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龙图腾网获悉广州市市政集团设计院有限公司;广州市建筑集团有限公司;广州市市政集团有限公司申请的专利基于BIM的既有建筑参数化设计方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119670225B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510180124.0，技术领域涉及：G06F30/13；该发明授权基于BIM的既有建筑参数化设计方法是由李日毅;张楠;蔡芸君;刘光鹏;林如丽;范永超;罗群英;苏毅敏设计研发完成，并于2025-02-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于BIM的既有建筑参数化设计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于BIM的既有建筑参数化设计方法，具体涉及建筑优化设计领域，包括以下步骤：首先对既有建筑进行数据采集，建立BIM模型，并模拟其日常使用情况，获取各区域的噪声数据集；通过噪声数据判断是否存在噪声污染，若存在，将区域划分为污染区域并汇总数据生成污染信息集；基于该信息集进行聚类分析，生成污染等级表单，并利用预训练的机器学习模型生成综合污染系数；根据该系数选择平均或最大噪声作为优化目标，使用遗传算法找到最优的优化参数组合，最终形成整体建筑的优化设计方案；本发明保证了不同噪声水平区域的差异化设计，既能够应对高噪声区的强制隔音需求，又能对噪声较低的区域进行适度优化。

本发明授权基于BIM的既有建筑参数化设计方法在权利要求书中公布了：1.基于BIM的既有建筑参数化设计方法，其特征在于，包括以下步骤： 对既有建筑进行数据采集并建立BIM模型，对既有建筑的日常使用情况进行数据模拟，并且对BIM模型进行区域划分处理，得到多个建筑区域，获取目标区域的噪声数据集； 根据目标区域的噪声数据集判断目标区域是否存在噪声污染的情况，如果存在噪声污染的情况，则将该区域划分为污染区域，并将所有污染区域的噪声数据集进行汇总，得到污染信息集； 基于污染信息集进行聚类分析操作，得到目标区域的污染等级表单，然后将目标区域的污染等级表单输送至预先训练完成的机器学习模型中，生成综合污染系数，基于综合污染系数判断使用平均噪声或最大噪声作为优化目标； 在建立的BIM模型中对目标区域的优化目标进行模拟，使用遗传算法寻找最小化实现优化目标成本的优化参数组合，将所有污染区域的优化参数组合进行汇总得到整体建筑的优化设计方案； 将目标区域的污染等级表单输送至预先训练完成的机器学习模型中，生成综合污染系数指的是： 预先训练完成的机器学习模型为：；n表示噪声水平区域簇的总数量，i表示噪声水平区域簇的索引编号，表示第i个噪声水平区域簇中的数据总数量，表示第i个噪声水平区域簇对应的区间等级，表示第i个噪声水平区域簇对应的预设的影响系数，所有影响系数均为正值且之和为一，表示综合污染系数； 基于综合污染系数判断使用平均噪声或最大噪声作为优化目标指的是： 将综合污染系数与预设的污染阈值进行对比，如果综合污染系数大于预设的污染阈值，则使用该目标区域的最大噪声作为优化目标，如果综合污染系数小于等于预设的污染阈值，则使用该目标区域的平均噪声作为优化目标； 使用遗传算法寻找最小化实现优化目标成本的优化参数组合指的是： 编码与初始种群：将优化参数组合编码成染色体形式并随机生成m个数量的染色体作为初始种群； 适应度评估：以实现优化目标作为适应度评估中的约束条件，同时建立适应度评估公式：；表示优化材料种类花费的金额，m表示优化材料种类的总种类量，为适应度数值； 选择操作：使用轮盘赌选择方法筛选子代作为新的父代； 交叉操作：随机将不同父代染色体中的数据进行交换； 变异操作：随机选择不同子代染色体的数据进行调整； 迭代与终止条件：达到预先设定的终止条件时，从最终种群中选择适应度最高的染色体进行解码，得到最优的优化参数组合。

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