(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210650733.4 (22)申请日 2022.06.10 (71)申请人 常熟古建园林股份有限公司 地址 215500 江苏省苏州市 常熟市古 里镇 金湖路 (72)发明人 胡晓东　朱云帆　卜瑜宏　 (51)Int.Cl. G06F 30/13(2020.01) G06F 30/27(2020.01) G06T 17/10(2006.01) G06F 119/06(2020.01) (54)发明名称 一种基于BIM和神经网络模 型的仿古建筑节 能优化方法 (57)摘要 本发明提供了一种基于BIM和神经网络模型 的仿古建筑节能优化方法， 包括以下步骤： S1： 通 过BIM系统构建仿古建筑三维模型， 并将模型导 入神经网络系统中； S2： 通过神经网络系统对仿 古建筑三维模型进行拆解； 本发明通过利用BIM 系统对仿 古建筑进行建模处理， 然后通过神经网 络系统根据相关数据对仿古建筑进行优化处理， 并将建筑细 节部分提取出来， 以便对建筑细 节部 分提前进行预制， 从而节约了建筑细节部分施工 时耗费的时间， 然后再次通过神经网络系统根据 处理后的数据对施工方案进行制定， 使施工方案 与仿古建筑更为贴合， 避免了在施工过程中产生 不必要的损耗和能耗， 进而节约仿古建筑的施工 成本。 权利要求书1页 说明书4页 附图1页 CN 114840908 A 2022.08.02 CN 114840908 A 1.一种基于BIM和神经网络模型的仿古建筑节能优化方法， 其特征在于， 包括以下步 骤： S1： 通过BIM系统构建仿古建筑三维模型， 并将模型导入神经网络系统中； S2： 通过神经网络系统对仿古建筑三维模型进行拆解， 通过与建筑模型数据库进行对 比确定建筑细节部分与建筑所需材 料， 并将建筑细节部分从三维模型中提取 出； S3： 将建筑位置和地理环境录入神经网络系统中， 通过神经网络系统进行综合数据分 析， 确定建筑朝向及建筑料获取途径； S4： 通过神经网络系统结合分析结果与数据库资料， 对仿古建筑内的线路、 水路、 供暖、 通风、 采光和照明线路进行优化处 理； S5： 通过神经网络系统综合优化后的仿古建筑三维模型、 建筑材料、 建筑细节部分和地 理位置数据对施工方案进行制定， 并结合施工所需相关 设备， 对能耗进行 预估分析； S6： 通过神经网络系统将施工方案和预估结果反馈至BIM系统， 并通过BIM系统对施工 方案进行三维动态演示， 并将能耗预估结果显示出来。 2.根据权利要求1所述的一种基于BIM和神经网络模型的仿古建筑节能优化方法， 其特 征在于： 所述S1中， 通过利用BIM系统对仿古建筑进行建模。 3.根据权利要求1所述的一种基于BIM和神经网络模型的仿古建筑节能优化方法， 其特 征在于： 所述S2中， 通过将拆解后的仿古建筑三维模型与建筑模型数据库内的数据进行比 对， 从而快速确定出仿古建筑三维模型中的建筑细节部分， 并将建筑细节部分从三维模型 中提取出来， 以便在建筑施工前对建筑相关细节部分进行提前 预制。 4.根据权利要求1所述的一种基于BIM和神经网络模型的仿古建筑节能优化方法， 其特 征在于： 所述S3中， 通过神经网络系统利用建筑位置和地理环境数据对仿古建筑的朝向进 行分析模拟， 从而 使仿古建筑在使用时， 能够更好的进行采光和通 风。 5.根据权利要求1所述的一种基于BIM和神经网络模型的仿古建筑节能优化方法， 其特 征在于： 所述S 3中， 通过神经网络系统根据建筑所需材料结合建筑位置数据， 对 材料获取途 径进行优化分析， 用以更便捷的获取建筑相关材 料， 节约了材 料的运输成本和能耗。 6.根据权利要求1所述的一种基于BIM和神经网络模型的仿古建筑节能优化方法， 其特 征在于： 所述S4中， 通过神经网络系统结合仿古建筑三维模型的室内空间分布和数据库内 的线路方案， 对仿古建筑内的各种线路进行优化处理， 避免了在施工和使用过程中产生不 必要的损耗。 7.根据权利要求1所述的一种基于BIM和神经网络模型的仿古建筑节能优化方法， 其特 征在于： 所述S5中， 通过神经网络系统根据优化后的仿古建筑、 建筑材料、 建筑细节部分和 地理位置对施工方案进行制 定， 使施工方案与仿古建筑更为贴合， 避免了在施工过程中产 生不必要的损耗和能耗。 8.根据权利要求1所述的一种基于BIM和神经网络模型的仿古建筑节能优化方法， 其特 征在于： 所述S6中， 通过BIM系统对施工方案进行三维动态演示， 以便工作人员可以跟直观 的了解施工方案 。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 114840908 A 2一种基于BIM和 神经网络模型的仿古建筑节能优化方 法 技术领域 [0001]本发明涉及仿古建筑技术领域， 特别涉及一种基于BIM和神经网络模型的仿古建 筑节能优化方法。 背景技术 [0002]古建筑以其独特的构造， 美丽壮观的外形， 严谨的结构， 享誉世界， 在世界建筑中 独具一格， 自成体系， 是世界建筑史上一颗璀璨的明珠， 仿古建筑是仿照古建筑的式样 应用 现代结构材料、 现代工艺技术建造的建筑物， 通常采用钢筋混凝土框架结构， 圆形柱上安装 斗拱， 屋面挑檐板下设戾子， 屋面采用悬山、 歇山、 庑殿、 重檐等不同样式的坡顶铺瓦屋面， 外表进行彩绘装饰； BIM又称建筑信息模型是建筑学、 工程学及土木工程的新工具， 建筑信 息模型或建筑资讯模型一词由Autodesk所创的， 它是来形容那 些以三维图形为主、 物件导 向、 建筑学有关的电脑辅助设计； 神经网络系统是由大量的、 简单的处理单元广泛地互相连 接而形成的复杂网络系统， 它反映了人脑功 能的许多基本特征， 是一个高度复杂的非线性 动力学习系统， 神经网络具有 大规模并行、 分布式存储和处理、 自组织、 自适应和自学能力， 特别适合处理需要同时考虑许多因素和条件的、 不精确 和模糊的信息处 理问题。 [0003]传统的仿古建筑在进行建设施工时， 由于建筑的体量通常较大， 且存在较多的建 筑细节， 如悬山、 重檐和斗拱等， 若按照现代建筑施工方法直接进行施工， 将会导致在施工 过程中容易出现损耗大、 能耗高等现象， 进而增加了耗费的时间和施工成本， 为此， 提出一 种基于BIM和 神经网络模型的仿古建筑节能优化方法。 发明内容 [0004]有鉴于此， 本发明希望提供一种基于BIM和神经网络模型的仿古建筑节能优化方 法， 以解决或 缓解现有技 术中存在的技 术问题， 至少提供有益的选择。 [0005]本发明实施例的技术方案是这样实现的： 一种基于BIM和神经网络模型的仿古建 筑节能优化方法， 包括以下步骤： S1： 通过BIM系统构建仿古建筑三维模型， 并将模型导入神经网络系统中； S2： 通过神经网络系统对仿古建筑三维模型进行拆解， 通过与建筑模型数据库进 行对比确定建筑细节部分与建筑所需材 料， 并将建筑细节部分从三维模型中提取 出； S3： 将建筑位置和地理环境录入神经网络系统中， 通过神经网络系统进行综合数 据分析， 确定建筑朝向及建筑料获取途径； S4： 通过神经网络系统结合分析结果与数据库资料， 对仿古建筑内的线路、 水路、 供暖、 通风、 采光和照明线路进行优化处 理； S5： 通过神经网络系统综合优化后的仿古建筑三维模型、 建筑材料、 建筑细节部分 和地理位置数据对施工方案进行制定， 并结合施工所需相关 设备， 对能耗进行 预估分析； S6： 通过神 经网络系统将施工方案和预估结果反馈至BIM系统， 并通过BIM系统对 施工方案进行三维动态演示， 并将能耗预估结果显示出来。说　明　书 1/4 页 3 CN 114840908 A 3