基于遗传算法和BIM的地铁车站震后修复策略及可视化过程研究

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地铁是最重要的城市轨道交通工具,2018-2020连续三年我国城市地铁年客运量超过170亿人次,地铁已经成为保障我国城市功能正常运行的重要基础设施,地铁功能一旦中断将造成重大经济损失和社会影响。地铁车站是城市地铁网络的重要节点,其一旦发生破坏将对城市地铁震后功能的使用和恢复产生重要影响,同时由于其包含众多结构构件、非结构构件和设备,使其震后维修策略的制定和实施变得非常困难,目前相关的研究还非常匮乏。本文首先基于遗传算法给出了震损地铁车站的震后最优修复策略确定方法,以解决震后维修策略制定难的问题;然后基于建筑信息模型(Building Information Modeling,BIM)开发了维修过程可视化系统,主要内容及结论如下:(1)建立了地铁地下车站的BIM模型,基于Revit和Dynamo开发了地铁车站结构构件、非结构构件和设备的易损性属性自动添加程序。(2)考虑震后修复资源和劳动力缺失的影响,建立了地铁车站震后维修策略确定模型,基于遗传算法求解该模型给出了地铁车站的最优修复策略,分析了地震水准和劳动力约束对震后修复时间的影响,结果表明最优修复策略能明显减小震后修复时间,基本地震、罕遇地震与极罕遇地震作用下采用最优修复策略可减小修复时间20天以上,平均效率分别提升了261.74%、26.95%、24.14%,能够大幅减少经济损失。在修复过程中修复时间与经济损失成正比、与修复人次呈反比。(3)基于Revit和Dynamo开发了地铁车站各构件震后破坏状态和震后修复次序的可视化系统,可为震后维修现场施工提供重要参考和帮助。
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