玻璃幕墙性能确定方法及相关装置

1.本技术涉及数据处理技术领域，具体涉及一种玻璃幕墙性能确定方法及相关装置。


背景技术：

2.随着邮轮建造行业的发展，在船上设置玻璃幕墙的设计越来越多。随着越来越多的玻璃幕墙投入使用，及其服役年限的增长，玻璃幕墙在安装和使用过程中出现的各种安全问题受到越来越多的重视。实际上，在邮轮中玻璃幕墙的设计尚缺少研究，且海上动载荷、侵蚀等各类状况比陆上更为复杂，针对玻璃幕墙的安全性研究更加需要进一步开展。
3.现阶段，针对玻璃幕墙安全性能评价开展的研究较少，主要是基于静态的风险评价或多准则决策方法，没有考虑评价指标随时间因素变化的影响。而且实际上，玻璃幕墙系统中的每个部件并非只有“安全”和“失效”两种绝对状态，而是存在着多种退化状态，从而导致了在进行性能分析时的准确性较低。


技术实现要素：

4.本技术实施例提供一种玻璃幕墙性能确定方法及相关装置，能够基于确定的动态贝叶斯网络来获取玻璃幕墙的性能信息，提升了玻璃幕墙的性能信息确定时的准确性。
5.本技术实施例的第一方面提供了一种玻璃幕墙性能确定方法，所述方法包括：
6.获取静态贝叶斯网络，所述静态贝叶斯网络用于对玻璃幕墙进行性能检测；
7.根据所述玻璃幕墙的组件的退化概率，确定所述静态贝叶斯网络的静态条件概率；
8.获取玻璃幕墙的组件状态变化关系；
9.根据所述组件状态变化关系、组件的故障率和组件的维修率，确定所述静态贝叶斯网络的转移条件概率；
10.根据所述转移条件概率、所述静态条件概率和所述静态贝叶斯网络，确定出动态贝叶斯网络；
11.根据所述动态贝叶斯网络确定玻璃幕墙的性能信息。
12.结合第一方面，在一个可能的实现方式中，所述获取静态贝叶斯网络，包括：
13.获取玻璃幕墙的多个组件信息；
14.对所述多个组件信息进行逻辑分析处理，以得到所述多个组件信息中的每个组件信息对应的组件之间的逻辑关系；
15.根据所述多个组件信息中的每个组件信息对应的组件之间的逻辑关系，确定故障树；
16.根据所述故障树，确定所述静态贝叶斯网络。
17.结合第一方面，在一个可能的实现方式中，所述根据所述玻璃幕墙的组件的退化概率，确定所述静态贝叶斯网络的静态条件概率，包括：
18.获取多状态退化模型；
19.根据所述多状态退化模型和所述玻璃幕墙的组件的退化概率，确定所述静态贝叶斯网络的静态条件概率。
20.结合第一方面，在一个可能的实现方式中，所述根据所述多状态退化模型和所述玻璃幕墙的组件的退化概率，确定所述静态贝叶斯网络的静态条件概率，包括：
21.可以通过如下公式所示的多状态退化模型和所述退化概率，确定所述静态条件概率：
[0022][0023]
其中，称为组件xi的退化概率，叶斯网络中组件y的父节点集合为π(y)，p(y|π(y))为组件y发生的静态条件概率，组件xi为组件y的父节点。
[0024]
结合第一方面，在一个可能的实现方式中，所述方法还包括：
[0025]
获取所述玻璃幕墙的组件之间互信息；
[0026]
通过如下公式所示的方法获取所述玻璃幕墙的组件之间互信息：
[0027][0028]
其中，i(t，x)为组件x与组件t之间的互信息，p(t,x)是组件t和组件x的联合概率分布函数，p(t)是组件t的边缘分布概率，和p(x)分别是组件x的边缘概率分布函数
[0029]
本技术实施例的第二方面提供了一种玻璃幕墙性能确定装置，所述装置包括：
[0030]
第一获取单元，用于获取静态贝叶斯网络，所述静态贝叶斯网络用于对玻璃幕墙进行性能检测；
[0031]
第一确定单元，用于根据所述玻璃幕墙的组件的退化概率，确定所述静态贝叶斯网络的静态条件概率；
[0032]
第二获取单元，用于获取玻璃幕墙的组件状态变化关系；
[0033]
第二确定单元，用于根据所述组件状态变化关系、组件的故障率和组件的维修率，确定所述静态贝叶斯网络的转移条件概率；
[0034]
第三确定单元，用于根据所述转移条件概率、所述静态条件概率和所述静态贝叶斯网络，确定出动态贝叶斯网络；
[0035]
第四确定单元，用于根据所述动态贝叶斯网络确定玻璃幕墙的性能信息。
[0036]
结合第二方面，在一个可能的实现方式中，所述第一获取单元用于：
[0037]
获取玻璃幕墙的多个组件信息；
[0038]
对所述多个组件信息进行逻辑分析处理，以得到所述多个组件信息中的每个组件信息对应的组件之间的逻辑关系；
[0039]
根据所述多个组件信息中的每个组件信息对应的组件之间的逻辑关系，确定故障树；
[0040]
根据所述故障树，确定所述静态贝叶斯网络。
[0041]
结合第二方面，在一个可能的实现方式中，所述第一确定单元用于：
[0042]
获取多状态退化模型；
[0043]
根据所述多状态退化模型和所述玻璃幕墙的组件的退化概率，确定所述静态贝叶斯网络的静态条件概率。
[0044]
结合第二方面，在一个可能的实现方式中，在所述根据所述多状态退化模型和所述玻璃幕墙的组件的退化概率，确定所述静态贝叶斯网络的静态条件概率方面，所述第一确定单元用于：
[0045]
可以通过如下公式所示的多状态退化模型和所述退化概率，确定所述静态条件概率：
[0046][0047]
其中，称为组件xi的退化概率，叶斯网络中组件y的父节点集合为π(y)，p(y|π(y))为组件y发生的静态条件概率，组件xi为组件y的父节点。
[0048]
结合第二方面，在一个可能的实现方式中，所述装置还用：
[0049]
获取所述玻璃幕墙的组件之间互信息；
[0050]
通过如下公式所示的方法获取所述玻璃幕墙的组件之间互信息：
[0051][0052]
其中，i(t，x)为组件x与组件t之间的互信息，p(t,x)是组件t和组件x的联合概率分布函数，p(t)是组件t的边缘分布概率，和p(x)分别是组件x的边缘概率分布函数。
[0053]
本技术实施例的第三方面提供一种终端，包括处理器、输入设备、输出设备和存储器，所述处理器、输入设备、输出设备和存储器相互连接，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，执行如本技术实施例第一方面中的步骤指令。
[0054]
本技术实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，其中，上述计算机可读存储介质存储用于电子数据交换的计算机程序，其中，上述计算机程序使得计算机执行如本技术实施例第一方面中所描述的部分或全部步骤。
[0055]
本技术实施例的第五方面提供了一种计算机程序产品，其中，上述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，上述计算机程序可操作来使计算机执行如本技术实施例第一方面中所描述的部分或全部步骤。该计算机程序产品可以为一个软件安装包。
[0056]
实施本技术实施例，至少具有如下有益效果：
[0057]
获取静态贝叶斯网络，所述静态贝叶斯网络用于对玻璃幕墙进行性能检测，根据所述玻璃幕墙的组件的退化概率，确定所述静态贝叶斯网络的静态条件概率，获取玻璃幕墙的组件状态变化关系，根据所述组件状态变化关系、组件的故障率和组件的维修率，确定所述静态贝叶斯网络的转移条件概率，根据所述转移条件概率、所述静态条件概率和所述静态贝叶斯网络，确定出动态贝叶斯网络，根据所述动态贝叶斯网络确定玻璃幕墙的性能信息，因此，能够基于确定的动态贝叶斯网络来获取玻璃幕墙的性能信息，提升了玻璃幕墙的性能信息确定时的准确性。
附图说明
[0058]
为了更清楚地说明本技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0059]
图1a为本技术实施例提供了一种玻璃幕墙性能确定方法的流程示意图；
[0060]
图1b为本技术实施例提供了一种组件的状态转换图；
[0061]
图1c本技术实施例提供了一种玻璃幕墙的动态贝叶斯网络模型示意图；
[0062]
图1d本技术实施例提供了一种故障树的示意图；
[0063]
图1e本技术实施例提供了一种玻璃幕墙的静态贝叶斯网络模型示意图；
[0064]
图1f本技术实施例提供了一种玻璃幕墙的可靠性的示意图；
[0065]
图1g本技术实施例提供了一种玻璃幕墙的可靠性的示意图；
[0066]
图1h本技术实施例提供了一种组件的安全性能贡献示意图；
[0067]
图2为本技术实施例提供的一种终端的结构示意图；
[0068]
图3为本技术实施例提供了一种玻璃幕墙性能确定装置的结构示意图。
具体实施方式
[0069]
下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
[0070]
本技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其他步骤或单元。
[0071]
在本技术中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本技术的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本技术所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
[0072]
请参阅图1a，图1a为本技术实施例提供了一种玻璃幕墙性能确定方法的流程示意图。如图1a所示，所述方法包括：
[0073]
101、获取静态贝叶斯网络，所述静态贝叶斯网络用于对玻璃幕墙进行性能检测。
[0074]
可以根据对玻璃幕墙的多个组件的组件信息进行逻辑分析处理得到的组件之间的逻辑关系来获取到静态贝叶斯网络。
[0075]
进行逻辑分析时，可以是根据组件之间的关联关系来确定出逻辑关系。玻璃幕墙的组件可以包括有玻璃面板(c1)、粘结剂(c2)、开启窗(c3)和支撑构件(c4)。当然还可以划分为其它组件，此处仅为举例说明，不作具体限定。玻璃幕墙中的任一个组件出现故障，均会导致玻璃幕墙出现故障。
[0076]
102、根据所述玻璃幕墙的组件的退化概率，确定所述静态贝叶斯网络的静态条件概率。
[0077]
可以根据多状态退化模型，和退化概率来确定出静态条件概率。
[0078]
103、获取玻璃幕墙的组件状态变化关系。
[0079]
玻璃幕墙的组件的状态包括有：状态no、第一退化状态ds1、第二退化状态ds2和状态yes，其中，状态no指的是无故障或正常工作状态，状态yes指故障或失效状态。每个组件最初都处于工作状态(no)，随着时间的推移，它可能进入第一(ds1)或第二(ds2)退化状态，也可能进入故障状态(yes)。
[0080]
如图1b所示，图1b提供了一种状态转换图。λ1、λ2、λ3、λ4、λ5、λ6，为组件多种状态之间转换的故障率，μ1、μ2、μ3、μ4、μ5为组件的多状态之间转换的维修率。上述故障概率和维修率可以通过如下公式进行表示：
[0081]
λ3＝λ4＝λ6，
[0082]
λ1+λ4+λ5＝λ，
[0083]
λ1:λ4:λ5＝1:3:6，
[0084]
μ1＝μ4，
[0085]
μ2＝μ5，
[0086]
μ1+μ2+μ3＝μ，
[0087]
μ1:μ2:μ3＝1:2:7，
[0088]
其中，λ为先验故障概率，μ为先验维修率。
[0089]
104、根据所述组件状态变化关系、组件的故障率和组件的维修率，确定所述静态贝叶斯网络的转移条件概率。
[0090]
在确定转移条件概率时，不同的组件状态，可以对应有不同的条件转移概率，具体可以通过如下转换关系表来确定转移条件概率：
[0091]
表1为未考虑维修的连续节点之间的转换关系表，表1
[0092][0093]
表2为考虑完全维修的连续节点之间的转换关系表：
[0094]
表2
[0095][0096]
表3为考虑不完全维修的连续节点之间的转换关系表：
[0097]
表3
[0098][0099]
表4为考虑不完全维修和预防性维护的连续节点之间的转换关系表：
[0100]
表4
[0101]
[0102]
105、根据所述转移条件概率、所述静态条件概率和所述静态贝叶斯网络，确定出动态贝叶斯网络。
[0103]
可以根据静态条件概率对静态贝叶斯网络中的组件之间的逻辑关系，从而得到调整后的静态贝叶斯网络，并根据转移条件概率对逻辑关系进行扩展，从而得到动态贝叶斯网络。
[0104]
如图1c所示，图1c示出了一种玻璃幕墙的动态贝叶斯网络模型示意图。
[0105]
106、根据所述动态贝叶斯网络确定玻璃幕墙的性能信息。
[0106]
可以根据动态贝叶斯网络进行运算，以得到玻璃幕墙在不同时间下的性能信息，该性能信息可以是安全性能信息等。
[0107]
具体例如：如图1c所示，组件节点c1、c2、c3、c4在最初t＝0时刻都处于其正常工作状态(no＝100％)，作为贝叶斯网络的先验概率，结合前述步骤中得到的考虑不同维修模式下的转移条件概率，计算得到t1时刻不同维修模式下对应节点c5、c6、c7、c7的先验概率。然后结合静态条件概率分布，由链式法则，节点间的联合概率分布为节点xi的概率为通过上述公式计算得到节点x2玻璃幕墙系统安全无故障(状态为no)的发生概率p2。在不考虑维修的情况下，计算得到的概率p2即为系统的可靠性，不同维修模式下计算得到概率p2表示系统的可用性。分析不同维修模式对系统安全性能的影响，以指导维修策略的制定。
[0108]
在一个可能的实现方式中，一种可能的获取静态贝叶斯网络的方法包括：
[0109]
a1、获取玻璃幕墙的多个组件信息；
[0110]
a2、对所述多个组件信息进行逻辑分析处理，以得到所述多个组件信息中的每个组件信息对应的组件之间的逻辑关系；
[0111]
a3、根据所述多个组件信息中的每个组件信息对应的组件之间的逻辑关系，确定故障树；
[0112]
a4、根据所述故障树，确定所述静态贝叶斯网络。
[0113]
可以从数据库中获取到组件信息，组件可以包括有玻璃面板(c1)、粘结剂(c2)、开启窗(c3)和支撑构件(c4)。
[0114]
具体可以根据组件之间的关联关系来进行逻辑分析处理，关联关系可以理解为组件之间是否嵌套、是否连接等。可以根据逻辑关系进行逻辑组合从而得到故障树。如图1d所示，图1d示出了一种故障树的示意图。其中，x为玻璃幕墙。该故障树可以理解为：组件c1-c4中任一一个组件出现故障，则玻璃幕墙会出现故障。可以根据故障树进行逻辑映射，从而得到贝叶斯网络。具体静态贝叶斯网络如图1e所示。
[0115]
在一个可能的实现方式中，一种可能的根据所述玻璃幕墙的组件的退化概率，确定所述静态贝叶斯网络的静态条件概率的方法包括：
[0116]
b1、获取多状态退化模型；
[0117]
b2、根据所述多状态退化模型和所述玻璃幕墙的组件的退化概率，确定所述静态贝叶斯网络的静态条件概率。
[0118]
可以根据从数据库或者互联网中获取到多状态退化模型。当然也可以是通过其它方式获取到多状态退化模型。
[0119]
可以根据多状态退化模型和退化概率进行概率运算，以得到静态条件概率。
[0120]
在一个可能的实现方式中，一种可能的根据所述多状态退化模型和所述玻璃幕墙的组件的退化概率，确定所述静态贝叶斯网络的静态条件概率的方法包括：
[0121]
可以通过如下公式所示的多状态退化模型和所述退化概率，确定所述静态条件概率：
[0122][0123]
其中，称为组件xi的退化概率，叶斯网络中组件y的父节点集合为π(y)，p(y|π(y))为组件y发生的静态条件概率，组件xi为组件y的父节点。
[0124]
在一个可能的实现方式中，本技术实施例还可以获取到组件之间的互信息，以根据互信息来确定组件相对于玻璃幕墙的重要程度，具体如下：
[0125]
获取所述玻璃幕墙的组件之间互信息；
[0126]
通过如下公式所示的方法获取所述玻璃幕墙的组件之间互信息：
[0127][0128]
其中，i(t，x)为组件x与组件t之间的互信息，p(t,x)是组件t和组件x的联合概率分布函数，p(t)是组件t的边缘分布概率，和p(x)分别是组件x的边缘概率分布函数。
[0129]
互信息是在节点x未知的情况下，基于t的初始不确定性，x不确定性降低的总潜力。互信息衡量了t和x对信息的共享程度，即所有节点中的其中一个节点能够在多大程度上降低另一个节点的不确定性。
[0130]
在一个具体的实施例中，本技术实施例还提供了一种具体的玻璃幕墙的性能确定方法，具体如下：
[0131]
1.基于对邮轮玻璃幕墙系统的识别分析，构建故障树模型，并转化为贝叶斯网络结构，如图1e所示。
[0132]
2.确定玻璃幕墙系统四个组成部件的故障率、平均维修时间和退化概率，作为评价数据，如表5所示。
[0133]
表5玻璃幕墙系统基本组件的数据列表
[0134][0135]
3.通过获取的退化概率数据，基于多状态退化模型，计算系统某一时间下的静态条件概率。通过故障率和平均维修时间数据，代入表1-表4所示的不同维修模式下节点转换关系计算模型，建立不同时间下的转移条件概率，从而将静态贝叶斯网络扩展为动态贝叶斯网络模型，如图1c所示。
[0136]
4.通过动态贝叶斯网络的正向推理，计算分析玻璃幕墙系统30周内的定量安全性能。
[0137]
玻璃幕墙系统的可靠性如图1f所示，完全维修、不完全维修、以及不完全维修和预
防性维护模式下的可用性如图1g所示。随着时间的推移，可靠性和可用性均会降低。可靠性在第30周下降到约为0.99754。针对完全维修、不完全维修、以及不完全维修和预防性维护的系统，可用性在第30周分别为0.99809、0.99796和0.99843。由图可知，完全维修和不完全维修条件下的可用性相差较小，都高于系统的可靠性，同时略低于不完全维修和预防性维护条件下的可用性。结果表明，在短时间内，修理和维护可以显著改善系统性能，而不完全维修与完全维修相比不会显著降低系统的性能，预防性维护与不完全维修相比可以略微改善结构的性能。
[0138]
玻璃幕墙每个部件对系统安全性能的贡献如图1h所示。其中，组件c1玻璃面板和c2粘结剂对结构失效的影响很大，其他组件对系统故障的贡献较小。因此，为了提高玻璃幕墙的性能和安全性，防止潜在事故的发生，在实际的安全管理中，应对玻璃面板和粘结剂给予更多的关注。
[0139]
与上述实施例一致的，请参阅图2，图2为本技术实施例提供的一种终端的结构示意图，如图所示，包括处理器、输入设备、输出设备和存储器，处理器、输入设备、输出设备和存储器相互连接，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，上述程序包括用于执行以下步骤的指令；
[0140]
获取静态贝叶斯网络，所述静态贝叶斯网络用于对玻璃幕墙进行性能检测；
[0141]
根据所述玻璃幕墙的组件的退化概率，确定所述静态贝叶斯网络的静态条件概率；
[0142]
获取玻璃幕墙的组件状态变化关系；
[0143]
根据所述组件状态变化关系、组件的故障率和组件的维修率，确定所述静态贝叶斯网络的转移条件概率；
[0144]
根据所述转移条件概率、所述静态条件概率和所述静态贝叶斯网络，确定出动态贝叶斯网络；
[0145]
根据所述动态贝叶斯网络确定玻璃幕墙的性能信息。
[0146]
上述主要从方法侧执行过程的角度对本技术实施例的方案进行了介绍。可以理解的是，终端为了实现上述功能，其包含了执行各个功能相应的硬件结构和/或软件模块。本领域技术人员应该很容易意识到，结合本文中所提供的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，本技术能够以硬件或硬件和计算机软件的结合形式来实现。某个功能究竟以硬件还是计算机软件驱动硬件的方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本技术的范围。
[0147]
本技术实施例可以根据上述方法示例对终端进行功能单元的划分，例如，可以对应各个功能划分各个功能单元，也可以将两个或两个以上的功能集成在一个处理单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。需要说明的是，本技术实施例中对单元的划分是示意性的，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。
[0148]
与上述一致的，请参阅图3，图3为本技术实施例提供了一种玻璃幕墙性能确定装置的结构示意图。如图3所示，所述装置包括：
[0149]
第一获取单元301，用于获取静态贝叶斯网络，所述静态贝叶斯网络用于对玻璃幕
墙进行性能检测；
[0150]
第一确定单元302，用于根据所述玻璃幕墙的组件的退化概率，确定所述静态贝叶斯网络的静态条件概率；
[0151]
第二获取单元303，用于获取玻璃幕墙的组件状态变化关系；
[0152]
第二确定单元304，用于根据所述组件状态变化关系、组件的故障率和组件的维修率，确定所述静态贝叶斯网络的转移条件概率；
[0153]
第三确定单元305，用于根据所述转移条件概率、所述静态条件概率和所述静态贝叶斯网络，确定出动态贝叶斯网络；
[0154]
第四确定单元306，用于根据所述动态贝叶斯网络确定玻璃幕墙的性能信息。
[0155]
在一个可能的实现方式中，所述第一获取单元301用于：
[0156]
获取玻璃幕墙的多个组件信息；
[0157]
对所述多个组件信息进行逻辑分析处理，以得到所述多个组件信息中的每个组件信息对应的组件之间的逻辑关系；
[0158]
根据所述多个组件信息中的每个组件信息对应的组件之间的逻辑关系，确定故障树；
[0159]
根据所述故障树，确定所述静态贝叶斯网络。
[0160]
在一个可能的实现方式中，所述第一确定单元302用于：
[0161]
获取多状态退化模型；
[0162]
根据所述多状态退化模型和所述玻璃幕墙的组件的退化概率，确定所述静态贝叶斯网络的静态条件概率。
[0163]
在一个可能的实现方式中，在所述根据所述多状态退化模型和所述玻璃幕墙的组件的退化概率，确定所述静态贝叶斯网络的静态条件概率方面，所述第一确定单元302用于：
[0164]
可以通过如下公式所示的多状态退化模型和所述退化概率，确定所述静态条件概率：
[0165][0166]
其中，称为组件xi的退化概率，叶斯网络中组件y的父节点集合为π(y)，p(y|π(y))为组件y发生的静态条件概率，组件xi为组件y的父节点。
[0167]
在一个可能的实现方式中，所述装置还用：
[0168]
获取所述玻璃幕墙的组件之间互信息；
[0169]
通过如下公式所示的方法获取所述玻璃幕墙的组件之间互信息：
[0170][0171]
其中，i(t，x)为组件x与组件t之间的互信息，p(t,x)是组件t和组件x的联合概率分布函数，p(t)是组件t的边缘分布概率，和p(x)分别是组件x的边缘概率分布函数
[0172]
本技术实施例还提供一种计算机存储介质，其中，该计算机存储介质存储用于电子数据交换的计算机程序，该计算机程序使得计算机执行如上述方法实施例中记载的任何
一种玻璃幕墙性能确定方法方法的部分或全部步骤。
[0173]
本技术实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，该计算机程序使得计算机执行如上述方法实施例中记载的任何一种玻璃幕墙性能确定方法方法的部分或全部步骤。
[0174]
需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本技术并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本技术，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本技术所必须的。
[0175]
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
[0176]
在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置，可通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
[0177]
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
[0178]
另外，在申请明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件程序模块的形式实现。
[0179]
所述集成的单元如果以软件程序模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储器中。基于这样的理解，本技术的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储器中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本技术各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储器包括：u盘、只读存储器(read-only memory，rom)、随机存取存储器(random access memory，ram)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0180]
本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储器中，存储器可以包括：闪存盘、只读存储器、随机存取器、磁盘或光盘等。
[0181]
以上对本技术实施例进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本技术的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本技术的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本技术的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本技术的限制。