吴佳蓓，黄 铭

(合肥工业大学土木与水利工程学院，安徽 合肥 230009)

1 概述

我国广阔的地域决定了我国多变的自然气候与复杂的地理条件，导致我国水资源时空分布不均。我国修建大量水利工程，用以调控水资源分布、优化水资源配置。其中，大坝在防洪、灌溉、发电等方面发挥巨大作用，而大坝安全监测是保障大坝安全运行的重要工作[1]。

由于大坝安全监测项目和仪器数量众多，监测信息的采集与管理任务繁重，这就对传统的大坝安全监测技术提出了更高要求[2]。监测自动化技术则弥补了传统监测的不足，大大提高了监测数据采集工作的效率与频次，从而采集到海量的监测数据，这些监测数据需要得到有效地分析处理，才能准确反映出大坝的运行状态[3]。

建筑信息模型(BIM)技术区别于传统的CAD技术，是一种可以贯穿于项目的全生命周期的新管理方法，具有高度可视化功能，是应用于工程设计、建造、管理的数据化设计工具，能够有效提高工作效率、实现可持续发展[4-5]。本文基于BIM技术，采用visual studio与C#语言对Revit进行二次开发，实现大坝三维模型与监测数据的交互，构建大坝的安全监测信息系统。

2 安全监测信息系统开发

2.1 系统开发工具

Autodesk Revit Architecture是目前我国BIM体系中使用最广泛的软件之一。Revit在建模中提供统一标准的默认样板文件，且基于默认样板的任意新项目可继承来自样板的所有族文件，大大提高设计效率。Revit也能够进行自由形状的建模和参数化设计，创建项目独有的族文件。

此外，Autodesk Revit系列所有软件都提供Application Programming Interface，用于Revit的二次开发。Revit的二次开发允许使用者通过API接口，实现一些重复工作的自动化、添加自定义功能或对接其他分析模拟软件等多项工作[6]。

本文为有效地实现对坝体结构、监测仪器模型、监测仪器布设的可视化管理，以及对监测数据的便捷有效分析等功能，结合开发软件visual studio，并使用C#语言，实现Revit与其他软件的交互，开发大坝的安全监测信息系统。

2.2 系统总体设计

2.2.1 系统结构功能设计

大坝的安全监测信息系统以Revit为开发平台，构建工程的三维模型，并结合开发软件visual studio对Revit进行二次开发，连接数据库，实现数据的管理与预测分析[7]。大坝安全监测信息系统的总体结构图如图1所示。

该系统总体上分为四个模块：大坝结构管理、监测仪器管理、监测数据管理、监测数据分析。

大坝结构管理模块是基于大坝三维实体模型，通过对大坝的三维模型进行缩放、移动、隐藏等操作，从大坝的整体、局部、剖面等多视角呈现大坝结构。

监测仪器管理模块是按照监测仪器的实体装置，建立各监测仪器的等比例族模型，直观地体现监测仪器类型以及仪器的具体布设位置。

监测数据管理模块主要用于监测数据的高效管理。

监测数据分析模块是通过建立数学模型对实测数据进行预测分析，可对接多种数学模型以满足不同情况下的建模分析需要。

2.2.2 系统开发流程

基于Revit的二次开发，本文利用visual studio结合C#语言对系统的各项功能进行开发。基本流程如下：1)visual studio中新建类库，添加引用“RevitAPI”“RevitAPIUI”；2)依据功能的具体要求编写代码，生成解决方案(dll文件)；3)利用Revit的Add-In Manager模块，对解决方案进行调试；4)部分功能调试成功后，在Revit的菜单栏中，添加自定义的选项卡页，并在选项卡页中添加对应功能的命令按钮。

2.3 数据分析模型

系统中的监测数据分析模块是为了对数据库中的监测数据建立数学模型，进行分析预测，从而掌握工程的安全运行状态。针对不同监测数据的特点，系统中可嵌入不同的数学模型，本文以BP神经网络模型为例，对位移的沉降监测数据进行建模计算，基本步骤如下：

首先，在(-1,1)内随机选定BP神经网络模型各神经元之间连接权值和阈值的初始值；沉降的影响因素，确定输入为时效因子、水位因子以及降雨因子，输出为沉降值；以实测数据建立训练样本；输入训练样本，按式(1)和式(2)计算各层输出，同时计算误差总和；若误差总和满足精度要求或训练次数达到5 000次，则结束训练，否则，修改权值和阈值后，继续训练。

隐层输出：

(1)

输出层输出：

(2)

其中，hj为隐含层各节点的输入;yj为隐含层各节点的输出;xi为输入值;wij为输入层到隐层的权值;θj为隐层阈值;ls为输出层各节点输入;Os为输出层各节点的输出;cjs为隐层到输出层的权值;γj为输出层阈值。

3 工程实例

本文以某水库大坝为例，按照上文系统的功能模块划分和开发流程，以Revit为平台，结合visual studio和C#语言，开发基于BIM技术的大坝安全监测信息系统。

3.1 大坝的三维建模

Revit中建模一般是先建立项目的轴网和标高，然后利用软件自带的样板文件和族文件，建立三维模型，再依据轴网和标高准确放置。由于水工建筑物的结构不同于一般的建筑物，无法直接使用Revit提供的样板文件与族文件。为了充分展现水工建筑物的特点，本文利用二维的CAD图纸，对大坝的不同部分，如坝体、防浪墙、正常溢洪道、泄洪涵洞等，通过放样、拉伸、融合、旋转等操作，分别绘制三维模型，再通过轴网和标高进行整合，从而形成大坝的整体三维模型，如图2所示。

为了更好地实现基于BIM的安全监测功能，在大坝三维模型中放置监测仪器的等比例三维模型，直观体现仪器的类型以及布设位置[8]。利用Revit的“族”图元特性，在项目中新建族模型，依照监测仪器的实体装置，通过放样融合、旋转等操作，创建各监测仪器的三维模型，如图3,图4所示，并设置好模型的各项参数，如几何尺寸、材料等，以仪器的名称命名，载入项目文件夹中，形成自定义族库。

布设大坝的各类监测仪器时，利用自定义族库，只需确定监测仪器的类型和布设的具体位置，载入对应的族模型，即可快速在系统中设置监测仪器三维模型。

3.2 监测信息可视化管理

大坝的监测项目众多，数据量大，为对监测数据进行有效的管理，本文利用数据库技术，结合Revit二次开发，在Revit中建立监测项目与数据的关联，实现对监测数据的高效便捷管理，并采用了两种方法，一种是在菜单栏中建立与数据关联的命令按钮；另一种是通过监测仪器的三维模型，直接关联数据。

大坝的安全监测方案依据工程实际进行设计，例如降雨量监测在工程中可以放置雨量计进行监测，也可直接使用当地的气象数据。考虑以上两种情况，本文对降雨量监测数据采用第一种关联方式。

为实现降雨量监测项目与数据的关联，在visual studio中新建类库，添加引用“RevitAPI.dll”“RevitAPIUI.dll”，实现IExternalApplication接口。在类库中新建winform窗体，获取从数据库中读取的降雨量监测数据，利用C#语言编写winform窗体与Revit交互代码，并在菜单栏中生成相应的命令按钮，从而实现降雨量监测项目与监测数据的关联。使用者单击Revit菜单栏中的“降雨”按钮，即可查询数据库中降雨的监测数据，如图5所示。

系统对位移、渗流量等具有三维模型的监测项目，使用了上文中的两种方法关联数据，下文以位移监测数据关联为例，对第二种方法的使用进行阐述。

基于Revit软件参数化建模的特性，每个监测仪器模型在建立时，拥有不同且唯一的ElementID[9]。在新建的类库中，同样添加引用并实现IExternalApplication接口，不同的是编译代码时，使用pick object()方法，将测点的ID号与类库中的winform窗体绑定，从而实现仪器三维模型与数据的关联。使用者在系统中查看位移测点时，单击该测点的三维模型，即可查询该测点的监测数据，如图6所示。

3.3 监测数据预测分析

从系统中调用监测数据分析模块，实现监测数据的预测分析。本文以沉降监测数据分析为例，采用模块中的BP神经网络模型进行分析预测。依据大坝的实际情况，选取时效因子t、水位因子h、前期雨量和(前3天)R1-3为输入因子，将测点2018年9月1日～9月25日的实测数据作为训练样本，当模型的总体误差降至0.001或训练次数达到5 000次时停止训练。BP神经网络对测点的25组实测数据进行计算，并预测后3天的沉降，如图7所示。其中沉降的实测值与拟合值的相对平均误差为0.65%，预测沉降的平均相对误差为0.58%，表明本文构建的BP神经网络模型精度较高，预测效果较好[10-11]。

4 结语

本文基于BIM技术，在Revit中，利用二维CAD图纸建立工程的三维模型，依照监测仪器实体装置，建立监测仪器族模型，并利用visual studio和C#语言，对Revit进行二次

开发，实现系统与数据库的交互，内建安全监测模型，对监测数据进行预测分析。以某水库大坝作为工程实例，构建大坝的安全监测信息系统，全方位呈现了大坝结构、监测仪器类型及布设，提高了安全监测的可视化程度；数据管理模块通过Revit与数据库的交互，实现了监测数据的高效管理；监测数据分析模块建立的BP神经网络模型，对实测数据的预测分析取得较好的预测效果[12]。