一种装配式建筑预制构件智能吊装过程数字孪生建模方法与流程

本发明涉及一种数字孪生和建筑施工领域，尤其是涉及一种装配式建筑预制构件智能吊装过程数字孪生建模方法。

背景技术：

近年来，我国已成为举世瞩目的建造大国，未来中国建筑业必将迈上绿色化、工业化、信息化的道路。装配式建筑是实现传统建造方式向现代工业化建造方式转变的重要路径之一，其技术水平直接反映了国家的建造能力和科技实力，全面推进装配式建筑发展成为建筑行业的重中之重。随着工业化程度的提高，装配式建筑的技术水平也不断提升，如预制率提高、构件体量增大、推进区域更广、吊装高度增加等，相伴而生的是在吊装作业、高空坠物等方面出现的安全隐患，需引起行业高度重视。提高装配式建筑施工吊装管理水平，对推动装配式建筑向着健康、可持续方向发展，对于我国的经济建设和社会稳定都有着至关重要的意义。

数字孪生作为解决智能制造信息物理融合难题和践行智能制造理念目标的关键使能技术得到学术界的广泛关注和研究，并由工业界引入到建筑行业进行落地应用。数字孪生作为解决智能制造信息物理融合难题和践行智能制造理念与目标的关键使能技术，得到了学术界的广泛关注和研究，并被工业界引入到越来越多的领域进行落地应用。数字孪生落地应用的首要任务是创建应用对象的数字孪生模型。

因此，数字孪生模型的建立是建筑施工阶段应用数字孪生理念的前提，提出数字孪生模型的标准化建立方法是亟待解决的关键问题之一。

随着装配式吊装过程信息化要求不断提高，数字孪生作为具有普适性的信息化解决方案，可以大大提高装配式吊装过程的信息化水平。以此为背景，本发明提出了一种装配式建筑预制构件智能吊装过程数字孪生建模方法，该方法与传统装配式建筑预制构件吊装过程相比，具有以下三项优势：

(1)清晰全面地展示装配式建筑吊装过程中的数据的逻辑关系。

(2)将装配式吊装过程的全部信息进行收集、存储、处理，强化了对装配式施工过程的控制，提高施工效率。

(3)解决传统装配式吊装过程难以映射、信息冗杂、不够直观、查找困难的缺陷，提高装配式吊装过程信息化水平。

技术实现要素：

本发明的目的是为了克服传统装配式建筑预制构件吊装过程中数据难以映射、信息冗杂、不够直观、查找困难，且在信息收集、存储、处理过程中逻辑混乱的问题。

提供了一种装配式建筑预制构件智能吊装过程数字孪生建模方法，该配式建筑预制构件吊装过程数字孪生建模方法清晰全面地展示装配式建筑吊装过程中的数据的逻辑关系。将装配式吊装过程的全部信息进行收集、存储、处理，强化了对装配式施工过程的控制，提高施工效率。

解决传统装配式吊装过程难以映射、信息冗杂、不够直观、查找困难的缺陷，提高装配式吊装过程信息化水平。

为解决上述技术问题，采用的技术方案如下：

一种装配式建筑预制构件智能吊装过程数字孪生建模方法，其特征在于，该装配式建筑预制构件吊装过程数字孪生建模方法包括：

施工现场实体建模由智能吊装构件建模、智能吊装设备建模和智能网关建模组成，实现施工现场数据采集；

数字孪生虚体建模从几何、物理、行为、规则四个层面对施工现场进行模拟仿真；

虚实交互关联建模是通过数据传输协议，使施工现场实体建模和数字孪生虚体建模实现同步仿真，实现模型驱动的预测与优化。

进一步地，一种装配式建筑预制构件智能吊装过程数字孪生建模方法，其特征在于：

智能吊装构件由构件本身、主动rfid标签、嵌入式终端x组成。

进一步地，一种装配式建筑预制构件智能吊装过程数字孪生建模方法，其特征在于：

构件本身类型主要包括叠合板、楼梯、墙体、阳台等。

rfid标签紧密附着在构件上，通过扫描rfid标签可识别构件的唯一编号和构件的全部特征信息。

嵌入式终端x采用stem32，集成有实时数据采集和预处理app，用于环境及构件状态的实时感知与数据存储、计算、传输。

进一步地，一种装配式建筑预制构件智能吊装过程数字孪生建模方法，其特征在于：

智能吊装设备由设备本身、异构传感器、执行器、控制器、嵌入式终端y组成。

进一步地，一种装配式建筑预制构件智能吊装过程数字孪生建模方法，其特征在于：

设备本身主要包括吊车、横吊梁等

异构传感器主要采集位置数据s，速度数据v，应力数据f、能耗数据e、视觉数据i、语音数据l等。

执行器和控制器接收执行指令与控制指令，实现对装配式预制构件吊装自动化的执行与控制。

嵌入式终端y通过调用实时数据采集预处理app，以请求的形式向传感器请求数据，实现吊装设备相关实时数据的非冗余存储、边缘计算与传输通讯，自主分析与决策。

进一步地，一种装配式建筑预制构件智能吊装过程数字孪生建模方法，其特征在于：

智能网关采用rpi等嵌入式设备，通过mtconnect、automationml、opcua等通讯协议与底层智能制造设备建立连接。

智能网关将智能吊装构件和智能吊装设备上的嵌入式终端x和嵌入式终端y上的数据进行整合集成，数据以json格式传输并按权限及层级存储至云端nosql公有数据库中。智能网关与智能吊装构件和智能吊装设备之间通过zigbee、wifi、蓝牙等无线方式进行连接。

进一步地，一种装配式建筑预制构件智能吊装过程数字孪生建模方法，其特征在于：

数字孪生虚体建模从几何、物理、行为、规则四个层面对施工现场进行模拟仿真。

几何层面主要针对吊装构件和吊装设备的外观、尺寸、型号等基本信息进行建模，主要应用revit、3dsmax等bim建模软件建立几何模型。

物理层面主要针对吊装构件和吊装设备的材料参数、力学性能等方面进行建模，主要应用midas、ansys等有限元分析软件建立物理模型。

行为层面对整个吊装过程进行按时空演化仿真，得到时空演化过程中材料参数、力学性能的变化，并以参数化的形式集成到物理模型。

规则模型按照国家标准规范对吊装过程中构件的力学性能参数、设备运行状态进行量化限制，并以参数化的形式集成到物理模型。

进一步地，一种装配式建筑预制构件智能吊装过程数字孪生建模方法，其特征在于：

虚实交互关联模型通过高速、高稳定性、低延迟的数据传输协议(如dds、mqtt、http等)。虚实交互关联模型将装配式建筑吊装施工现场实体模型中的构件参数、设备运行状态、环境变化等实时数据可同步至数字孪生虚体模型并按安全权限存储于公有数据库中，使数字孪生虚体模型实现同步仿真。

虚实交互关联模型应用bp神经网络、svm、深度学习等算法，形成对吊装过程的实时判断、分析和预测，实现对装配式建筑吊装施工现场实体自感知、自决策、自控制。

与现有技术相比较，本发明清晰全面地展示装配式建筑吊装过程中的数据的逻辑关系。将装配式吊装过程的全部信息进行收集、存储、处理，强化了对装配式施工过程的控制，提高施工效率。解决传统装配式吊装过程难以映射、信息冗杂、不够直观、查找困难的缺陷，提高装配式吊装过程信息化水平。

附图说明

图1是装配式建筑预制构件智能吊装过程数字孪生建模方法流程图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清晰，以下结合实施实例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

实施实例：

以装配式施工现场的典型构件—叠合板的吊装过程为例。

首先，智能吊装叠合板建模。

智能在叠合板制造过程中，保证叠合板符合质量要求。在叠合板上紧密附着主动rfid标签、嵌入式终端x组成智能吊装叠合板。通过扫描rfid标签可识别叠合板的唯一编号和叠合板的生产厂家、生产地点、材料、尺寸等全部特征信息。嵌入式终端x采用stem32，集成有实时数据采集和预处理app，对叠合板的位置、应力应变和风速等信息进行实时感知，并对数据存储、计算和传输。

其次，智能吊车建模。

在吊车上布置异构传感器、执行器、控制器、嵌入式终端y组成智能吊装设备。异构传感器主要采集吊钩的位置数据s，吊装速度数据v，吊绳应力数据f、吊车能耗数据e以及其他视觉数据i、语音数据l等。执行器和控制器接收执行指令与控制指令，实现对叠合板吊装自动化的执行与控制。嵌入式终端y通过调用实时数据采集预处理app，以请求的形式向传感器请求数据，实现吊车相关实时数据的非冗余存储、边缘计算与传输通讯，自主分析与决策。

然后，进行智能网关建模。

智能网关采用rpi等嵌入式设备，通过mtconnect、automationml、opcua等通讯协议与底层智能制造设备建立连接。智能网关将智能叠合板和智能吊车上的嵌入式终端x和嵌入式终端y上的数据进行整合集成，数据以json格式传输并按权限及层级存储至云端nosql公有数据库中。智能网关与智能吊装构件和智能吊装设备之间通过wifi方式进行连接。

接下来，进行数字孪生虚体建模。

应用revit建模软件叠合板和吊车几何模型。叠合板几何模型包括生产厂家、生产地点、材料、尺寸等全部特征信息，与叠合板上主动rfid标签的信息相互对应；吊车几何模型包括吨位、型号、跨度、起吊高度等全部信息。应用midas有限元分析软件建立叠合板和吊车的物理模型。叠合板物理模型主要包括材料以及应力应变等信息；吊车物理模型主要包括等信息。行为层面对整个吊装过程进行按时空演化仿真，得到时空演化过程中叠合板材料参数、力学性能的变化，以及吊车吊钩的位置，吊装速度，吊绳应力、能耗的变化，并以参数化的形式集成到物理模型。规则模型按照国家标准规范对吊装过程中叠合板的力学性能参数、吊车运行状态进行量化限制，并以参数化的形式集成到物理模型。

在吊装开始之后，通过高速、高稳定性、低延迟的数据传输协议(如dds、mqtt、http等)，虚实交互关联模型将装配式建筑吊装施工现场实体模型中的叠合板参数、吊车运行状态、环境变化等实时数据可同步至数字孪生虚体模型并按安全权限存储于公有数据库中，使数字孪生虚体模型实现同步仿真。应用bp神经网络、svm、深度学习等算法，形成对叠合板吊装过程的实时判断、分析和预测，实现对装配式建筑吊装施工现场实体自感知、自决策、自控制。

尽管上面对本发明说明性的具体实施方式进行了描述，以便于本技术领域的技术人员能够理解本发明，但是本发明不仅限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员而言，只要各种变化只要在所附的权利要求限定和确定的本发明精神和范围内，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。