1、基于本体的建筑结构设计案例表示与检索研究摘要：本体技术随着语义网的发展在信息检索以及知识重用等各方面的作用愈加突出，应用本体组织与表示案例知识是优化采用基于案例推理管理的建筑结构设计的有效途径。本文以 OWL DL 语言作为本体描述语言，并采用特征向量表示方法进行设计案例的形式化定义表示，并从案例过滤与筛选以及相似度计算两方面，对案例检索展开探讨。 关键词：本体；建筑结构设计；检索方法 中图分类号： TU2 文献标识码： A 在建筑结构设计实践中，需要借助设计档案库中历史设计中的知识经验开展设计，然而传统的检索方法与意义匹配能力相对较差，检索的信息的准确性大打折扣，限制了设计人员对历史知识经验
2、的重新利用与新设计思路的启发，从而产生大量的重复设计，或在设计中出现与历史设计中同样的错误等，降低了设计产品的可靠性，导致建筑设计企业丧失竞争优势。因此，如何充分发挥本体的语义组织与表示作用，提高历史设计案例的快速检索能力，实现历史案例知识经验的高效利用，是建筑设计企业在提高生产率中亟待解决的问题。 一、基于本体的建筑结构设计案例表示 本文以某“设计案例”实例为例进行探讨，该设计案例包含了多个项目特征，在这些特征类中，又包含了实例（如结构体系实例、质量等级实例、基础形式实例等）与数值（如建筑面积、工程造价、地下层数、建筑高度等）两部分。基于此，在案例的特征向量定义中，主要对案例类与属性、概念类
3、进行定义。如在案例属性定义中，可分别对数据属性（AMi）与对象属性（BMi）两类属性进行定义，Case 为其定义域，且L1、L2、与 Bi 分别为对象属性与数值属性个数以及对象属性的值域，且L1 与 L2 可表示为： For i=1 to L1(L2) ObjectProperty (ex: BMi domain (ex: Case) range (ex: Bi)； 且案例类则定义为：Class (ex: Case partial owl: Thing)。 设计案例中特征向量则可表示成：（结构体系、质量等级、基础形式建筑面积、工程造价、地下层数） ，据此，建筑结构的设计案例表示如下： Clas
4、s (ex:设计案例 partial owl: Thing)； Class (ex:结构体系 partial owl: Thing)； ObjectProperty (ex: has_结构体系 domain (ex；设计案例)range (ex:结构体系)； DatatypeProperty (ex: has_建筑面积 domain (ex:设计案例)； 二、基于本体的建筑结构设计案例检索 由于本体中具有的相关领域知识的数量非常大，在检索时，可按照相应的查询语句过滤与筛选本体中的领域知识，计算其相似度，缩小案例检索的范围。同时，定义重要领域概念，将其作为关键词进行检索，从而促进检索效率与准确率
5、的提升。 （一）过滤与筛选案例 在案例库进行案例过滤与筛选中，可借助于 SPARQL 规范集进行。SPARQL 可查询 OWL 知识库，且提供操作协议与查询语言。由于在案例检索中，要检索具有参考价值的建筑结构体系，就要确保其结构体系相同。因此，在检索查询中，定值设置为建筑的结构体系，辅助查询条件可为其他属性，并根据建筑结构的实际情况进行有选择性的筛选与过滤。例如，检索一个层数在 20 层以上的框架-剪力墙结构体系的设计案例，那么在检索中，选用的查询语句： SELECT ?设计案例?质量等级？建筑总高度 WHERRE ？设计案例 ex: has_结构体系框架-剪力墙结构. ？设计案例 ex: h
6、as_层数 ?层数.FILTER (?层数=20) ?案例 ex: has_建筑物总高度 ?建筑物总高度. 根据这一检索查询方法进行查询，并将检索查询的结果作为案例相似计算的依据，经过相似度计算，最终确定所需的具有参考意义的建筑结构设计案例。 （二）计算案例相似度 本文在计算查询结果的相似度过程中，以最近邻法为选用的案例检索算法，即以加权平均的方法为手段，先对建筑结构属性的局部相似度进行计算，之后对建筑结构全部的属性相似度进行加权求和，并将其结果与总权重相除，最终得出建筑结构设计案例之间的总体相似度。例如，某建筑结构设计案例 Ai 是通过 m 个属性进行表示的，也即是Ai=（xi1,xi2,x
7、i3,xim） ，其中 xin 则为建筑结构设计案例 Ai 中的第n 个属性值。若给出的建筑结构的查询案例 B=（y1，y2，y3,ym） ，且yn 为给定设计案例 B 中的第 n 个属性值，那么建筑结构设计案例库中存储的设计案例 Ai 与给定查询设计案例 B 之间的总相似度可表示如下： OSNN（Ai，B）=，其中是建筑结构设计案例库中的设计案例 Ai 与查询设计案例 B 在第 n 个属性 f 上的局部相似度，而 wn 则表示在计算相似度的过程中，第 n 个属性的分配权重。就相似度计算的公式而言，确定属性的权重与计算建筑结构局部的相似度成为了求总体相似度的关键所在。 在计算局部相似度的过程中
8、，由于定义的建筑结构设计案例的特征属性主要分为实例型属性与数值型属性两大类，因此在局部相似度计算中，要分别针对两种不用类型的特征属性进行计算。需要注意的是，在计算数值型特征属性的局部相似度时，由于给定的查询设计案例 B 中，随着用户需求的不同，其属性值也可能不同，既可能是一个模糊数或区间，也可能是一个确定的值。此时就需根据不同的需求确定属性值，进行计算。例如，查询设计案例 B 中，yn 为一个区间内的取值时，那么则可根据公式：=与公式=进行计算。其中，区间 yn 的端点值分别用与表示。而模糊数的相似度则可采用三角函数、高斯函数等方法进行计算。此外，在确定特征属性的权重时，可运用层次分析方法，首
9、先进行判断矩阵的构造，以两两比较的方式，对各特征属性的重要程度进行比较与确定，之后再求特征向量与特征根最大值，根据所求结果检验判断矩阵的一致性，以保障权重向量的准确性，并运用排序向量综合法得出平均综合权重。最后将所得的属性权重与局部属性相似度带入求建筑结构设计案例的总体相似度的公式之中，即可实现灵活高效地检索。 在建筑结构设计中，重用历史设计案例中的知识经验，有助于防止重复设计的问题出现，对于增强建筑设计企业的竞争优势具有重要意义。因此，建筑设计企业要充分重视本体技术所具有的强大的以及理解与知识表达能力，将其引入设计案例的表示与检索实践中，以实现建筑结构设计知识的优化管理与高效利用。 参考文献： 1陈曦.高层民用建筑结构设计研究J.科技致富向导,2013,(08):361. 2 邓立华.基于本体的产品设计知识表示与检索技术研究D.桂林理工大学,2011. 3陈久鑫.基于本体的建筑结构设计案例表示与检索研究D.大连理工大学,2013. 4彭丽珍.基于概念设计的高层建筑结构设计J.科技致富向导,2013,(06):328. 5 许楚銮.基于本体的设备维护知识表示与检索研究D.湖南大学,2009.
