商业建筑单体消防指标智能化计算研究

吴 迪

(安徽理工大学经济与管理学院，安徽 淮南 232000)

随着建筑质量终身责任制的全面落实，消防设计无疑成为了建筑专业施工图设计中最为重要的，也是消耗时间和精力最为巨大的内容。分析建筑火灾发生和造成严重后果的原因，其中很重要的一点是在建筑设计的过程中，建筑防火指标选择仅仅是满足规范要求，没有针对建筑中火灾的易发处和不利点做出针对性的调整。随着我国城市发展速度的加快，新建了大量的商业建筑。商业建筑的疏散宽度，是消防审查部门关注的重点指标之一。在新建项目规模庞大的情况下，高精度的核查与计算设计单位提供的图纸尤为耗时耗力，考虑到设计单位在选择折算系数时，通常选择最小系数进行折算，而非根据建筑的性质与规模进行调整，选择合适的系数就使得整个工作量更加庞杂。

近年来，深度学习凭借其强大的学习能力，智能化消防大量应用在消防设计中，不仅大大提高了消防设计与审批的的效率，还从不同的研究方向完善了消防设计的内容。文献[1]将量子进化算法与火消防疏散路径规划结合起来，用量子比特表示信息素，优化消防疏散路径。文献[2]基于BIM平台，将国家标准与IFC数据关联，自动生成建筑工程施工质量最不利点，以便重点排查。文献[3]利用正反馈效应通过多次搜索迭代，实现消防疏散流线的智能化设计。文献[4]基于BIM平台，将自适应蚁群算法与消防疏散路径相结合，实现了建筑消防疏散路径的三维实时动态规划。……