很好地解決了混凝土的養(yǎng)護(hù)和人員作業(yè)的安全問(wèn)題［５５－５６］。ＷＥＩ等［５７］開發(fā)了基于物聯(lián)網(wǎng)的混凝土早期養(yǎng)護(hù)系統(tǒng)，在混凝土中嵌入傳感器，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)混凝土養(yǎng)護(hù)強(qiáng)度，不僅可以控制混凝土的拆模時(shí)間，還可以優(yōu)化混凝土的配合比。在施工現(xiàn)場(chǎng)，物聯(lián)網(wǎng)可以結(jié)合射頻識(shí)別（ＲＦＩＤ）技術(shù)，用標(biāo)簽管理施工設(shè)備和材料并實(shí)時(shí)監(jiān)控，防止被盜竊［５５］。在施工過(guò)程中會(huì)有各種危險(xiǎn)，可以在安全帽中安裝報(bào)警傳感器，當(dāng)危險(xiǎn)來(lái)臨時(shí)，傳感器會(huì)利用物聯(lián)網(wǎng)實(shí)時(shí)傳遞信息，及時(shí)發(fā)出警報(bào)讓施工人員遠(yuǎn)離危險(xiǎn)。同時(shí)傳感器也可以感知長(zhǎng)時(shí)間工作給施工者帶來(lái)的身體不適，通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)實(shí)時(shí)反饋給管理人員，并采取相應(yīng)措施，保證作業(yè)人員的健康和安全。

建筑運(yùn)營(yíng)和維護(hù)會(huì)帶來(lái)嚴(yán)重的能源浪費(fèi)和成本增加，ＷＥＩ等［５８］提出了一種基于物聯(lián)網(wǎng)綜合管理的建筑能耗監(jiān)測(cè)分析系統(tǒng)的設(shè)計(jì)框架，利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)所傳遞的數(shù)據(jù)，分析建筑能耗對(duì)建筑自動(dòng)化系統(tǒng)和設(shè)備的影響，進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)建筑能耗的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與控制，提高建筑節(jié)能效率。ＶＩＳＷＡＮＡＴＨ等［５９］設(shè)計(jì)了一種物聯(lián)網(wǎng)與網(wǎng)關(guān)相結(jié)合的智能電網(wǎng)應(yīng)用系統(tǒng)，此系統(tǒng)具有安全性、互操作性和擴(kuò)展性，可以為建筑高效能源管理提供更加智能的節(jié)能方法。在建筑維護(hù)期間要保證設(shè)備的正常運(yùn)行，同時(shí)兼具方便檢修和精準(zhǔn)檢測(cè)等功能，設(shè)施管理也是智能建造的一項(xiàng)基本內(nèi)容。ＡＢＤＡＬＷＨＡＢ等［６０］通過(guò)將物聯(lián)網(wǎng)與ＢＩＭ 技術(shù)所創(chuàng)建的數(shù)據(jù)庫(kù)相結(jié)合，提出了一種能夠?qū)崟r(shí)面向服務(wù)架構(gòu)（ＳＯＡ）的方法，將靜態(tài)模型更新為實(shí)時(shí)模型的鏈接方式，可以提高設(shè)施服務(wù)的整體質(zhì)量，降低維修和建筑能源使用的成本。Ｄ′ＥＬＩＡ等［６１］研發(fā)了一種智能建筑維護(hù)平臺(tái)，用于大型建筑運(yùn)營(yíng)物維護(hù)的智能感知應(yīng)用程序，可檢測(cè)環(huán)境變量、自動(dòng)檢測(cè)建筑的設(shè)備故障，并向工作人員和戶主提供建議。ＢＡＳＨＩＲ等［６２］提出了一種物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)（ＩＢＤＡ），自動(dòng)檢測(cè)建筑室內(nèi)的氧氣水平、亮度和煙霧等有害氣體并反饋給智能平臺(tái)作出決策，保證建筑物室內(nèi)環(huán)境的良好舒適性。

２.３.２ 大數(shù)據(jù)

在數(shù)字化信息時(shí)代，建筑全生命周期中應(yīng)用的物聯(lián)網(wǎng)、ＢＩＭ技術(shù)和數(shù)字設(shè)備等智能建造元素成為了建筑行業(yè)的新特點(diǎn)。智能建造技術(shù)之所以可以根據(jù)實(shí)際情況分析并采取正確的措施，是因?yàn)槠涞玫酱罅康臄?shù)據(jù)和算法支持。大數(shù)據(jù)來(lái)源于以往的項(xiàng)目活動(dòng)中收集和儲(chǔ)存的大量數(shù)據(jù)信息，并且隨著工程設(shè)備、材料和時(shí)間的增加，數(shù)據(jù)容量不斷擴(kuò)大［１４］。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展［６３－６５］，形成了以下５大方面的特征：多樣性、數(shù)量、速度、準(zhǔn)確性和價(jià)值，如圖７所示。

圖８為建筑行業(yè)的大數(shù)據(jù)流程圖。數(shù)據(jù)來(lái)源包括由科學(xué)調(diào)查人員、研究機(jī)構(gòu)或政府機(jī)構(gòu)進(jìn)行監(jiān)督后提供的可信度很高的數(shù)據(jù)信息［６６］，和從計(jì)算機(jī)、傳感器［６７］以及通過(guò)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)［６８］收集到的數(shù)據(jù)信息。隨著傳感技術(shù)、遙感和射頻識(shí)別閱讀器等數(shù)據(jù)采集設(shè)備種類的不斷豐富，數(shù)據(jù)集的規(guī)模隨之?dāng)U大，ＨＩＬＢＥＲＴ等［６９］研究發(fā)現(xiàn)每天創(chuàng)建的新數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級(jí)增加。目前，隨著數(shù)據(jù)量的不斷增長(zhǎng)，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)設(shè)備如光盤和固態(tài)硬盤（ＳＳＤ）已經(jīng)無(wú)法滿足海量大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的需求。在這種情況下，云存儲(chǔ)成為一種重要的選擇方式，其不僅具備高容量和可擴(kuò)展性的優(yōu)點(diǎn)，而且可以縮短數(shù)據(jù)搜索的時(shí)間以及實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享。使用數(shù)學(xué)算法進(jìn)行適當(dāng)分析的過(guò)程稱為大數(shù)據(jù)分析［７０－７２］，結(jié)合可視化工具可以更直觀有效地顯示建筑的功能，從而為建筑全生命周期提供有效的信息、提高效率和效益。

２.３.３ 人工智能

人工智能（ＡＩ）是利用計(jì)算機(jī)模擬人類智能行為、學(xué)習(xí)研究并延伸、擴(kuò)展人類活動(dòng)的智能技術(shù)、理論以及應(yīng)用系統(tǒng)的綜合性領(lǐng)域，其包含了計(jì)算機(jī)科學(xué)、邏輯學(xué)和心理學(xué)等多學(xué)科理論［７３］。２０世紀(jì)６０年代，人工智能由達(dá)特茅斯大學(xué)的學(xué)者們正式提出，進(jìn)入２１世紀(jì)以來(lái)，人工智能技術(shù)得到了越來(lái)越多人的關(guān)注。人工智能在土木工程領(lǐng)域的應(yīng)用主要集中在建筑物設(shè)計(jì)可視化、構(gòu)件制作和運(yùn)輸、施工階段的管理、進(jìn)度控制以及人員安全等方面。劉紅波等［７４］定性分析了人工智能在土木工程領(lǐng)域從設(shè)計(jì)到結(jié)構(gòu)維護(hù)階段的應(yīng)用，并將人工智能分為４類，分別是自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺、語(yǔ)音識(shí)別和交叉領(lǐng)域。

人工智能的發(fā)展與機(jī)器學(xué)習(xí)（ＭＬ）聯(lián)系密切。機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的子領(lǐng)域，雖然人工智能技術(shù)的應(yīng)用范圍更廣，包含了其他技術(shù)和方法，但機(jī)器學(xué)習(xí)在實(shí)現(xiàn)人工智能的核心任務(wù)上扮演著重要角色。與傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)編程不同，機(jī)器學(xué)習(xí)是使用統(tǒng)計(jì)模型，通過(guò)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來(lái)提高機(jī)器學(xué)習(xí)的準(zhǔn)確性，并將其擬合到模型中。ＭＡＲＴ？ＮＥＺＲＯＣＡＭＯＲＡ等［７５］將建筑工程結(jié)構(gòu)全生命周期與隨機(jī)森林算法結(jié)合，預(yù)測(cè)建筑對(duì)環(huán)境的影響。ＳＯＮ等［７６］在決策階段結(jié)合支持向量機(jī)模型，預(yù)測(cè)建筑施工的成本和進(jìn)度。

深度學(xué)習(xí)（ＤＬ）是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種方法，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，旨在模擬人腦神經(jīng)元之間的連接和信息傳遞方式。深度學(xué)習(xí)通過(guò)構(gòu)建深層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，可以主動(dòng)對(duì)大規(guī)模的數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和特征提取以實(shí)現(xiàn)各種任務(wù)，如圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別和自然語(yǔ)言處理等。圖９為人工智能算法的層次結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)算法在建筑全生命周期中主要處理圖像和音頻等復(fù)雜高維數(shù)據(jù)。在施工階段，施工進(jìn)度監(jiān)控是保證工程按時(shí)交付的一個(gè)重要方面。ＧＯＬＰＡＲＶＡＲ-ＦＡＲＤ等［７７］基于云計(jì)算技術(shù)，將深度學(xué)習(xí)算法與４Ｄ-ＢＩＭ相結(jié)合，對(duì)施工進(jìn)度進(jìn)行監(jiān)控。ＺＨＵ等［７８］利用３類測(cè)試器（ＳＶＤＤ、Ｃ-ＳＵＶ和ＡＮＮ）來(lái)識(shí)別和記錄施工照片中的混凝土區(qū)域，用于竣工檢測(cè)并判斷建筑物的完整性。

人工智能可以分析數(shù)據(jù)中的結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化特征。大數(shù)據(jù)分析過(guò)程又稱數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)［７９］，該技術(shù)是利用人工智能與計(jì)算機(jī)科學(xué)相結(jié)合的方法，對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中的信息進(jìn)行統(tǒng)計(jì)、搜索、分析、分類和歸納等操作，可以從大量數(shù)據(jù)中分析提取出有價(jià)值的模式、趨勢(shì)甚至知識(shí)，幫助人們作出更準(zhǔn)確的決策和判斷。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)廣泛應(yīng)用于建筑工程結(jié)構(gòu)的評(píng)級(jí)、能源使用和對(duì)成本的預(yù)測(cè)等方面。表２總結(jié)了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在建筑中的應(yīng)用。

目前，項(xiàng)目建造階段的決策都是基于數(shù)據(jù)分析，建筑大數(shù)據(jù)信息應(yīng)用于建筑全生命周期各個(gè)階段［８０］。在設(shè)計(jì)決策階段，收集相關(guān)的建筑信息、消耗能源信息和環(huán)境影響信息［８１］等，可以解決如何建造和在哪里建造的問(wèn)題，也可以對(duì)建筑物的壽命進(jìn)行評(píng)估，最大限度地減少施工的安全隱患。在施工階段，基于天氣預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)、人員身體狀況數(shù)據(jù)和施工設(shè)備數(shù)據(jù)等傳感器感知的數(shù)據(jù)，結(jié)合ＢＩＭ技術(shù)有助于機(jī)械設(shè)備和人員的調(diào)動(dòng)［８２］，促進(jìn)更好地施工管理和運(yùn)營(yíng)維護(hù)。在拆除階段，根據(jù)大數(shù)據(jù)提供的信息計(jì)算廢棄建筑垃圾數(shù)量和種類，進(jìn)行有效地評(píng)價(jià)和管理［７０，８３］，從而對(duì)建筑垃圾進(jìn)行合理地分類和再利用。隨著智能建造技術(shù)的不斷發(fā)展，大數(shù)據(jù)、人工智能、ＢＩＭ 技術(shù)和物聯(lián)網(wǎng)等不同的智能建造技術(shù)元素之間相互協(xié)同，必將會(huì)產(chǎn)生更廣闊的應(yīng)用前景。

３ 總結(jié)和展望

本文綜述了智能建造相關(guān)技術(shù)的發(fā)展歷程及其在建筑全生命周期的應(yīng)用現(xiàn)狀。在工業(yè)４０背景下，ＢＩＭ技術(shù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)和建筑機(jī)器人等不同領(lǐng)域的新興技術(shù)，為建筑業(yè)的智能化和信息化發(fā)展創(chuàng)造了條件，ＢＩＭ技術(shù)與射頻識(shí)別、ＡＲ／ＶＲ技術(shù)和區(qū)塊鏈技術(shù)的應(yīng)用改變了建筑全生命周期的管理模式，使建筑的管理模式趨向于數(shù)字化和可視化。建筑機(jī)器人和３Ｄ打印技術(shù)的應(yīng)用可以完成危險(xiǎn)系數(shù)較大的工作，提高了施工的安全性和施工效率。物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能的應(yīng)用消除了“信息孤島”，使建筑的各個(gè)階段的信息能夠及時(shí)有效地共享和儲(chǔ)存，準(zhǔn)確分析預(yù)測(cè)設(shè)備故障，能夠更快地對(duì)項(xiàng)目出現(xiàn)的各種情況采取對(duì)應(yīng)的措施。

我國(guó)智能建造技術(shù)的應(yīng)用仍處于初級(jí)階段，還未形成相對(duì)成熟的體系并面臨以下５個(gè)方面的挑戰(zhàn)：

１）在評(píng)價(jià)體系方面，智能建造技術(shù)在建筑行業(yè)中缺少統(tǒng)一的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，目前智能建造技術(shù)涉及了設(shè)計(jì)、施工、生產(chǎn)運(yùn)輸和數(shù)據(jù)共享等多個(gè)領(lǐng)域。由于缺少一致性的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，智能建造的智能化和信息化成熟度不高，限制了智能建造技術(shù)的發(fā)展。以國(guó)家推行的ＧＢ／Ｔ５０３７８２０１９《綠色建筑評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)》為例，該標(biāo)準(zhǔn)提高了人們對(duì)建筑的綠色設(shè)計(jì)、綠色施工、綠色評(píng)估和廢棄物回收的意識(shí)，促進(jìn)了我國(guó)綠色建筑的發(fā)展。面對(duì)智能建造在建筑業(yè)快速發(fā)展的現(xiàn)狀，應(yīng)盡快制定一部針對(duì)建筑全生命周期下智能建造技術(shù)應(yīng)用的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，使該標(biāo)準(zhǔn)不僅適用于一部分地區(qū)，而且要成為國(guó)家行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，更好地推進(jìn)智能建造技術(shù)在建筑業(yè)的全面應(yīng)用。

２）在城市建設(shè)方面，新興智慧城市是城市規(guī)劃發(fā)展的新方向，其核心要求是將各種資源融合在一起，形成一種全新的城市發(fā)展模式。智慧城市與智能建造技術(shù)如何相互緊密關(guān)聯(lián)，是目前面對(duì)的一個(gè)重要挑戰(zhàn)。智能建造技術(shù)是未來(lái)智慧城市發(fā)展的重要一環(huán)，其提供了更智能、更高效和可持續(xù)的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)方法，是實(shí)現(xiàn)智慧城市建設(shè)的重要手段。同時(shí)，智慧城市可以收集更廣泛的大數(shù)據(jù)信息并共享、分析，有助于推動(dòng)城市規(guī)劃、資源管理和智能建造技術(shù)的創(chuàng)新發(fā)展，使智能建造施工模式更加智能化、數(shù)字化和工業(yè)化。因此，智能建造技術(shù)與智慧城市發(fā)展相互促進(jìn)，共同實(shí)現(xiàn)智能建造技術(shù)的廣泛應(yīng)用與創(chuàng)新，促進(jìn)智慧城市建設(shè)的高質(zhì)量發(fā)展。

３）在數(shù)據(jù)管理方面，數(shù)據(jù)的共享和采集主要依賴于物聯(lián)網(wǎng)的傳遞，智能建造系統(tǒng)缺少安全設(shè)置，其中很多需要保密的信息存在泄露和盜用的風(fēng)險(xiǎn)。為了保證數(shù)據(jù)源的安全和數(shù)據(jù)傳遞過(guò)程中的網(wǎng)絡(luò)安全，可以通過(guò)防火墻對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加密處理，并完善檢測(cè)系統(tǒng)以提高數(shù)據(jù)的安全性。

４）在成本方面，智能建造技術(shù)前期需要較高的投入成本，這阻礙了智能建造技術(shù)的發(fā)展。在建筑全生命周期背景下，智能建造要使用新興技術(shù)設(shè)備和系統(tǒng)以及培訓(xùn)相關(guān)智能建造技術(shù)人員，這些都會(huì)導(dǎo)致智能建造的初始投資增加。但智能建造的應(yīng)用可以提高施工效率、節(jié)約材料和能源、減少人力成本。從全生命周期角度來(lái)看，智能建造不僅可以帶來(lái)長(zhǎng)期的經(jīng)濟(jì)效益，還可以減少碳排放，保護(hù)環(huán)境，取得更好的生態(tài)環(huán)境效益。

５）在多學(xué)科交叉研究方面，智能建造技術(shù)是土木工程學(xué)科面向未來(lái)，走多學(xué)科交叉發(fā)展路線的必由之路。智能建造技術(shù)至少涉及了土木、信息、機(jī)械、電氣、材料和管理等多個(gè)傳統(tǒng)學(xué)科領(lǐng)域，因此，如何發(fā)揮傳統(tǒng)學(xué)科深厚的積淀，促進(jìn)多學(xué)科新興技術(shù)的深度交叉融合，推動(dòng)智能建造新興技術(shù)的研究、發(fā)展及應(yīng)用成為當(dāng)前和未來(lái)的研究重點(diǎn)；同時(shí)對(duì)傳統(tǒng)學(xué)科如何開辟新的賽道和新的應(yīng)用場(chǎng)景，促進(jìn)甚至帶動(dòng)傳統(tǒng)工科學(xué)科領(lǐng)域的發(fā)展和進(jìn)步，這些都是接下來(lái)需要深入思考的問(wèn)題和不斷努力的方向。

智能建造技術(shù)是面向未來(lái)促進(jìn)土木工程行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的新質(zhì)生產(chǎn)力。如何結(jié)合各相關(guān)學(xué)科的優(yōu)勢(shì)，改變傳統(tǒng)的觀念、理念，解決智能建造發(fā)展的若干關(guān)鍵瓶頸問(wèn)題，促進(jìn)土木工程行業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力的不斷發(fā)展壯大是下一步需要認(rèn)真思考的問(wèn)題。

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［５１］ＭＵＺ，ＬＩＵＬ，ＪＩＡＬ，ｅｔａｌ．Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｄｅｍｏｌｉｔｉｏｎｒｏｂｏｔ：ｓｔｒｕｃｔｕｒａｌｓｔａｔｉｃｓ，ｃｏｌｌｉｓｉｏｎｄｅｔｅｃｔｉｏｎ，ａｎｄｄｙｎａｍｉｃｃｏｎｔｒｏｌ［Ｊ］．ＡｕｔｏｍａｔｉｏｎｉｎＣｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ，２０２２，１４２： ４４９０－４４９７．

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［５５］ＢＥＨＺＡＤＩＡ．Ｕｓｉｎｇ ａｕｇｍｅｎｔｅｄ ａｎｄ ｖｉｒｔｕａｌｒｅａｌｉｔｙｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｉｎｔｈｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｉｎｄｕｓｔｒｙ［Ｊ］．ＡｍｅｒｉｃａｎＪｏｕｒｎａｌｏｆＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＲｅｓｅａｒｃｈ，２０１６，５（１２）：３５０－３５３．

［５６］ＨＥＩＳＫＡＮＥＮＡ．Ｔｈｅｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｏｆｔｒｕｓｔ：ｈｏｗｔｈｅＩｎｔｅｒｎｅｔｏｆＴｈｉｎｇｓａｎｄｂｌｏｃｋｃｈａｉｎｃｏｕｌｄｕｓｈｅｒｉｎａｎｅｗｅｒａｏｆｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｐｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙ［Ｊ］．ＣｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈａｎｄＩｎｎｏｖａｔｉｏｎ，２０１７，８（２）：６６－７０．

［５７］ＷＥＩＹ，ＬＩＮＪ，ＺＨＡＯＷ，ｅｔａｌ．Ａｎｉｎｔｅｒｎｅｔｂａｓｅｄｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒｅａｒｌｙｃｏｎｃｒｅｔｅｃｕｒｉｎｇｉｎｕｎｄｅｒｇｒｏｕｎｄｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓ［Ｃ］／／ＰｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆＣｈｉｎａＥｕｒｏｐｅＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＧｅｏｔｅｃｈｎｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ．Ｖｉｅｎｎａ，Ａｕｓｔｒｉａ： Ｓｐｒｉｎｇｅｒ，２０１８：７４３－７４６．

［５８］ＷＥＩＣ，ＬＩＹ．Ｄｅｓｉｇｎｏｆｅｎｅｒｇｙｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇａｎｄｅｎｅｒｇｙｓａｖｉｎｇｍａｎａｇｅｍｅｎｔｓｙｓｔｅｍ ｏｆｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｂｕｉｌｄｉｎｇｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｉｎｔｅｒｎｅｔｏｆｔｈｉｎｇｓ［Ｃ］／／２０１１ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ，Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓａｎｄ Ｃｏｎｔｒｏｌ（ＩＣＥＣＣ）．Ｎｉｎｇｂｏ，Ｃｈｉｎａ：ＩＥＥＥ，２０１１：３６５０－３６５２．

［５９］ＶＩＳＷＡＮＡＴＨＳＫ，ＹＵＥＮ Ｃ，ＴＵＳＨＡＲ Ｗ，ｅｔａｌ．ＳｙｓｔｅｍｄｅｓｉｇｎｏｆｔｈｅＩｎｔｅｒｎｅｔｏｆＴｈｉｎｇｓｆｏｒｒｅｓｉｄｅｎｔｉａｌｓｍａｒｔｇｒｉｄ ［Ｊ］．ＩＥＥＥ ＷｉｒｅｌｅｓｓＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ， ２０１６，２３（５）：９０－９８．

［６０］ＡＢＤＡＬＷＨＡＢＡＡＢ，ＡＺＡＭ ＨＮ，ＨＩＺＡＭＩＡＡ， ｅｔａｌ．ＩｎｖｅｓｔｉｇａｔｉｎｇａｐｐｒｏａｃｈｅｓｏｆｉｎｔｅｇｒａｔｉｎｇＢＩＭ， ＩｏＴ，ａｎｄｆａｃｉｌｉｔｙｍａｎａｇｅｍｅｎｔｆｏｒｒｅｎｏｖａｔｉｎｇｅｘｉｓｔｉｎｇｂｕｉｌｄｉｎｇｓ：ａｒｅｖｉｅｗ［Ｊ］．Ｓｕｓｔａｉｎａｂｉｌｉｔｙ，２０２１，１３（７）： ３９３０－３９３７．

［６１］Ｄ′ＥＬＩＡＡ，ＲＯＦＦＩＡ Ｌ，ＺＡＭＡＧＮＩＧ，ｅｔａｌ．Ｓｍａｒｔａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｆｏｒｔｈｅｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅｏｆｌａｒｇｅｂｕｉｌｄｉｎｇｓ： ｈｏｗｔｏａｃｈｉｅｖｅｏｎｔｏｌｏｇｙｂａｓｅｄｉｎｔｅｒｏｐｅｒａｂｉｌｉｔｙａｔｔｈｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｌｅｖｅｌ［Ｃ］／／ＴｈｅＩＥＥＥ Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ ｏｎＣｏｍｐｕｔｅｒｓ ａｎｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ．Ｒｉｃｃｉｏｎｅ，Ｉｔａｌｙ： ＩＥＥＥ，２０１０：１０７７－１０８２．

［６２］ＢＡＳＨＩＲＭ Ｒ，ＧＩＬＬＡ Ｑ．ＴｏｗａｒｄｓａｎＩｏＴｂｉｇｄａｔａａｎａｌｙｔｉｃｓｆｒａｍｅｗｏｒｋ：ｓｍａｒｔｂｕｉｌｄｉｎｇｓｓｙｓｔｅｍｓ［Ｃ］／／２０１６ＩＥＥＥ１８ｔｈＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＨｉｇｈＰｅｒｆｏｒｍａｎｃｅＣｏｍｐｕｔｉｎｇａｎｄＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ；ＩＥＥＥ１４ｔｈＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＳｍａｒｔＣｉｔｙ；ＩＥＥＥ２ｎｄＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＤａｔａＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＳｙｓｔｅｍｓ（ＨＰＣＣ／ＳｍａｒｔＣｉｔｙ／ＤＳＳ）．Ｓｙｄｎｅｙ，Ａｕｓｔｒａｌｉａ：ＩＥＥＥ， ２０１６：１３２５－１３３２．

［６３］ＬＡＮＥＹＤ．３Ｄ ｄａｔａ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ：ｃｏｎｔｒｏｌｌｉｎｇ ｄａｔａｖｏｌｕｍｅ，ｖｅｌｏｃｉｔｙａｎｄｖａｒｉｅｔｙ［Ｊ］．ＭＥＴＡ ＧｒｏｕｐＲｅｓｅａｒｃｈＮｏｔｅ，２００１，７０（６）：１－８．

［６４］ＣＨＥＮＰ，ＺＨＡＮＧ Ｃ Ｙ．Ｄａｔａｉｎｔｅｎｓｉｖｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ， ｃｈａｌｌｅｎｇｅｓ，ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓａｎｄｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ：ａｓｕｒｖｅｙｏｎｂｉｇｄａｔａ［Ｊ］．ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅｓ，２０１４，２７５：３１４－３４７．

［６５］ＲＯＤＲ？ＧＵＥＺＭＡＺＡＨＵＡＬ， ＲＯＤＲ？ＧＵＥＺＥＮＲ？ＱＵＥＺＣ Ａ，Ｓ？ＮＣＨＥＺＣＥＲＶＡＮＴＥＳＪＬ，ｅｔａｌ．Ａ ｇｅｎｅｒａｌｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅｏｆｂｉｇｄａｔａ：ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ， ｔｏｏｌｓ，ｃｈａｌｌｅｎｇｅｓａｎｄｔｒｅｎｄｓ［Ｊ］．ＴｈｅＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｕｐｅｒｃｏｍｐｕｔｉｎｇ，２０１６，７２（８）：３０７３－３１１３．

［６６］ＬＩＵＪＺ，ＬＩＪ，ＬＩＷ Ｆ，ｅｔａｌ．Ｒｅｔｈｉｎｋｉｎｇｂｉｇｄａｔａ：ａｒｅｖｉｅｗｏｎｔｈｅｄａｔａｑｕａｌｉｔｙａｎｄｕｓａｇｅｉｓｓｕｅｓ［Ｊ］．ＩＳＰＲＳＪｏｕｒｎａｌｏｆＰｈｏｔｏｇｒａｍｍｅｔｒｙ ａｎｄ Ｒｅｍｏｔｅ Ｓｅｎｓｉｎｇ， ２０１６，１１５：１３４－１４２．

［６７］ＬＡＵＲＩＬＡＪＫ，ＧＡＴＩＣＡＰＥＲＥＺ Ｄ，ＡＡＤ Ｉ，ｅｔａｌ．Ｆｒｏｍ ｂｉｇｓｍａｒｔｐｈｏｎｅｄａｔａｔｏｗｏｒｌｄｗｉｄｅｒｅｓｅａｒｃｈ：ｔｈｅｍｏｂｉｌｅｄａｔａｃｈａｌｌｅｎｇｅ［Ｊ］．Ｐｅｒｖａｓｉｖｅａｎｄ ＭｏｂｉｌｅＣｏｍｐｕｔｉｎｇ，２０１３，９（６）：７５２－７７１．

［６８］ＤＥＭＣＨＥＮＫＯＹ，ＧＲＯＳＳＯ Ｐ，ＤＥＬＡＡＴ Ｃ，ｅｔａｌ．Ａｄｄｒｅｓｓｉｎｇｂｉｇｄａｔａｉｓｓｕｅｓｉｎｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃｄａｔａｉｎｆｒａｓｔｒｕｃｔｕｒｅ［Ｃ］／／２０１３ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＣｏｌｌａｂｏｒａｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓａｎｄＳｙｓｔｅｍｓ（ＣＴＳ）．ＳａｎＤｉｅｇｏ， ＵＳＡ：ＩＥＥＥ，２０１３：４８－５５．

［６９］ＨＩＬＢＥＲＴＭ，Ｌ？ＰＥＺ Ｐ．Ｔｈｅｗｏｒｌｄ′ｓｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｃａｌｃａｐａｃｉｔｙｔｏｓｔｏｒｅ，ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｅ，ａｎｄｃｏｍｐｕｔｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ［Ｊ］．Ｓｃｉｅｎｃｅ，２０１１，３３２（２５）：６０－６５．

［７０］ＬＵＷ Ｓ，ＣＨＥＮ Ｘ，ＰＥＮＧ Ｙ，ｅｔａｌ．Ｂｅｎｃｈｍａｒｋｉｎｇｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｗａｓｔｅｍａｎａｇｅｍｅｎｔｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｕｓｉｎｇｂｉｇｄａｔａ［Ｊ］．Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ，ＣｏｎｓｅｒｖａｔｉｏｎａｎｄＲｅｃｙｃｌｉｎｇ， ２０１５，１０５：４９－５８．

［７１］ＴＡＮＧＫ，ＬＩＮＭ Ｌ，ＭＩＮＫＵＦＬ，ｅｔａｌ．Ｓｅｌｅｃｔｉｖｅｎｅｇａｔｉｖｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｌｅａｒｎｉｎｇａｐｐｒｏａｃｈｔｏｉｎｃｒｅｍｅｎｔａｌｌｅａｒｎｉｎｇ［Ｊ］．Ｎｅｕｒｏｃｏｍｐｕｔｉｎｇ，２００９，７２（１３／１４／１５）：２７９６－２８０５．

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［７３］ＢＡＤＵＧＥＳＫ，ＴＨＩＬＡＫＡＲＡＴＨＮＡ Ｓ，ＰＥＲＥＲＡ ＪＳ，ｅｔａｌ．Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅａｎｄｓｍａｒｔｖｉｓｉｏｎｆｏｒｂｕｉｌｄｉｎｇ ａｎｄ ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ４０：ｍａｃｈｉｎｅ ａｎｄ ｄｅｅｐｌｅａｒｎｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓａｎｄａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ［Ｊ］．ＡｕｔｏｍａｔｉｏｎｉｎＣｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ，２０２２，１４１：４４４０－４４４７．

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（ＬＩＵＨＢ，ＺＨＡＮＧＦ，ＣＨＥＮＺＨ，ｅｔａｌ．Ａｐｐｌｉｅｄｒｅｓｅａｒｃｈｓｔａｔｕｓａｎｄｐｒｏｓｐｅｃｔｓｏｆａｒｔｉｆｉｃｉａｌｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅｉｎｃｉｖｉｌｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇｆｉｅｌｄ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｉｖｉｌａｎｄＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，２０２４，４６（１）：１４－３２．）

［７５］ＭＡＲＴ？ＮＥＺＲＯＣＡＭＯＲＡＡ，ＲＩＶＥＲＡＧ？ＭＥＺ Ｃ， ＧＡＬ？ＮＭＡＲ？ＮＣ，ｅｔａｌ．ＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｂｅｎｃｈｍａｒｋｉｎｇｏｆｂｕｉｌｄｉｎｇｔｙｐｏｌｏｇｉｅｓｔｈｒｏｕｇｈＢＩＭｂａｓｅｄｃｏｍｂｉｎａｔｏｒｉａｌｃａｓｅｓｔｕｄｉｅｓ［Ｊ］．ＡｕｔｏｍａｔｉｏｎｉｎＣｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ，２０２１， １３２：９８０－９８８．

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［８１］ＫＨＡＳＲＥＥＮＭ Ｍ，ＢＡＮＦＩＬＬＰＦＧ，ＭＥＮＺＩＥＳＧＦ．Ｌｉｆｅｃｙｃｌｅａｓｓｅｓｓｍｅｎｔａｎｄｔｈｅｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｉｍｐａｃｔｏｆｂｕｉｌｄｉｎｇｓ：ａｒｅｖｉｅｗ［Ｊ］．Ｓｕｓｔａｉｎａｂｉｌｉｔｙ，２００９，１（３）： ６７４－７０１．

［８２］ＨＡＮＺ，ＷＡＮＧＹ．Ｔｈｅａｐｐｌｉｅｄｅｘｐｌｏｒａｔｉｏｎｏｆｂｉｇｄａｔａｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｉｎ ｐｒｅｆａｂｒｉｃａｔｅｄ ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ｐｒｏｊｅｃｔｍａｎａｇｅｍｅｎｔ［Ｍ］．Ｂｅｉｊｉｎｇ：ＩＣＣＲＥＭ，２０１７．

［８３］ＡＳＩＦＩ，ＹＡＳＡＲＡ，ＳＡＴＴＡＲＮＡ，ｅｔａｌ．Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｏｆｓｏｌｉｄｗａｓｔｅｍａｎａｇｅｍｅｎｔｓｙｓｔｅｍ ｉｎＰａｋｉｓｔａｎａｎｄｓｕｓｔａｉｎａｂｌｅｍｏｄｅｌｆｒｏｍ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌａｎｄｅｃｏｎｏｍｉｃｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅ［Ｊ］．Ｓｕｓｔａｉｎａｂｉｌｉｔｙ，２０２２，１４（１９）：１２６８０－１２６８７．

［８４］ＪＩＡＮＧＨＲ，ＪＩＡＮＧ Ａ Ｎ．Ａｎｉｎｔｅｇｒａｔｅｄｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒｔｕｎｎｅｌｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｓａｆｅｔｙｃｏｎｔｒｏｌｂａｓｅｄｏｎＢＩＭＩｏＴＰＳＯ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｉｖｉｌＳｔｒｕｃｔｕｒａｌＨｅａｌｔｈＭｏｎｉｔｏｒｉｎｇ，２０２４，１４（２）：２６９－２８４．

［８５］莊玉冊(cè)，黎蔚．基于ＰＳＯ優(yōu)化極限學(xué)習(xí)機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)［Ｊ］．沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，２０２０，４２（２）：２１３－２１７．

（ＺＨＵＡＮＧＹ Ｃ，ＬＩＷ．ＡｉｒｑｕａｌｉｔｙｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎＰＳＯ ｅｘｔｒｅｍｅｌｅａｒｎｉｎｇｍａｃｈｉｎｅｏｆｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｈｅｎｙａｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ， ２０２０，４２（２）：２１３－２１７．）

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［９７］王寧，田家英，董寧，等．基于改進(jìn)ＳＶＭ 的智能電網(wǎng)調(diào)控系統(tǒng)實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與預(yù)警技術(shù)［Ｊ］．沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，２０２２，４４（１）：７－１３．

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［９８］ＫＨＡＴＩＲＡ，ＣＡＰＯＺＵＣＣＡＲ，ＭＡＧＡＧＮＩＮＩＥ，ｅｔａｌ．Ｏｐｔｉｍｉｚｅｄｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓｆｏｒｓｔｒｕｃｔｕｒａｌｄａｍａｇｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｍｏｄａｌａｎａｌｙｓｉｓ［Ｒ］．Ｂｅｉｊｉｎｇ：ＥａｓｙＣｈａｉｒ，２０２３．

［９９］ＺＨＡＮＧＮ，ＹＡＮＧＣ．Ｐｏｗｅｒａｂｎｏｒｍａｌｄａｔａｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｎｄ ｓｈｏｒｔｔｅｒｍ ｌｏａｄ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍ ［Ｃ］／／ＴｈｉｒｄＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ，ＥｌｅｃｔｒｉｃａｌａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ（ＩＣＥＥＩＥ２０２３）．Ｗｕｈａｎ，Ｃｈｉｎａ：ＳＰＩＥ， ２０２３：３０３－３１０．

［１００］ＳＨＩＱ，ＸＵＹＬ．ＴｈｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎｏｆｇｒｅｅｎｂｕｉｌｄｉｎｇｍａｔｅｒｉａｌｓｕｓｉｎｇＧＡＢＰｈｙｂｒｉｄａｌｇｏｒｉｔｈｍ ［Ｃ］／／２００９ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅａｎｄＣｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ．Ｓｈａｎｇｈａｉ，Ｃｈｉｎａ：ＩＥＥＥ， ２００９：４０－４５．

（責(zé)任編輯：楊 樹 英文審校：尹淑英）

特邀專家 張春巍，沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué)建筑與土木工程學(xué)院，博士生導(dǎo)師，二級(jí)教授，國(guó)家級(jí)領(lǐng)軍人才?？祁Ｎò玻ǎ茫欤幔颍椋觯幔簦澹┤颉案弑灰茖W(xué)家”、愛思唯爾（Ｅｌｓｅｖｉｅｒ）中國(guó)高被引學(xué)者、斯坦福大學(xué)全球前２％頂尖科學(xué)家。遼寧省基礎(chǔ)設(shè)施工程安全與防護(hù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室主任。長(zhǎng)期從事力學(xué)和土木工程等多學(xué)科交叉領(lǐng)域教學(xué)與科研工作。專長(zhǎng)于結(jié)構(gòu)振動(dòng)控制、結(jié)構(gòu)抗爆抗沖擊、結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)等。主持國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃、國(guó)家自然科學(xué)基金等縱向項(xiàng)目２０余項(xiàng)，以第一作者或通信作者身份在ＳｔｒｕｃｔｕｒａｌＣｏｎｔｒｏｌａｎｄＨｅａｌｔｈＭｏｎｉｔｏｒｉｎｇ，ＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＳｔｒｕｃｔｕｒｅｓ等發(fā)表ＳＣＩ收錄論文２００余篇，Ｈｉｎｄｅｘ為５０。以第一發(fā)明人授權(quán)中國(guó)、美國(guó)、歐洲、日本等國(guó)發(fā)明專利７０余項(xiàng)。出版中英文專著、主編國(guó)際期刊專輯、國(guó)際會(huì)議論文集、各級(jí)標(biāo)準(zhǔn)等２０余部。以第一完成人獲省部級(jí)一等獎(jiǎng)１項(xiàng)、二等獎(jiǎng)３項(xiàng)，日本免震構(gòu)造學(xué)會(huì)獎(jiǎng)１項(xiàng)；以主要完成人獲國(guó)家科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)、教育部科技進(jìn)步一等獎(jiǎng)、廣東省科技進(jìn)步一等獎(jiǎng)、遼寧省技術(shù)發(fā)明二等獎(jiǎng)各１項(xiàng)。

基金項(xiàng)目：山東省重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃／重大創(chuàng)新工程項(xiàng)目（２０２１ＣＸＧＣ０１１２０４）。