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关键词： 智能建筑   火灾风险评估   火灾风险分级评估模型   贝叶斯网络(BN)   可信计算  

摘要： 智能建筑火灾的发生给国家和社会带来巨大的经济损失,甚至严重威胁着人民群众的生命安全。需对智能建筑火灾风险等级状况进行准确评估,以便火灾应急管理部门科学决策。本文着重关注智能建筑火灾相关风险因素对风险等级的影响,研究智能建筑背景下火情、建筑、环境和人员之间的相互关系,从贝叶斯网络模型和可信计算理论方法融合的角度出发,设计并实现一种用于智能建筑火灾风险分级评估的模型。本文主要在以下三个方面进行了研究:首先,本文通过对智能建筑火灾发展主线进行分析,综合设计了智能建筑火灾风险属性。将抽象属性进一步分解为子属性,并为子属性设计具体的评价度量元。基于度量元特性,设计风险监测系统,用于处理度量元风险数据,得到度量元值。基于属性分解结果,构建风险评估贝叶斯网络,用于接受度量元值输入,得到智能建筑火灾风险的属性值。其次,本文设计了一种针对智能建筑火灾风险的可信评估与分级模型。采用“度量元值-属性风险值-火灾风险可信评估值-火灾风险可信等级”的层次评估方法。采用层次分析法确定各属性权重;构建可信评估模型,基于属性风险值及其权重计算火灾风险可信评估值;构建可信分级模型,基于火灾风险可信评估值与属性值要求确定火灾风险可信等级。最后,本文开发了智能建筑火灾风险分级评估工具。该工具分为用户管理和火灾项目管理两个模块,实现了用户注册与登录、用户与火灾项目的增删改查、属性权重修改等功能。以上海静安“11.15”火灾为例,演示使用本工具确定其火灾风险等级的具体流程。该工具将理论评估方法落地实现,丰富了智能建筑火灾风险研究的基础理论体系。本文创新性地将贝叶斯网络模型与软件可信计算理论方法融合,实现了智能建筑火灾风险的分级分类评估。构建了一套完整的智能建筑火灾风险度量体系,包括火灾风险度量元和属性的设计,火灾风险可信度量与分级模型的构建和火灾风险分级评估工具的实现。本文所提供的方法具有很好的理论意义和实用价值,有利于分级指导消防部门和有关机构的灭火救援工作,提高应急救援资源的调配效率。

关键词： 主动学习   建筑工程   聚类   机器学习   建筑结构分类  

摘要： 随着世界城市化进程的不断推进,城市建筑需求量急剧增加,其相应的一系列建材和资源也产生了广阔的市场。识别建筑结构类型是衡量特定建筑所需建筑资源负担的先决条件,有助于建立建筑结构、材料和资源需求之间的联系以及建筑物抗震能力检测等等,从而有助于建立智慧城市形态、推进城市新陈代谢和生态规划等可持续城市研究。机器学习可有效助力建筑结构分类问题,其通常需要大量的有标注样本作为训练集构建机器学习模型。但在实际应用场景中,样本通常是稀缺的,可以获取到的样本中绝大部分为未标注样本。在建筑工程领域中,对于满足一定标注精度的建筑结构类型标注工作往往要求标注人员具有较高的领域知识,这种现象也普遍存在于医学、军事等领域。因此这注定了研究过程中的样本标注工作要花费巨大的时间和费用成本。在此背景下,主动学习逐渐引起了学者们的重视,其所蕴含的关键思想是,如果机器学习算法可以主动选择其所需要学习的数据,那么它可以实现用更少的训练数据达到期望的模型精度。主动学习通常被用于降低模型构建过程中的数据标注成本,但在建筑工程领域中并没有现有的主动学习框架以用于当前建筑结构分类问题,为了填补建筑工程领域相关知识的空白,本文提出了一种名为预聚类主动学习的建筑结构分类方法。本研究将监督学习、无监督学习和主动学习三者结合,提出了一种预聚类主动学习方法并将其用于当前建筑结构分类问题,同时这也是主动学习首次被应用于建筑工程领域的建筑结构分类问题。预聚类主动学习在机器学习模型训练开始之前对训练集进行聚类,基于对聚类结果的分析提高了主动学习查询效率。其次,该方法在预聚类处理过程中对训练集中噪音样本进行了有效的剔除,提高了主动学习迭代查询过程中机器学习模型性能的稳定性。除此之外,该方法采样分层采样的方式对各类别样本进行了采样,从而提高了初始训练集中各类别样本之间的平衡性。同时,预聚类主动学习将各类别簇边缘的非核心样本加入机器学习模型初始训练集,提高了非核心样本的利用率。预聚类主动学习方法改进了现有的主动学习研究中机器学习模型初始训练集的构建方式,提高了主动学习迭代查询过程中模型的稳定性和最终机器学习模型的泛化能力。本文在当前建筑结构数据集上进行了多组对照实验以验证主动学习有效性和预聚类主动学习的有效性。在主动学习有效性验证实验中,本文选取了6个经典的机器学习算法并设置了无主动学习的传统机器学习和主动学习两个情境用以分析当前建筑结构分类问题下主动学习的性能表现,算法包括:GBDT、Decision Tree(DT)、Random Forest(RF)、k-Nearest Neighbors(k NN)、Support Vector Machines(SVM)、Multi-Layer Perceptron(MLP)。实验结果显示,GBDT在结合主动学习前后均获得了最佳性能。其中,GBDT在无主动学习的传统机器学习情境下可达到90.6%的模型精度,训练集大小为2491;在主动学习情境下可达到90.4%的模型精度,接近传统机器学习所能达到模型性能。但主动学习模型所用的训练集大小为1500,仅为传统机器学习的60%。实验证明,主动学习在当前建筑结构分类问题中可以在保证预期模型性能的前提下,极大程度降低模型训练过程中的样本标注成本。在预聚类主动学习有效性验证实验中,本文选取了前述实验中表现最好的GBDT作为机器学习算法并设置了主动学习和预聚类主动学习两个情境用以分析当前建筑结构分类问题下预聚类主动学习的有效性。实验结果显示,GBDT在预聚类主动学习情境下可达到91.8%模型精度,训练集大小为1500。该模型精度相比常规主动学习的90.4%有所提升,且主动学习过程中模型的稳定性也更好。相比传统机器学习,预聚类主动学习模型在所用样本仅为传统机器学习模型所用样本的60%的情况下实现了模型精度从90.6%到91.8%的提升。实验结果表明,本研究提出的基于预聚类主动学习的建筑结构分类方法在显著降低样本标注成本的前提下,提升了建筑结构分类模型的性能。

关键词： 伸缩缝   施工技术   市政工程   路桥施工  

摘要： 当前社会的发展极其迅速，城市交通体系中市政路桥发挥着十分重要的作用，但是在具体的使用过程中有可能会由于路桥承载了大量的车辆而导致荷载增加，同时由于受到温度和其他外界环境因素的影响，导致路桥表面产生了胀缩的变化，这就会导致路桥主体材料的应力产生改变，对于路桥的顺利使用和作用产生会带来一定的不利影响。在这个过程中，伸缩缝施工技术发挥出了良好的作用，这种施工技术的应用能够很好地为应力的变化提供缓冲区，避免出现路桥裂缝以及变形的问题。本文对此进行分析，首先了解伸缩缝施工在市政路桥施工中的应用价值，明确其主要的施工应用流程，希望可以更好地开展市政路桥工程施工工作，发挥出伸缩缝的重要作用。

关键词： 国土空间综合整治   土地利用模拟   生态系统服务   生态功能分区  

摘要： 国土空间综合整治能够通过治理利用低效、生态退化的国土资源,改变国土空间利用格局,从而对生态系统产生重要影响。正确认知生态系统服务之间的关系,针对性地提出科学的管理手段,有利于实现区域生态与经济可持续发展。当前,国内外学者基于真实的土地整治案例,探究土地整治前后生态系统服务功能的变化,但较少从情景模拟的角度探讨国土整治措施对生态系统服务的潜在效应,缺少利用生态系统服务的动态关系及空间集聚模式指导未来国土综合整治规划战略。因此,本研究以中国矿业绿色转型百强县市之一的招远市为例,设置基准情景、废弃矿区修复情景、城乡建设用地整治情景和综合情景,利用Markov与FLUS模型模拟不同情景下土地利用空间格局;利用Spearman秩相关系数和Pareto前沿曲线定量判别生态系统服务之间的关系以及权衡强度;通过Kernel fuzzy C-means(KFCM)算法,识别生态系统服务簇,并划分生态功能区,提出针对性的生态系统管理手段。研究结果表明: (1)各土地利用情景下,2035年招远市土地利用空间分布格局具有相似性,而不同的土地利用类型的面积发生了变化。与2018年相比,基准情景中耕地、林地、草地、水域和未利用地规模均出现不同程度的减少,而农村建设用地与城市建设用地面积分别增加了21.95%和26.46%。与基准情景相比,废弃矿区修复情景、城乡建设用地整治情景与综合情景均有效地保障了耕地与林地的面积,减缓了城乡建设用地扩张的速率,提高了土地利用景观格局的集聚程度,推动了土地资源节约集约高效利用,将有益于城市高质量发展。 (2)与基准情景相比,废弃矿区修复情景、城乡建设用地整治情景和综合情景均显著提升了碳固存、水源涵养、粮食生产的总量以及生境质量和休憩娱乐的平均值,总体上提高了招远市生态系统服务的能力。但该提升效果存在空间异质性,部分街道(乡镇)的生态系统服务能力反而有所下降。此外,本研究通过提取各项生态系统服务高于平均值的栅格单元作为该类生态系统服务的热点区并进行空间叠加,共识别出五种类型的生态系统服务热点区。与基准情景相比,废弃矿区修复情景、城乡建设用地整治情景和综合情景中2类与4类热点区的面积均有显著增加,非热点区的面积均有所下降,三种情景下分别减少了0.77%、18.17%和18.51%,反映出国土整治措施将有助于优化生态系统服务热点区的组成结构,增加高质量的生态热点区的面积。 (3)通过Spearman秩相关系数判别生态系统服务之间的关系,其中碳固存、水源涵养、生境质量、休憩娱乐四项生态系统服务在所有情景中均保持协同关系,而粮食生产与水源涵养、生境质量、休憩娱乐间存在权衡关系。通过构建Pareto前沿曲线,计算生态系统服务之间的权衡强度。总体而言,城乡建设用地整治情景与综合情景均能有效地弱化生态系统服务之间的权衡强度,有利于保障区域的生态安全。 (4)基于KFCM算法,本研究识别出四种生态系统服务簇,分别为生态涵养簇、粮食供给簇、生境保育簇和生态维护簇。不同情景下生态系统服务簇的各项生态系统服务能力存在差异。与基准情景相比,废弃矿区修复情景下生态系统服务簇中55%的生态系统服务平均值持平,35%的处于优势,10%的处于劣势。而城乡建设用地整治情景与综合情景下生态系统服务簇中35%的生态系统服务平均值与基准情景保持一致,35%的处于优势,30%的处于劣势,城乡建设用地整治情景与综合情景可以全面提升各生态系统服务簇的休憩娱乐平均值。通过划定四种生态功能区,提出针对性的管理措施,有利于全面提升区域生态环境,充分发挥国土综合整治的生态效益。

关键词： 快递空间   高校快递驿站   功能分区   流线组织   建筑设计  

摘要： 高校快递业务是当今大学生消费行为下产生的一种新兴业务,快递需求的不断增长也使得高校内的快递驿站建设成为必然。高校快递驿站往往需要具备一套完整的由卸货、分拣,到上架、验收等一系列流程,并且它的功能布局和流线组织需要适应校园建筑这一特殊职能。然而,现有高校快递驿站功能单一、流线设置混乱,制约了快递空间的发展。因此,针对于高校快递驿站建筑设计的研究具有十分重要的现实、理论意义。论文首先梳理了高校快递相关领域研究成果,发现其中的研究漏洞,进而选取高校快递驿站为论文的主要研究对象。其次在研究问题的过程中,第一,通过类比和归纳相关概念,提出高校快递驿站的定义和内涵;第二,按照快递空间演变流程为时间线,描述了高校快递驿站的特征和模式;第三,通过对比多个设计案例,总结高校快递驿站建设优缺点,从而明确设计的重点、难点,理清设计目的、原则及方法步骤。接着,在建筑学和空间设计视角下,根据快递行业设计规范和建筑设计规范为指导,从选址设计、总体布局、室内功能、流线组织、室外环境、建筑造型、建筑结构出发,分析了能够改善建筑空间环境的可行性方法。研究中明确指出了快递驿站应具备的功能需求,并按照功能分区对流线进行了组织。进一步以东华大学延安西路校区为例,探析使用者的空间感知与使用需求,以高校文化内涵为依托、快递空间的创新型形态表达为手段,具体针对室内功能、流线、模式、形式等;室外入口空间、道路、广场空间、自然要素、无障碍设计等进行了方案设计,创造出一个方便快捷、安全美观、多元共享的校园地标性建筑。最终整合理论与实践成果,总结出一套完整的空间模式与设计体系,旨在为其他高校的快递驿站提供相对适用的理论依据与设计参考。

关键词： 国家公园   分区管控   功能分区   实施机制  

摘要： 国家公园体制建设是近年来国家生态发展与建设的重要内容,而实施分区管控是国家公园能够兼顾利用和保护的有效途径。在国家于2015年启动实施国家公园制度试点之时,试点区域内均在国家公园的总体方案与专项规划基础上,设置了专业化的管理制度、确定区域界限、进行了功能分区与分类管理,从而形成了碎片化管理区域。通过梳理总结各试点国家公园的分区管控制度,可以发现国家公园分区管控存在着缺少专门立法、分区类型复杂多样、各分区立法规定不完善、法律责任单一且法律缺乏威慑力等不足。国家实行自上而下的国家公园管理制度的前提条件和基础下,应出台《国家公园法》,在《国家公园法》中对分区管控的有关内容进行系统的规范。制定统一的国家公园功能分区,现有的国家公园分区规划应根据“一园一法”的要求进行一定修改。完善国家公园各分区管控的实施机制,例如科学化监测机制和协同优化机制等,最后要实施有差别的法律责任,以期对国家公园分区实现更为严谨规范的管理。

关键词： 凌云大桥   桥面系   伸缩缝   病害  

摘要： 在钢管混凝土系杆拱桥中，不管什么原因引起的病害总是时有发生。本文结合凌云大桥桥面系伸缩病害问题，采用理论分析方法，对该钢管混凝土系杆拱桥的桥面系伸缩病害产生的原因进行了详细分析和梳理，针对该桥桥面系伸缩病害产生的原因提出了相应的处理措施，并为类似桥梁的桥面系伸缩病害防治提供了相应的建议。

关键词： 震害评估   目标检测   定位识别   深度学习   超参数训练  

摘要： 随着我国城镇化水平不断提高,城市规模和体量不断加大,其应对自然灾害风险挑战和应急能力愈发重要。城市建筑群结构地震破坏定位与分类作为重要的震害评估环节,对政府应急救援决策和震后建筑加固维修具有重要的参考意义。建筑结构地震破坏由于其特殊的形态学特征、复杂的区域性与强背景噪声干扰等因素,使得传统人工检测存在时效性欠缺和主观依赖性强的局限,而传统图像处理如阈值分割、边缘检测等方法存在精度低、速度慢、计算量大等困难。基于计算机视觉的智能感知与定位识别方法,因高效、快速、精度高和复杂场景适用强等优势,可望为结构破坏地震破坏目标检测和分类评估提供参考。本论文基于YOLOv4深度学习模型提出了建筑物结构构件破坏目标检测方法,实现了多类型破坏目标高准确率定位识别,进而发展了多类型结构构件分类的U-Net语义分割模型,验证了构件破坏类型与所对应构件融合评估震害等级的有效性。主要研究内容如下:(1)建立了国内外典型地震结构构件破坏数据集。采用2016年厄瓜多尔与2008年北川震后建筑室内破坏图片作为数据来源,建立了开裂、剥落、掉块、钢筋暴露与钢筋屈曲等五类破坏标签。根据裂缝特殊的几何形态学特征,先行开展针对裂缝破坏的单分类目标检测训练;进一步开展了剥落、掉块、钢筋暴露与钢筋屈曲四类区域性破坏的多分类目标检测研究。(2)发展了复杂交叉裂缝破坏定位与分类方法。在原YOLOv4神经网络的基础上,通过数据增强丰富数据集,并进行了超参数优化。进一步引入Focal Loss损失函数,改进损失函数中的分类损失,引入超参数α与γ,解决了难识别样本识别率低、误检、漏检等问题。在改进原网络结构的基础上,优化裂缝识别效果评分机制,实现了良好的、符合工程实际的裂缝破坏定位识别效果。(3)针对多分类区域性破坏定位与分类问题,通过加权数据增强手段解决了数据不平衡、个别破坏类别占比较小等问题。引入通道注意力机制与空间注意力机制模块,提高破坏区域识别效果。优化网络上采样模块,在上采样模块中采用Mish激活函数进一步提高多分类破坏目标定位准确率。(4)采用U-Net深度学习模型对对室内建筑构件进行分割识别。数据集采用2008年北川与2021年泸县震后建筑室内图片,建筑构件分为墙、柱、梁、板四类。通过改进优化算法、改进学习率下降方法与超参数训练提升构件语义分割精度。通过破坏区域、破坏类别与构件位置信息的融合,得到建筑构件破坏程度信息,最终实现构件地震破坏目标高精度定位和分类评估。

关键词： 碳排放   影响因素   国土空间功能分区   福建省  

摘要： 随着社会经济的快速发展和城镇化进程的加快,温室气体排放增多引起的全球气候变化问题已成为国内外众多学者关注的焦点,实现经济社会低碳可持续发展势在必行。人类社会的居住休闲、工农业生产、人口流动等活动都和土地利用密不可分,土地自然进程排放的二氧化碳量约占全球化石燃料燃烧碳排放量的三分之一,因此土地利用变化成为引起全球二氧化碳增多的重要因素之一。分析土地利用碳排放效应及影响因素,细分国土空间分区可为国土空间开发保护格局优化提供参考依据,也对县域空间低碳发展策略的制定具有一定的现实意义。以福建省县域为研究单元,基于2009-2018年福建省土地利用数据和社会经济数据,测算福建省县级单元的土地利用碳排放量,并从时间和空间尺度上分别探讨其演变规律;探讨福建省土地利用碳排放的影响因素并从时间和空间尺度上分析影响因素回归系数变化规律;基于以上分析结果和主体功能区划对福建省国土空间功能分区进行细化,并针对分区特征分别提出相关国土空间低碳优化建议。结果表明:(1)2009-2018年,福建省土地利用碳排放量呈现递增趋势,由-528.86万吨增加至1657.33万吨,空间上整体呈现从东南沿海向西北内陆递减趋势;福建省单位GDP碳排放强度整体呈现逐年降低趋势。(2)主体功能区土地利用碳排放量从多到少依次为重点开发区、优化开发区、生态功能区和农产品主产区,分别为3027.85、1071.65、-592.30、-1849.86万吨;主体功能区土地利用碳排放强度从大到小依次为优化开发区、重点开发区、生态功能区和农产品主产区,分别为37.30、6.21、-2.79和-3.62吨/公顷。(3)城市化水平、经济发展水平、人口密度、产业结构、土地利用、技术进步、政府干预7个影响因素的回归系数均有正有负,其中回归系数平均值最大的是人口密度因素,为2.78,其次为技术进步、产业结构、经济发展水平、城市化水平因素,政府干预、土地利用因素回归系数平均值为负值。(4)福建省79个研究单元分为低碳发展-生态功能区、低碳发展-农产品主产区、低碳发展-重点开发区、碳强度控制-重点开发区、碳强度控制-优化开发区、碳总量控制-重点开发区和碳总量控制-优化开发区7个分区,针对每个分区的自然地理条件、社会经济状况、碳排放特征提出以低碳发展为导向的国土空间优化建议。

关键词： 伸缩缝锚固区   病害损伤分析   聚氨酯混凝土   粘结性能试验   有限单元法  

摘要： 桥梁伸缩缝是公路桥梁结构中重要的组成部分。随着桥梁通行交通量的增长和重载车辆的增多,桥梁伸缩缝锚固区频繁出现开裂、破损、露筋等病害,严重影响了桥梁的结构安全和行车舒适性。针对目前伸缩缝锚固区材料易出现损伤、易与相连部件脱粘的情况,本文从桥梁伸缩缝病害的调查分析入手,提出了聚氨酯混凝土新型伸缩缝锚固区材料的制备方法并对其进行了配合比设计;随后通过室内试验探究了聚氨酯混凝土的抗压、轴拉、抗弯、粘结等力学性能;并以单缝式型钢伸缩缝为例,对聚氨酯混凝土伸缩缝锚固区进行了有限元分析;最后进行了聚氨酯混凝土伸缩缝锚固区的实桥应用试验,验证了这一新型材料的工程适用性和可行性。本文主要研究内容和成果如下:(1)统计分析了位于黑龙江省和吉林省内的871座公路桥梁的伸缩缝病害情况,分析了伸缩缝病害的破坏机理及主要成因。结果表明,锚固区混凝土出现病害的比例最高,为68.3%;桥梁车行道宽度越小其伸缩缝出现病害的比例越高;单孔跨径小于20m的桥梁其伸缩缝更容易出现病害。(2)根据双组份聚氨酯聚合反应机理,提出了聚氨酯混凝土的完整制备流程;以胶骨比、水泥掺量比、骨料级配为控制因子,通过正交试验确定了聚氨酯混凝土的最佳配合比为组合聚醚:多异氰酸酯:水泥:骨料=1:1:2:10;20%胶骨比的聚氨酯混凝土的内部结构更为密实,聚氨酯胶凝材料对骨料的包覆效果更好。(3)通过抗压、轴拉试验提出了聚氨酯混凝土的本构关系模型,弹性模量为3032MPa,泊松比为0.27;通过弯拉试验测试了聚氨酯混凝土的弯拉强度为11.27MPa,并对其抗弯性能进行了优化设计,最优增强方案为20mm×20mm网格密度、80mm网格宽度的单层碳纤维网格,使弯拉强度提高了47.6%;通过钢筋拉拔试验探究了聚氨酯混凝土与钢筋之间的粘结性能,试验结果表明随钢筋直径和粘结锚固长度的增大,其极限粘结强度也随之增大。(4)通过粘结劈拉、直剪粘结以及斜剪粘结试验,探究了界面粗糙度和温度对聚氨酯混凝土与水泥混凝土的粘结性能的影响。试验结果表明,增大界面粗糙度可以显著提高二者间的界面粘结强度,并且界面经过处理的试件其粘结性能具有较好的温度稳定性,在-40°C～40°C范围内,界面粘结强度未随温度变化而降低。(5)通过ABAQUS对聚氨酯混凝土伸缩缝锚固区在移动荷载作用下的应力和位移进行了分析,并对比了不同锚固区材料、不同轮载对其受力性能的影响,结果表明聚氨酯混凝土的最大主应力更小,竖向位移值更大,更适宜作为伸缩缝锚固区的材料;最后依托某桥梁的伸缩缝维修工程,进行了聚氨酯混凝土伸缩缝锚固区的修补应用试验,在定期观察研究后发现聚氨酯混凝土表面未有裂缝出现,同时和相连部件保持着较好的粘结效果。锚固区混凝土是伸缩缝结构中最易发生损伤的构件,聚氨酯混凝土伸缩缝锚固区材料具有优异的抗弯性能、粘结性能,能有效提高伸缩缝锚固区的工作性能,减少锚固区病害的发生,延长其使用寿命。本文研究成果将为聚氨酯混凝土伸缩缝锚固区的设计以及工程应用提供理论依据和参考。