基于GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深基坑變形預(yù)測(cè)與BIM技術(shù)的施工控制研究*

楊大田，范良宜，劉 暢

(1.廣州高新工程顧問有限公司，廣東 廣州 510665； 2.深圳大學(xué)建筑設(shè)計(jì)研究院有限公司，廣東 深圳 518060)

0 引言

隨著我國(guó)城鎮(zhèn)化建設(shè)事業(yè)的發(fā)展，城市高層建筑及地下工程層出不窮，深基坑工程也越來越普遍。由于深基坑工程是一個(gè)多學(xué)科、施工具有動(dòng)態(tài)變化、影響因素眾多、施工技術(shù)復(fù)雜的系統(tǒng)工程，因此，對(duì)深基坑工程施工過程進(jìn)行科學(xué)有效的變形監(jiān)測(cè)及信息化施工控制，是確保實(shí)現(xiàn)深基坑工程施工安全目標(biāo)的關(guān)鍵。近年來，國(guó)內(nèi)外許多學(xué)者對(duì)深基坑工程施工變形及其預(yù)測(cè)與施工控制方法等進(jìn)行了廣泛探索研究，如宗露丹等[1]以超深大基坑工程實(shí)例為背景，對(duì)軟土層中順逆作分區(qū)交叉實(shí)施的坑外土體及立柱變形和支撐軸力變化等進(jìn)行了分析研究；木林隆等[2]應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與人工智能技術(shù)相結(jié)合的方法對(duì)基坑開挖過程中誘發(fā)鄰近既有隧道變形進(jìn)行了研究；焦武陽等[3]通過對(duì)基坑工程開挖現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的分析研究，得出分區(qū)開挖是控制基坑變形的有效方法；曹浪等[4]研究采用有限元模擬分析和自動(dòng)化監(jiān)測(cè)手段進(jìn)行深基坑變形控制技術(shù)；許金根[5]結(jié)合高層裝配式建筑實(shí)例對(duì)深基坑變形控制進(jìn)行研究；宋楚平[6]提出了一種基坑變形的主要自變量與模型在時(shí)間上的延展性相結(jié)合的BP網(wǎng)絡(luò)基坑變形預(yù)測(cè)方法；譚興等[7]對(duì)順逆作同步交叉實(shí)施的條件下深基坑支護(hù)結(jié)構(gòu)變形情況進(jìn)行了實(shí)測(cè)分析研究；方林勝等[8]分別應(yīng)用灰色GM(1,1)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和灰色-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對(duì)深基坑地表土體沉降進(jìn)行了預(yù)測(cè)分析研究；Ran等[9]針對(duì)深基坑應(yīng)用計(jì)算機(jī)系統(tǒng)對(duì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析處理，實(shí)現(xiàn)了信息化施工；還有一些學(xué)者對(duì)遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的應(yīng)用方法[10-12]進(jìn)行了多領(lǐng)域分析研究；另外，一些學(xué)者對(duì)基于BIM技術(shù)的基坑工程監(jiān)測(cè)及信息化管理的實(shí)現(xiàn)方法等也開展了深入探索，如戎呈航[13]提出了基于BIM技術(shù)的深基坑工程監(jiān)測(cè)可視化信息管理策略與方法及實(shí)現(xiàn)路徑；賀勃濤等[14]應(yīng)用BIM技術(shù)結(jié)合全站儀對(duì)超高層建筑基坑的施工變形實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與動(dòng)態(tài)管理進(jìn)行了分析研究；陸珺[15]開發(fā)了一種基于BIM的基坑監(jiān)測(cè)Web系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了互聯(lián)網(wǎng)與基坑BIM模型的交互應(yīng)用；Khaja等[16]應(yīng)用Dynamo工具建立外部信息文件與BIM模型的交互通道，實(shí)現(xiàn)了非幾何信息與BIM 模型的交互。但由于深基坑工程涉及的具體基坑圍護(hù)結(jié)構(gòu)形式、水文地質(zhì)條件、地下水及信息化施工方法和基坑監(jiān)測(cè)方案等諸多影響因素的差異性，使深基坑施工變形的預(yù)測(cè)及控制方法呈現(xiàn)出了多樣性，且實(shí)現(xiàn)方法的差異性也較大，目前在BIM技術(shù)與深基坑變形監(jiān)測(cè)與施工控制技術(shù)融合集成的研究還比較缺乏。因此，本文結(jié)合基坑工程實(shí)例，對(duì)深基坑施工變形預(yù)測(cè)與控制方法進(jìn)行綜合探究分析，以構(gòu)建集基坑施工變形的智能化精準(zhǔn)預(yù)測(cè)與基于BIM的可視化信息管控于一體的方法體系。

1 工程概況

廣州市沙鳳村拆遷復(fù)建E地塊項(xiàng)目位于廣州市白云區(qū)金沙洲，用地紅線面積為15 321m2，項(xiàng)目總建筑面積為109 206.61m2；3層地下室，地下室基坑總體呈長(zhǎng)方形，周長(zhǎng)452m，坑底標(biāo)高為-4.600m，現(xiàn)狀地面高程為7.500～8.000m，深度為12.10～12.60m；圍護(hù)結(jié)構(gòu)釆用φ1 200@1 400mm或φ1 400@1 600mm旋挖灌注樁+2道鋼筋混凝土內(nèi)支撐體系；基坑四周設(shè)置三軸水泥攪拌樁，形成封閉的截水帷幕?；悠拭嫒鐖D1所示。

圖1 基坑剖面

項(xiàng)目場(chǎng)地第四系土層主要以黏性土為主，含水較貧乏；中砂層中含孔隙水；中風(fēng)化灰?guī)r及微風(fēng)化灰?guī)r含少量裂隙水，含水量不大，具有承壓性。地下水補(bǔ)給主要以大氣降水及地表水的側(cè)向補(bǔ)給為主；地下水排泄主要表現(xiàn)為水平徑流、蒸發(fā)及蒸騰。項(xiàng)目基坑監(jiān)測(cè)點(diǎn)布置如圖2所示，監(jiān)測(cè)時(shí)間及頻率按基坑監(jiān)測(cè)方案組織實(shí)施?；影捶謪^(qū)分層開挖方案于2020年11月30日開始施工。

圖2 基坑監(jiān)測(cè)點(diǎn)布置

2 GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變形預(yù)測(cè)方法

2.1 預(yù)測(cè)模型構(gòu)建

2.1.1BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被稱為一種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的誤差反向傳播訓(xùn)練算法(簡(jiǎn)稱“BP算法”)，其多層前饋BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在目前工程中得到了最廣泛而成熟的應(yīng)用。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常由輸入層、輸出層和若干個(gè)隱含層組成(見圖3)。采用3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析研究，在誤差反向傳播學(xué)習(xí)過程中，通過一個(gè)最小化能量函數(shù)的過程來實(shí)現(xiàn)從輸入到輸出的映射，網(wǎng)絡(luò)結(jié)點(diǎn)作用函數(shù)采用較常用的Sigmoid型函數(shù)。

圖3 3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)雖然應(yīng)用廣泛，但由于學(xué)習(xí)的收斂速度太慢，不能確保網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練收斂到全局的最小點(diǎn)，而且還存在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)不易確定等缺陷，BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及初始連接權(quán)值和閾值的選擇對(duì)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練有很大影響，因此，應(yīng)用遺傳算法對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化可為解決上述問題提供一條重要路徑。

2.1.2GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層、輸出層和隱含層個(gè)數(shù)確定后，應(yīng)用遺傳算法(genetic algorithm，GA)對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化，可在短時(shí)間內(nèi)完成對(duì)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練，以獲得最佳權(quán)值，從而穩(wěn)定網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)果，使計(jì)算過程簡(jiǎn)單化。優(yōu)化路徑為：在BP算法開始前，將初始化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和閾值首先通過GA算法在隨機(jī)點(diǎn)集中進(jìn)行遺傳優(yōu)化，然后，再將優(yōu)化后的權(quán)值和閾值導(dǎo)入BP算法進(jìn)行訓(xùn)練(稱為GA-BP算法)，以形成完整的GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法流程如圖4所示。

圖4 GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法流程

2.2 變形預(yù)測(cè)分析

由于深基坑施工變形隨著施工進(jìn)度、空間位置的不同而變化，表現(xiàn)出強(qiáng)烈的時(shí)空效應(yīng)，而深基坑圍護(hù)結(jié)構(gòu)水平位移反映了圍護(hù)結(jié)構(gòu)體系工作狀況，過大的水平位移將造成基坑圍護(hù)結(jié)構(gòu)、周圍建筑及地下管線等的破壞，為此，在基坑開挖過程中，做好基坑圍護(hù)結(jié)構(gòu)水平位移的監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)是基坑工程施工的重點(diǎn)。本文選取圍護(hù)結(jié)構(gòu)樁頂水平位移為研究對(duì)象，根據(jù)基坑施工的工程對(duì)象空間拓?fù)潢P(guān)系的分析，按網(wǎng)絡(luò)輸入?yún)?shù)的不同，分別應(yīng)用基于GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間序列和多因素預(yù)測(cè)模型對(duì)深基坑圍護(hù)結(jié)構(gòu)樁頂水平位移進(jìn)行分析研究。

2.2.1基于時(shí)間序列的變形預(yù)測(cè)方法

由于深基坑工程的施工變形反映在監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)按時(shí)間序列，前后存在一定的關(guān)聯(lián)性，當(dāng)前的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)為以前狀態(tài)的延續(xù)。因此，本文選取具有代表性的深基坑圍護(hù)結(jié)構(gòu)樁頂水平位移的一級(jí)監(jiān)測(cè)點(diǎn)S2為研究對(duì)象，以2021-03-22—2021-04-30(連續(xù)40d)的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)為樣本，利用前34d數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，即通過每4d監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)作為輸入向量，第5天監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)作為目標(biāo)向量進(jìn)行建模，應(yīng)用后6d數(shù)據(jù)進(jìn)行變形預(yù)測(cè)。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用4個(gè)輸入單元和1個(gè)輸出單元，應(yīng)用MATLAB軟件編程試算，確定隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為9，則BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為4-9-1，再將遺傳算法接入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，設(shè)置遺傳終止代數(shù)為700，群體為80，交叉概率為0.6，變異概率為0.005，最后形成一個(gè)完整的GA-BP時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型對(duì)基坑施工變形進(jìn)行預(yù)測(cè)。

在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練前將訓(xùn)練參數(shù)設(shè)為：學(xué)習(xí)速率為0.01，訓(xùn)練精度為0.001，最多訓(xùn)練次數(shù)為3 000。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練完成后，對(duì)深基坑圍護(hù)結(jié)構(gòu)樁頂水平位移進(jìn)行變形預(yù)測(cè)。2021-04-25—2021-04-30圍護(hù)結(jié)構(gòu)樁頂水平位移監(jiān)測(cè)點(diǎn)S2的日監(jiān)測(cè)實(shí)測(cè)值與預(yù)測(cè)值對(duì)比如表1所示。

表1 樁頂水平位移實(shí)測(cè)值與預(yù)測(cè)值對(duì)比(時(shí)間序列)

由表1可知，GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值間的誤差比BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)小，更接近實(shí)際情況，GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最大相對(duì)誤差分別為5.39%，6.33%，平均相對(duì)誤差分別為1.91%，2.53%，均滿足工程應(yīng)用所要求的精度。隨著基坑監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的不斷增多，訓(xùn)練樣本也相繼增多，后續(xù)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)不斷加入前期訓(xùn)練樣本中，重復(fù)訓(xùn)練，連續(xù)滾動(dòng)預(yù)測(cè)，提高了水平位移預(yù)測(cè)精度。因此，基于時(shí)間序列的GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型不僅能較好地模擬深基坑施工的非線性過程，同時(shí)，也可滿足工程應(yīng)用所要求的精度，且在基坑施工變形智能預(yù)測(cè)中還具有良好的效果。

2.2.2基于多因素模型的變形預(yù)測(cè)方法

在深基坑工程系統(tǒng)中，工程對(duì)象(如基坑土體、基坑支撐、立柱等)通過相互之間的拓?fù)潢P(guān)系共同組成了一個(gè)有機(jī)整體，當(dāng)一個(gè)工程對(duì)象所處的物理環(huán)境和空間位置等因素發(fā)生變化時(shí)，相關(guān)聯(lián)的工程對(duì)象也將產(chǎn)生相應(yīng)變化，而深基坑工程狀態(tài)可通過工程對(duì)象監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)綜合反映出來，這些監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)間也必然存在密切的相互關(guān)系。以2021-03-22—2021-04-30(連續(xù)40d)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)樣本(見表2)，選取與基坑圍護(hù)結(jié)構(gòu)樁頂水平位移監(jiān)測(cè)點(diǎn)S2相關(guān)聯(lián)的相鄰圍護(hù)結(jié)構(gòu)樁頂水平位移監(jiān)測(cè)點(diǎn)S1，S21，S3，S4及第1道水平支撐內(nèi)力監(jiān)測(cè)點(diǎn)Z1，Z3，Z4，Z6和支撐立柱沉降監(jiān)測(cè)點(diǎn)L1，L3，L4，L6的日監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)來預(yù)測(cè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)S2的樁頂水平位移變化情況。

表2 樁頂水平位移、支撐內(nèi)力及立柱沉降監(jiān)測(cè)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用12個(gè)輸入單元和1個(gè)輸出單元，其中輸入單元為表2樣本數(shù)據(jù)中4個(gè)樁頂水平位移、4個(gè)支撐內(nèi)力及4個(gè)立柱沉降日實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，而網(wǎng)絡(luò)輸出單元為對(duì)應(yīng)時(shí)間的樁頂水平位移S2的日監(jiān)測(cè)值，學(xué)習(xí)樣本將表2前34d監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)作為輸入值，對(duì)應(yīng)時(shí)間的S2水平位移數(shù)據(jù)作為輸出值，應(yīng)用MATLAB軟件進(jìn)行編程建模訓(xùn)練，并將2021-04-25—2021-04-30數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)檢驗(yàn)S2水平位移。通過試算，隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)確定為15，將遺傳算法接入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，且遺傳算法參數(shù)設(shè)置為：終止代數(shù)為700，群體大小為80，交叉概率為0.6，變異概率為0.005，最后形成一個(gè)完整的GA-BP多因素預(yù)測(cè)模型對(duì)基坑施工進(jìn)行變形預(yù)測(cè)。

在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練前，將訓(xùn)練誤差設(shè)為0.001，學(xué)習(xí)速率為0.01，最多訓(xùn)練次數(shù)設(shè)為3 000，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練完成后，即可進(jìn)行水平位移預(yù)測(cè)?；诙嘁蛩氐膰o(hù)結(jié)構(gòu)樁頂水平位移監(jiān)測(cè)點(diǎn)S2的實(shí)測(cè)值與預(yù)測(cè)值對(duì)比如表3所示。

表3 水平位移實(shí)測(cè)值與預(yù)測(cè)值對(duì)比(多因素)

由表3可知，GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)結(jié)果中最大絕對(duì)誤差分別為0.134，-0.295mm， 最大相對(duì)誤差分別為12.33%，12.83%，平均相對(duì)誤差分別為5.96%，7.46%；GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)結(jié)果均優(yōu)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)結(jié)果。因此，基于多因素模型的遺傳算法對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化有效可行，在提高BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)能力上具有明顯優(yōu)勢(shì)。

由表1，3對(duì)比可知，時(shí)間序列和多因素預(yù)測(cè)模型在訓(xùn)練中，均應(yīng)用樣本數(shù)據(jù)前34d監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，后6d數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)檢驗(yàn)，因此，隨著訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)的不斷增加，網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的機(jī)會(huì)增多，使預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值不斷逼近、更具有精確性和可靠性，而且，兩種預(yù)測(cè)模型分別從時(shí)域和空域2個(gè)維度的預(yù)測(cè)結(jié)果均能滿足深基坑施工變形預(yù)測(cè)的實(shí)際應(yīng)用要求。

同時(shí)，通過比較以上兩種預(yù)測(cè)模型發(fā)現(xiàn)，多因素預(yù)測(cè)模型的輸入數(shù)據(jù)反映了深基坑工程對(duì)象相關(guān)聯(lián)的各因素實(shí)際變化情況，考慮了深基坑施工變形復(fù)雜性、時(shí)空變化的多樣性及監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的不完整性等影響，對(duì)解決應(yīng)用單一時(shí)間序列遇到困難的施工變形預(yù)測(cè)問題提供了新途徑，通過深基坑工程對(duì)象相關(guān)聯(lián)的各因素非線性關(guān)系構(gòu)建的多因素預(yù)測(cè)模型，對(duì)基坑施工變形進(jìn)行預(yù)測(cè)，具有更為廣泛的應(yīng)用價(jià)值。在基坑施工中，當(dāng)施工不慎或其他原因造成監(jiān)測(cè)點(diǎn)的損壞不能正常監(jiān)測(cè)，而在損壞的監(jiān)測(cè)點(diǎn)中又需量化數(shù)據(jù)以便及時(shí)發(fā)現(xiàn)基坑變形趨勢(shì)時(shí)，通過多因素變形預(yù)測(cè)方法即可有效解決這一問題。

總之，應(yīng)用GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)深基坑施工變形進(jìn)行智能預(yù)測(cè)科學(xué)有效，且預(yù)測(cè)模型可應(yīng)用于深基坑工程中智能監(jiān)測(cè)的各方面，并具有較好的通用性。

3 基于BIM技術(shù)的施工變形控制要點(diǎn)

3.1 構(gòu)建基坑BIM模型及數(shù)據(jù)庫(kù)

BIM技術(shù)在基坑施工變形控制中應(yīng)用的關(guān)鍵是基坑施工及監(jiān)測(cè)信息與BIM模型的交互及可視化表達(dá)，而創(chuàng)建基坑BIM模型及工程數(shù)據(jù)庫(kù)，并建立數(shù)據(jù)庫(kù)與BIM模型的關(guān)聯(lián)關(guān)系是應(yīng)用BIM技術(shù)實(shí)施基坑施工變形控制的首要工作。因此，首先通過對(duì)基坑施工工程對(duì)象空間拓?fù)潢P(guān)系的分析研究，應(yīng)用Autodesk Revit建模軟件將基坑施工中工程對(duì)象的各構(gòu)件設(shè)計(jì)為一個(gè)類別的族，并分別建立基坑圍護(hù)結(jié)構(gòu)、水平支撐、土方、施工機(jī)械等參數(shù)化族，并添加相關(guān)參數(shù)信息，形成基坑3D BIM模型；然后，再通過建立內(nèi)力、位移、沉降等各類監(jiān)測(cè)點(diǎn)族庫(kù)，并為創(chuàng)建的監(jiān)測(cè)點(diǎn)族添加包括監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、報(bào)警值等相關(guān)參數(shù)信息，將基坑監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)信息與基坑BIM模型進(jìn)行關(guān)聯(lián)；最后，應(yīng)用SQL建立包括監(jiān)測(cè)點(diǎn)、人員及施工機(jī)械位置、實(shí)測(cè)變形數(shù)據(jù)、變形預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)、報(bào)警信息等工程數(shù)據(jù)庫(kù)，并與BIM模型鏈接關(guān)聯(lián)，實(shí)現(xiàn)基坑施工及監(jiān)測(cè)信息與BIM模型的數(shù)據(jù)交互與集成。

3.2 基坑BIM預(yù)控管理

在深基坑工程施工前，將構(gòu)建好的BIM模型導(dǎo)入Navisworks軟件中，并添加時(shí)間軸信息，應(yīng)用基坑監(jiān)測(cè)歷史數(shù)據(jù)對(duì)基坑BIM模型進(jìn)行施工模擬，通過軟件的實(shí)時(shí)漫游功能及可視化施工模擬，直觀、動(dòng)態(tài)地展現(xiàn)基坑開挖施工的變化過程，提早發(fā)現(xiàn)施工中各工程對(duì)象之間是否存在空間沖突、驗(yàn)證基坑施工方案的可行性和適用性及進(jìn)行施工前可視化施工交底。當(dāng)出現(xiàn)碰撞時(shí)，施工前及時(shí)制定解決方案，避免施工安全問題的發(fā)生；另外，通過基坑實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)基坑施工變形進(jìn)行仿真模擬，實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)地反映基坑變形情況，準(zhǔn)確把握對(duì)基坑變形、受力等變化趨勢(shì)的預(yù)測(cè)，并在基坑施工前及時(shí)動(dòng)態(tài)調(diào)整和優(yōu)化基坑施工方案，以避免基坑變形超過預(yù)控目標(biāo)。

3.3 可視化動(dòng)態(tài)控制

通過應(yīng)用Revit族函數(shù)控制監(jiān)測(cè)點(diǎn)族的色彩展示，在BIM模型中將抽象的監(jiān)測(cè)數(shù)值信息表達(dá)為可視化的具有直觀形象的色彩效果，對(duì)基坑施工實(shí)行可視化控制。首先，將基坑監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)與報(bào)警值進(jìn)行關(guān)聯(lián)，通過監(jiān)測(cè)點(diǎn)族的色彩變化來反饋基坑施工變形信息，對(duì)于超過報(bào)警值的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，其對(duì)應(yīng)的監(jiān)測(cè)點(diǎn)族用紅色來顯示，對(duì)未超過監(jiān)測(cè)報(bào)警值的數(shù)據(jù)的監(jiān)測(cè)點(diǎn)族用綠色來顯示，進(jìn)而通過監(jiān)測(cè)點(diǎn)的色彩變化模擬來實(shí)現(xiàn)基坑施工的預(yù)警管理。然后，通過Navisworks對(duì)基坑監(jiān)測(cè)信息進(jìn)行動(dòng)態(tài)過程模擬，直觀地展現(xiàn)基坑施工真實(shí)情況，有效集成基坑監(jiān)測(cè)信息與工程對(duì)象及其空間拓?fù)潢P(guān)系等方面的信息，以BIM模型可視化的形式進(jìn)行并行表達(dá)，通過對(duì)監(jiān)測(cè)點(diǎn)展示的顏色來判斷基坑在任意時(shí)間點(diǎn)各監(jiān)測(cè)區(qū)域的變形危險(xiǎn)程度，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)化分析判斷基坑安全狀態(tài)的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)。

3.4 施工過程協(xié)同管理

由于基坑BIM模型中集成和整合了土方開挖、降排水、圍護(hù)結(jié)構(gòu)、機(jī)械設(shè)備等工程對(duì)象不同專業(yè)的施工信息，因此，在基坑施工過程中，各專業(yè)施工單位及勘察、設(shè)計(jì)、項(xiàng)目管理等項(xiàng)目參與方根據(jù)自己所需的工程對(duì)象進(jìn)行信息提取，并實(shí)時(shí)采集上傳自己所涉及的工程對(duì)象施工信息，通過以基坑BIM模型為核心的信息交流和共享平臺(tái)對(duì)基坑施工進(jìn)行協(xié)調(diào)管理。同時(shí)，通過應(yīng)用Revit軟件中Dynamo工具構(gòu)建的基坑工程對(duì)象的空間拓?fù)潢P(guān)系，建立企業(yè)知識(shí)庫(kù)管理系統(tǒng)[17](包含施工規(guī)范、施工優(yōu)秀案例、施工經(jīng)驗(yàn)等基坑工程信息的企業(yè)知識(shí)庫(kù))與BIM模型的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)通道，使各參與方人員可通過直接提取的工程對(duì)象施工信息來判斷分析基坑施工現(xiàn)場(chǎng)現(xiàn)狀，并實(shí)時(shí)與現(xiàn)行施工規(guī)范及成熟的施工知識(shí)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行比對(duì)分析，識(shí)別基坑施工過程中的危險(xiǎn)因素，及時(shí)采取協(xié)同控制措施，避免安全事故的發(fā)生。

3.5 信息化遠(yuǎn)程管控

通過在BIM模型中建立的快速鏈接，使BIM模型與基于Web的企業(yè)項(xiàng)目管理系統(tǒng)建立聯(lián)系，應(yīng)用企業(yè)項(xiàng)目管理系統(tǒng)與SQL數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)交互功能，調(diào)取項(xiàng)目工程數(shù)據(jù)庫(kù)信息，從而實(shí)現(xiàn)基坑施工對(duì)各監(jiān)測(cè)項(xiàng)目的監(jiān)測(cè)類型、監(jiān)測(cè)點(diǎn)位置、實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)、基坑監(jiān)測(cè)報(bào)警值等相關(guān)信息的檢索與查詢和基坑施工信息的傳遞與共享等信息化管理。同時(shí)，應(yīng)用BIM技術(shù)在Revit，Navisworks的接口和擴(kuò)展功能，通過開發(fā)基于Web的企業(yè)項(xiàng)目管理系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)基坑施工信息與BIM模型的集成整合，并通過基坑施工信息的及時(shí)更新，使基坑施工管理人員通過互聯(lián)網(wǎng)可及時(shí)全面地按確定的信息傳遞方式和技術(shù)流程進(jìn)行交換和共享基坑施工信息，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)基坑工程施工的在線遠(yuǎn)程管理。而且，在基坑施工現(xiàn)場(chǎng)安全巡視檢查與旁站的過程中，現(xiàn)場(chǎng)人員將存在安全隱患的部位拍照上傳，能準(zhǔn)確及時(shí)地反映基坑施工現(xiàn)場(chǎng)情況，企業(yè)管理人員可根據(jù)掌握的施工現(xiàn)場(chǎng)實(shí)時(shí)安全狀況，及時(shí)采取措施進(jìn)行處理，實(shí)現(xiàn)對(duì)基坑施工的動(dòng)態(tài)遠(yuǎn)程管控。

4 結(jié)語

1)本文提出的基于GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基坑變形智能預(yù)測(cè)方法對(duì)深基坑施工變形預(yù)測(cè)可行有效，是深基坑信息化施工管理的有效工具，對(duì)類似深基坑工程具有一定的指導(dǎo)作用；同時(shí)，通過實(shí)例計(jì)算可知，GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有收斂快、預(yù)測(cè)精度高、預(yù)測(cè)結(jié)果更準(zhǔn)確等優(yōu)勢(shì)；多因素預(yù)測(cè)模型比單一時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型更能充分反映深基坑工程施工的時(shí)空效應(yīng)，應(yīng)用價(jià)值更為廣泛。

2)針對(duì)深基坑工程監(jiān)測(cè)信息規(guī)模大且關(guān)系復(fù)雜等特點(diǎn)，本文闡述的基于BIM技術(shù)的深基坑施工控制方法，通過BIM技術(shù)對(duì)基坑施工監(jiān)測(cè)信息進(jìn)行有效組織、分析與表達(dá)，結(jié)合企業(yè)項(xiàng)目管理系統(tǒng)與BIM技術(shù)的融合集成，充分展現(xiàn)基坑BIM施工管理的應(yīng)用價(jià)值，同時(shí)，通過深基坑BIM模型與基坑監(jiān)測(cè)工程數(shù)據(jù)庫(kù)及企業(yè)知識(shí)庫(kù)的關(guān)聯(lián)互動(dòng)，應(yīng)用數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的強(qiáng)大支持，對(duì)構(gòu)建實(shí)時(shí)智能監(jiān)測(cè)→快速信息互動(dòng)→仿真預(yù)控管理→可視化動(dòng)態(tài)控制→施工協(xié)同管理→在線遠(yuǎn)程管控的深基坑施工變形智能預(yù)測(cè)與BIM施工控制一體化方法體系、基于BIM技術(shù)的深基坑施工數(shù)字化、可視化、信息化協(xié)同管理，以及實(shí)現(xiàn)深基坑工程安全施工具有現(xiàn)實(shí)參考意義。