为推动我国建筑业向工业化和智能化方向转型升级,装配式建筑与数字化技术亟需深度融合。目前,装配式建筑的深化设计主要由专业工程师遵循设计规范和施工标准而完成,存在设计效率低、时间和人力成本高、深化设计程度低等问题。随着建筑工业化的快速发展,设计效率和质量的要求日趋严格,亟待完善智能深化设计理论与方法。本文以钢筋混凝土结构为研究对象,开展基于智能算法和BIM技术的智能深化设计方法研究,主要研究内容如下:（1）针对钢筋混凝土框架梁或框架柱,提出基于多目标优化算法的钢筋优化设计方法。结合框架梁或框架柱钢筋的分布特点,在满足构件受力要求的前提下,以材料成本和施工便利性为优化目标,建立钢筋优化设计的数学模型;采用近邻域优化算法对钢筋优化设计的数学模型进行求解,得到基于钢筋施工成本的最优解,完成钢筋优化设计;所提出钢筋优化设计方法的有效性在两榀钢筋混凝土框架结构设计实例中得到验证。（2）针对钢筋混凝土框架节点,提出基于人工势场法的钢筋智能排布方法。将钢筋混凝土框架节点中的钢筋视为智能体,采用人工势场法规划每个智能体的运动轨迹,从而实现钢筋的智能排布,解决钢筋碰撞和堵塞问题;针对传统人工势场法存在障碍物附近目标点不可达、容易陷入局部最小值等不足,提出基于改进人工势场法的钢筋智能排布方法;所提出算法的有效性在六种不同类型梁柱节点钢筋智能排布实例中得到验证。（3）针对大规模钢筋、高密集障碍物的钢筋混凝土框架,提出基于混合智能方法的钢筋智能排布方法。对于全局优化模型,仅需调用一次势场法即可完成钢筋智能排布,但大搜索空间会导致全局优化模型的计算时间长、成功率低。对于分步优化模型,将智能体的路径规划分解为多个子任务,每个子任务通过反复调用进化算法进行求解,克服全局优化模型的不足。但随着路径规划所需精度的提高,分步优化模型的稳定性逐渐降低。为此,基于人工势场和路径优化混合算法提出面向大规模钢筋、高密集障碍物的钢筋智能排布方法;所提出混合智能算法的可行性、有效性和稳定性在两个钢筋混凝土框架实例中得到验证。（4）针对预制钢筋混凝土预制楼梯,提出一种基于分层编队控制策略的多钢筋协同排布方法。预制楼梯具有外形复杂、钢筋种类与数量多、障碍物多（预埋件和预留孔）等特点,大大增加钢筋智能排布的难度。为此,首先结合楼梯钢筋的分布特点建立多钢筋协同排布模型,然后采用分层编队控制策略引导多根钢筋在尽量保持队形的条件下进行智能排布,从而实现无碰撞且间距均匀的多钢筋排布。所提出分层编队控制策略的有效性在一个预制楼梯的深化设计实例中得到验证。（5）针对钢筋混凝土框架和预制钢筋混凝土楼梯,开发基于Revit API的BIM模型自动建模技术及相关插件。结合钢筋混凝土框架和预制楼梯的设计流程,分别提出自动深化设计插件开发框架,实现结构与深化设计数据传输和信息串联。针对BIM生成的二维图纸,提出基于混合包围盒和强化学习的图形重叠检测和智能标注方法,其有效性通过预制楼梯分布钢筋图纸进行验证。