建筑模型论文范文

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篇1

建设设计参数可以使用模型进行分析，步骤如下：一是确定系统的分析模式，排列好系统中的所有元素，将系统中各个元素之间的区别与联系理顺；二是根据不同元素之间的关系，构建元素关系网，利用网络图表明确其内部之间的逻辑关系。要想将关系网内部元素的联系整理清楚，就必须对每个设计参数之间的联系进行细致的分析和研究，研究时可以根据建筑工程学、结构工程学以及其他建造工程学进行具体的分析，根据不同的理论依据，找出其内在的联系，进而进行整体的分析和研究；三是建立要素关系网，利用元素之间的联系和不同建立的网络图，分析和整理出系统内部之间各要素的邻接矩阵，为之后的计算奠定基础；四是相关数据按照要素的邻近矩阵进行计算；第五，可达矩阵具有鲜明的层次，层次的排列由元素的组合以及个数决定，含元素最多的排在整个可达矩阵的左边第一位，从左往右以此类推[3]；第六，由于元素之间存在着联系和差异，因此每个元素不仅具有层级关系，还相互之间互相影响和制约。如图1所示为各个元素之间的关系图。

2构建模型的分析与讨论

参数与参数之间的联系非常紧密，每个参数的设计和计算都需要严格的进行，如果其中的某个参数有所变化，那么其他的设计参数也会随之产生变化，从而对工程造价有所影响。例如在进行墙体设计时，虽然墙体的工程造价所占比重比其他工程造价所占比重高，但是也会受到其他参数的影响，如果在进行工程总造价的计算时单是将墙体的数据作为主要的造价因素进行考量显然是片面的、不合理的。因此根据对ISM模型进行分析发现，对造价影响越高的参数，往往都是最高层级的参数[4]。在整个工程项目的决策阶段，设计参数可以按照建设的施工规模利用分析模型进行预算，计算出设计方案后，得到结构形式、平面结构、建筑层数等方面的相关资料，这些资料可以帮助细化估算的内容，使其结果更为准确。

3对ISM的多元线性回归的分析以及计算

研究所使用的工程项目为十八个小高层住宅楼，其相关的价格信息都有具体的参考数值，住宅楼位于市区，楼层的结构多以钢筋混凝土剪力墙为主，楼层定为9到19层之间，因此可以选择2到18号住宅楼来进行研究分析，分析方式为多元线性回归分析，由该方法得多回归的方程式，然后利用1号住宅楼来进行方程式的检验。方程式中Y代表因变量，表示建筑安装单方造价，而X1到X6代表自变量，分别表示为X1：建筑规模，X2：建筑总高度，X3：建筑周长指标（平面形状），X4：楼层层数，X5：楼层层高，X6：户型；因此方式是可表示为：Y=b+b1X1+b2X2+b3X3+b4X4+b5X5+b6X6其中b为常量，b1、b2、b3、b4、b5、b6为系数。除此之外还需要用Excel表格对具体的数据进行详细的分析，如2到18号住宅楼的多元性回归分析，其中Y所代表的是工程单位面积造价，X所表示的是各类设计参数，如表1。由于F=9.59×10-8低于0.001，有比较明显的回归。经计算工程的估算造价为2173（元•m-2），实际造价为2221（元•m-2）。估算偏差为48元•m-2。由此可知，利用ISM和多元回归分析的措施建立估算模型非常容易，并且估算误差在5%以内。如果使用普通的方法造价误差只能控制在5%左右。因此，使用模型计算的到的造价估算偏差是合理的。除此之外，还需要注意的是对参数之间的客观分析。在进行多元回归模型的分析和研究时，可以将多一些的参数作为自变量进行参考，这种方法可以帮助工程进行详细的造价分析和研究，从而计算出更为准确的数值。应用回归分析方法的前提条件是保证每个自变量具有自己的独立性，但是在实际的工程施工过程中，各自变量之间是有联系的，不可能完全独立于其他自变量而存在，因此所要侧重的重点则改为对影响程度较大的自变量进行研究。在ISM模型的基础之上，研究、分析了影响工程造价的相关参数，这类参数的相互之间影响程度较小，不会产生严重的制约效果，因此在很大程度上保证了工程造价计算的精确性和稳定性，具有良好的估算效果，方便人们在工程前期使用。由于建筑各类设计参数之间的相互变化会影响到工程造价的结果，因此可以利用这一特点对参数进行系统化的分层，得出结论为处在越高层级的设计参数对工程造价的影响就会越高[5]。而经过实践证明，在整个住宅建筑施工中，包括建筑外观、建筑高度、建筑规模在内的很多参数都会对工程的施工成本造成较大的影响。结合解释结构模型与多元回归分析法进行参数的确定，通过实例证明，自变量的选择要想保证科学合理，就必须选择对工程造价影响大的参数，并且在估算模型上也要进行选择，这样做的目的是为了确保工程估价的精准度和效率。在进行参数确定时，需要对“解释结构模型+多元回归分析模型”中所有参数进行全面的分析、研究，明确参数之间的联系和不同，分清楚参数之间的先后关系和主次地位，整体设计原则也要符合客观实际。

4结论

篇2

古建筑修复工作首先需要对古建筑进行完整的测绘并数据存档,利用存档数据进行研究和修复。古建筑测绘工作主要针对研究对象的完整基础性数据,如空间环境、古建筑局部细节等。传统测量手段需要借助反射棱镜等工具进行单点测量，单点的测量费时较长，甚至要花几分钟的时间对一点的坐标进行测量。三维激光扫描仪利用激光测距原理，直接对被测物体进行快速扫描，获得高精度的三维数据，数据信息包含X,Y,Z坐标和物体反射率的信息，因此三维激光扫描技术具有快速、非接触性、高精度等特点。

2采集点云数据

为了完整采集古建筑物的建筑信息，通常需要分站多角度进行扫描。首先根据需要扫描的范围和三维激光扫描仪的扫描参数，设计扫描控制网，布设扫描站点时应有利于减少测量误差，提高点云数据拼接的质量。为确保整体扫描质量，相邻两站之间数据应有30%左右的重合度，同时相邻两站间至少应有三个不同线的公共靶标。实施扫描过程中，在设定站点上架设三维激光扫描仪时，应注意避免扫描激光束与物体间夹角过小而造成扫描精度下降，同时扫描仪不要被其他物体过度遮挡。扫描时应根据扫描对象的复杂度选择不同的扫描参数，如表面细节丰富的物体应采用高分辨率扫描，表面特征平滑物体宜采用低分辨率扫描，以加快扫描速度。因目前三维激光扫描仪还没有办法直接获取颜色信息，每站扫描结束后，可根据需要对扫描区域进行拍照存档，以获取物体的色彩和纹理信息。

3点云拼接

随着测量距离的增加，三维激光扫描的扫描精度受环境影响呈下降趋势，因此复杂的建筑物需要多站扫描,每站扫描数据均是独立坐标，需要进行拼接，统一到同一坐标系。拼接时，以其中任一站作为控制网坐标的基准点云，其余测站点云与基准点云两两配准。为了提高拼接精度，通常采用靶标拼接，点云间的拼接精度可达1毫米，如图1所示。但由于扫描过程中可能出现靶标遮拦或测量角度过大的情况，无法使用靶标进行拼接，此时需要利用两站点云中公共区域的相同特征点配准。

4三维模型的建立

利用三维点云重构三维模型,通常有两种方法：(1)模型匹配法：此方法自动程度较高，从点云抽取出模型部分，与常用的三维模型组件（如柱体、锥体、长方体等）进行自动匹配处理，达到建立三维模型的目的。这种自动匹配方法适用于具有规则形状的对象。(2)古建筑多为不规则形状，需要先对点云数据进行去噪、重采样等处理，生成高精度三角网格模型，利用Nurbs等拟合算法生成建筑的曲面模型。本方法可生成高精度模型。最后利用映射功能可将照片中的颜色、纹理信息投影至三维点云数据上，生成具有真实纹理的三维模型。

5三维模型的修复

古建筑因为年代久远，会造成部分损坏，利用三维网格模型，根据周围网格信息，对其进行修复、调整，可以得到较准确的数字模型。由于古建筑物结构复杂、表现特征丰富，难以实现网格的自动化修补。针对点云数据的修复主要采用两种方法:(1)如果损坏出现在较平滑区域，如墙体时，可采用线性插值法填补缺乏数据；(2)如果损坏出现在非平面区域，首先根据周围网格信息计算缺失部分的曲率，再利用二次曲面插值方法进行插值，并使用周围点的颜色信息采用双三次插值算法计算新生成网格点的颜色信息，达到较好的修复效果。

6结束语