数字建造环境下DynamoBIM的AI增强设计与施工管理

数字建造环境下DynamoBIM的AI增强设计与施工管理

徐杨辉

垒知科技集团有限公司

摘要：本论文旨在探讨数字建造环境下AI增强设计与施工管理的相关问题。首先，通过分析数字建造环境的重要性，介绍了DynamoBIM作为一种重要的建模工具的背景和作用。其次，阐述了AI在BIM设计中的理论框架，包括机器学习和自然语言处理等技术的潜力与优势。随后，重点讨论了AI增强的DynamoBIM插件开发，包括数据分析与学习、代码生成和代码优化等方面。最后，通过实践案例和最佳实践路线探索，展示了AI辅助的DynamoBIM插件开发的具体应用和发展趋势。本次研究成果对于推动数字建造环境下的设计与施工管理效率和质量的提升具有重要意义。

关键词：DynamoBIM；AI；数字建造环境；设计施工

引言

随着数字化技术的不断发展和普及，数字建造环境已经成为建筑行业的重要趋势之一[1]。在这个背景下，建筑信息模型（BIM）作为一种集成设计和管理的工具，正在被广泛应用于建筑设计、施工管理和运营阶段。在BIM工具中，DynamoBIM作为一种参数化建模和自动化设计的工具，具有重要的作用和潜力。同时，人工智能（AI）技术的不断发展也为BIM设计提供了新的可能性和机遇。本论文旨在探讨在数字建造环境下，如何利用AI技术增强DynamoBIM的设计与施工管理效率，从而实现更加智能化和高效化的建筑设计和施工。

1研究课题背景

1.1数字建造环境的重要性

随着科技的不断发展，数字化技术已经成为建筑设计、施工和管理的关键。数字建造环境利用先进的软件和技术，如BIM（建筑信息模型）、Dynamo等，实现了建筑项目的全面数字化，从设计阶段到施工和运营阶段的无缝集成。这种环境不仅提高了项目的效率和质量，还促进了多方之间的合作与沟通，推动了建筑行业向更加智能、可持续的方向发展。

1.2DynamoBIM的介绍

DynamoBIM是一种可视化编程工具，用于在建筑信息模型（BIM）环境中创建自定义工作流程和自动化任务。它允许用户通过简单的图形界面和节点连接方式来编写代码，而无需深入的编程知识[2]。DynamoBIM通常与Revit等BIM软件配合使用，用于扩展其功能、创建自定义设计工具和优化设计过程。

1.3DynamoBIM的作用

DynamoBIM作为一种可视化编程工具，它使得用户可以创建自定义的工作流程和自动化任务，从而提高了设计效率和施工管理的精度通过DynamoBIM，设计师可以快速生成复杂的设计方案，优化建筑模型，实现参数化设计和自动化布局。同时，施工团队可以利用DynamoBIM来规划施工流程、优化施工顺序，并实时更新建筑模型以反映实际施工进度。因此，DynamoBIM在设计和施工管理中的作用不可忽视，为整个建筑项目的生命周期提供了关键支持。

本次研究的目的是探索人工智能在DynamoBIM设计和施工管理中的应用分析人工智能技术在建筑行业中的现有应用，特别是在设计和施工管理领域的实践。

2AI科技在BIM设计中的应用

2.1AI的理论框架

AI在BIM设计中的应用建立在其理论框架之上，主要涉及机器学习和自然语言处理等领域[3]。

机器学习是一种使计算机系统能够从数据中学习的技术，其核心目标是通过算法和模型的训练，使计算机能够自动发现数据中的模式和规律，并根据这些模式和规律做出预测或决策，其包括监督学习、无监督学习和强化学习等方法。监督学习通过已标记的训练数据来训练模型，以预测未知数据的标签或结果；无监督学习则是从未标记的数据中学习，以发现数据之间的隐藏结构或模式；强化学习则是让智能体在与环境的交互中学习如何采取行动以达到特定目标。在BIM设计中，监督学习可用于自动识别建筑元素、预测构建成本或优化设计方案，无监督学习可用于数据聚类和模式识别，强化学习则可用于智能控制和优化决策。

另一方面，自然语言处理是指计算机与人类语言交互的技术，包括文本分析、语音识别和语言生成等方面。在BIM设计中，自然语言处理可用于解析和生成设计文档、理解用户需求和指导智能助手的交互。

2.2AI技术的潜力与优势

AI在BIM设计中的应用可以显著提高设计过程的效率和质量。首先，AI可以通过自动化和智能化的方式，减少设计师的重复劳动和繁琐任务，从而提高设计效率。例如，AI可以自动识别和分析建筑元素，快速生成设计方案或优化布局。其次，AI可以利用大数据和机器学习技术，从历史数据和现有案例中学习经验和模式，为设计过程提供参考和指导，从而提高设计质量。例如，AI可以分析建筑规范和最佳实践，发现设计中的潜在问题或风险，并提出改进建议。此外，AI还可以模拟和预测设计方案的性能，帮助设计师更好地理解设计决策的影响和后果，从而优化设计方案并降低设计风险。

2.3AI增强的DynamoBIM插件开发

2.3.1数据分析和学习

首先，可以利用AI技术对已有的DynamoBIM插件进行数据分析和学习，以了解插件的结构、功能和性能。这可以通过机器学习算法对插件的代码进行分析，提取代码特征和模式，从而帮助理解插件的工作原理和设计思路。

2.3.2代码生成

基于对插件的数据分析和学习，可以利用AI技术生成新的DynamoBIM插件的代码。例如，可以使用深度学习算法生成插件的代码框架和基本结构，然后根据具体需求进行定制和优化。这种方式可以加快插件开发的速度，并减少开发人员的工作量。

2.3.3代码优化

AI技术还可以用于优化DynamoBIM插件的代码，提高其性能和效率。例如，可以利用机器学习算法对插件的代码进行优化，消除冗余代码和性能瓶颈，从而提高插件的运行速度和稳定性。此外，还可以利用深度学习算法对插件的参数和配置进行优化，使其更加适应不同的设计场景和需求。

3AI辅助的DynamoBIM插件开发实践

3.1学习路径

本次研究根据上述理论指导，开发了一套适合初学者的学习路径。首先，初学者应该掌握Dynamo SDK基础，了解核心概念、创建自定义节点和工具包，以及如何与Dynamo的核心功能进行交互。其次，学习如何使用Revit API来访问和操作Revit模型，理解Revit元素、参数、视图等的编程接口，并学会如何利用这些接口实现特定的功能需求。另外，了解Python在DynamoBIM中的应用，包括如何编写Python脚本节点、自定义Python工具包等。最后，在实践项目和案例研究中，初学者可以将理论知识应用到实际中，从简单的项目开始逐步提升复杂度。

3.2案例研究：AI在DynamoBIM插件开发中的应用

本次实验以某开源的自然语言处理模型为实验工具，利用Dynamo来按楼层标高打断Revit模型中的垂直风管、桥架和管道。研究首先使用Revit中的“选择”工具，选中所有要打断的垂直风管、桥架和管道元素。然后，在Dynamo中创建一个新的脚本，导入选中的元素。使用“Element.GetParameterValueByName”节点获取每个元素的“标高”参数值，即楼层标高，并根据楼层标高确定每个元素应该被分断的高度。接着，使用“Element.CutByPlane”节点，将每个元素按照确定的分断高度进行分断。最后，执行脚本，使其按照设定的分断高度对垂直风管、桥架和管道元素进行分断。

在此过程中，自然语言处理模型一开始根据研究提供的指令“利用Dynamo来按楼层标高打断Revit模型中的垂直风管、桥架和管道”生成的脚本代码运行有误。研究在实验调整之后，发现自然语言处理模型按照指令“我是一个专业的BIM工程师，初步接触到Dynamo并且并不熟悉编程语言，现在我需要用Dynamo编写一套代码，可以让我按楼层标高打断REVIT模型中垂直风管，桥架，管道，请提供完整的dynamo代码”，提供了脚本示例运行情况良好，其部分代码如图3-1所示。

图3-1自然语言处理模型脚本（部分）

3.3最佳实践路线探索

在本次案例实验中，研究发现AI模型对指令理解不够准确或者对Dynamo的功能了解不足时，其生成的内容就无法达到实现预期。换而言之，如果实验想要借助AI获得理想的实验效果，就必须帮助自然语言处理模型更好地理解任务，提供更具体和清晰的要求。

本研究针对此问题，根据上述案例实践，提出一种有效使用AI进行BIM设计的策略和技巧。

首先，通过“专业角色定位”，研究引导AI模仿具有丰富行业经验的专业人士，帮助AI更好地理解任务的背景和要求，以产生更符合实际需求的设计建议。接着，“明确设计目的”是确保AI的输出与设计目标和项目要求相匹配的关键因素。通过清晰地定义设计目标和项目要求，可以帮助AI更好地理解任务的目的，从而生成更合适的设计方案。此外，“分步引导AI思考”，通过逐步提供信息来培育AI的决策过程，以获得更精确和逻辑性的设计选择。同时，“优化AI输出”即评估AI的设计方案，并通过持续的反馈循环进行改进，以满足更高的设计标准。使用“结构化提示词”，包括明确的指令词、上下文信息、输入内容和具体的输出要求。

研究发现，由于AI是基于大数据模型给予回答，有一定的局限性和错误率。所以，使用者在使用AI时应该保持着持续学习和适应的态度，对AI输出的批判性思维，有助于确保设计方案的创新性和实用性。

4结语

本研究探索了数字建造环境下DynamoBIM的AI增强设计与施工管理的新路径。通过深入分析AI技术在BIM设计中的潜力和优势，结合实际案例和最佳实践，取得了一系列显著成果。首先，研究提出了一套有效的AI辅助DynamoBIM插件开发方法，其次，通过具体的案例研究，展示了AI在DynamoBIM插件开发中的实际应用，并根据案例实践得出了使用AI进行BIM设计的最优策略，为设计和施工管理带来了效率和质量的提升。然而，研究也意识到一些不足之处，例如在学习路径和代码优化方面仍可以继续深化，且案例实践部分仅使用了一种大语言模型助手，缺少不同类型AI使用情况的对比。未来，研究将针对不足，继续完善实验，致力于进一步完善AI辅助的DynamoBIM插件开发方法，提高设计和施工管理的智能化水平，为数字建造环境的发展贡献更多的力量。

参考文献

[1]张妮丽.大数据时代下信息技术对建筑工程发展的影响[J].黑龙江科学,2022,13(02):144-145.

[2]黄硕,蒋永春.基于BIM+IoT+AI技术的深基坑施工过程研究[J].建筑技术开发,2023,50(01):66-68.

[3]陈汉成,刘明,钟远曦.BIM技术及AI技术在装饰领域的应用研究[J].智能建筑,2022,(02):62-65.

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