1.本发明涉及钢结构板的备料处理技术领域，具体涉及一种基于机器学习的钢格板智能分板方法。
背景技术：
2.钢格板产品属于定制加工的特制产品，其最终产品的设计加工是以半成品的标准原板为原材料， 根据产品使用环境要求在生产车间分板切割。产品多在用户施工现场安装。钢格板的分板合理性直接决定了产品是否能够准确安装和满足设计要求。 分板设计需要综合考虑各种影响因素： 如设备避让， 钢结构连接凸起部分的避让， 确保钢格板扁钢方向的合理受力及支撑， 便于现场安装等。 为在满足使用要求的前提下最大限度的利用原板材料，钢格板分板设计时需要反复比较设计方案以得出最佳方案。设计过程中技术人员的设计经验是影响分板设计效率， 分板设计准确性和原板材料利用率的关键因素。
3.目前格板生产厂家普遍采用二次开发的插件帮助分板设计。 与早期的手工分板设计相比， 设计效率有明显提高。 解决钢格板的分板及剪切的部分人工工作，但不足之处为：1、对钢格板分板的合理性，没有进行评估及建议；对材料的有效利用性，也没有进行校验；因此目前的平均原材料的利用率不到80%；2、钢格板分板设计过程中的人工操作和判断还是比较多，修改设计时常常需要重复整个分板过程，及其不便，费时， 导致设计效率因人而异；3、缺少高效的复核手段，只能人工检查，费时费力，容易漏掉问题；4、没有即时的设计准确性和原板材料的利用率评估数据。
技术实现要素：
4.本发明的目的是要提供一种基于机器学习的钢格板智能分板方法，其能够有效提高分板效率以及原材料的利用率，同时降低劳动强度，避免不必要的时间成本及劳力的投入。
5.为达到上述目的，本发明采用的技术方案是：本发明提供了一种基于机器学习的钢格板智能分板方法，步骤一、建立学习数据库，所述学习数据库中存储有钢格板设计案例，并获得钢格板分板所需要的几何信息及材料信息；步骤二、录入钢格板原板的具体参数，录入客户的设定文档，在钢格板处根据客户参数要求进行初步的分板线条的确立；步骤三、使用所述学习数据库对初步确立的分板线条进行深度学习训练，形成优化调整后的钢格板分板方案；步骤四、人工确认所述钢格板分板方案的细节，并进行修改及调整；步骤五、生成最终的设计文档。
6.对于上述技术方案，申请人还有进一步的优化措施。
7.可选地，方法基于cad中的二次插件进行具体分板设计。
8.进一步地，在所述步骤二中采用自动录制并重播的方式记录用户操作的cad指令，在步骤四中对设计进行修改及调整时，择选步骤二中所记录的所述cad指令，用于实现复用修改。
9.可选地，在所述步骤二中录入钢格板原板的具体参数时记录输入的尺寸参数的使用频率，并自动产生对应于高频率的尺寸参数的简化标识，用户根据所述简化标识调用常用的尺寸参数。
10.进一步地，采用独立屏幕显示所述简化标识，并供用户手动选择或者语音输入。
11.可选地，在所述步骤二中，根据钢格板的设计特性确立若干个综合优化命令，综合优化命令是将需要多个不同cad命令完成的操作指令组合构成一个程式化的指令。
12.可选地，步骤一中的钢格板分板所需要的几何信息包括钢格板的外边缘信息、内边缘开孔信息、从客户设计图纸中提取支撑构件和设备的外轮廓信息以及包边类型。
13.进一步地，在cad设计图纸中自动提取包边的几何信息，并自动添加包边线的辅助信息。
14.可选地，步骤三中，调用cad中的设计初步完成的钢格板的参数与学习数据库中确立的钢板参数阈值进行比较。
15.可选地，本技术的方法还包括步骤六，在步骤六中将所生成的最终设计文档通过与生产加工设备的接口，输入到生产系统。
16.由于上述技术方案运用，本发明与现有技术相比具有下列优点：本发明的基于机器学习的钢格板智能分板方法，其通过对以往设计案例的分析，获得设计知识，结合具体产品的条件完对钢格板布局的合理性，进行评估，对材料的有效利用性，进行校验，并形成完整的系统性设计方案，设计人员简单操作完成分板设计。在本方法的处理过程中，尽量减少了人工干预，提高自动化操作的部分，提供更多的辅助功能，加快设计过程，通过对因为修改而重复的操作设计部分，进行自动录制并重播的方式，减少操作步骤，节省时间及减少误操作。
17.在相同软件成本的条件下，提高设计人员的设计效率30%，减少50%的设计错误，提高产品设计的可靠性，将原材料（钢材）的利用率从目前的不足80%提高到90%。
具体实施方式
18.下面将对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。
19.此外，下面所描述的本发明不同实施方式中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互结合。
20.本实施例提供了一种基于机器学习的钢格板智能分板方法，方法基于cad中的二次插件进行具体分板设计，步骤一、建立学习数据库，所述学习数据库中存储有钢格板设计案例，并获得钢格板分板所需要的几何信息及材料信息；
步骤二、录入钢格板原板的具体参数，录入客户的设定文档，在钢格板处根据客户参数要求进行初步的分板线条的确立；步骤三、使用所述学习数据库对初步确立的分板线条进行深度学习训练，形成优化调整后的钢格板分板方案。调用cad中的设计初步完成的钢格板的参数与学习数据库中确立的钢板参数阈值进行比较；步骤四、人工确认所述钢格板分板方案的细节，并进行修改及调整，在修改调整的过程中，如果手动修改轮廓线的某一段，自动完成其它轮廓线的调整；步骤五、生成最终的设计文档。
21.在所述步骤二中采用自动录制并重播的方式记录用户操作的cad指令，在步骤四中对设计进行修改及调整时，择选步骤二中所记录的所述cad指令，用于实现复用修改。在所述步骤二中录入钢格板原板的具体参数时记录输入的尺寸参数的使用频率，并自动产生对应于高频率的尺寸参数的简化标识，用户根据所述简化标识调用常用的尺寸参数。自动记录用户输入的几何尺寸，自动统计其使用频率，提出高频率的尺寸，供用户使用。将尺寸对应到简单的数字和字母，键入或语音输入，减少工作量。
22.在所述步骤二中，根据钢格板的设计特性确立若干个综合优化命令，综合优化命令是将需要多个不同cad命令完成的操作指令组合构成一个程式化的指令。本技术的智能分板方法记录手动分板的过程，即cad的命令，包括客户化的命令，供修改时，重复使用。
23.采用独立屏幕显示所述简化标识以及上述综合优化命令，并供用户手动选择或者语音输入。
24.步骤一中的钢格板分板所需要的几何信息包括钢格板的外边缘信息、内边缘开孔信息、从客户设计图纸中提取支撑构件和设备的外轮廓信息以及包边类型。在cad设计图纸中自动提取包边的几何信息，并自动添加包边线的辅助信息。
25.本实施例的方法还包括步骤六，在步骤六中将所生成的最终设计文档通过与生产加工设备的接口，输入到生产系统。
26.本发明的基于机器学习的钢格板智能分板方法，其通过对以往设计案例的分析，获得设计知识，结合具体产品的条件完对钢格板布局的合理性，进行评估，具体评估的过程包括：安全性评估：对应钢结构条件看板块的长度是否合理；支撑距离是否有问题；安装性评估：对应现场安装环境条件看板块重量是否合理，是否与梁、其它设备有碰撞（如果板块有非平行的槽，安装是一般会有问题）；工艺性评估：对应生产加工条件；通过检查钢格板的几何信息，可以发现难以加工的地方；同时可以检查图纸的一些问题，如包边的工艺信息是否完善；客户设计要求是否完全合理等问题；材料使用效率的评估：与半成品原板面积相比较的得出利用率，通过优化标准板块的使用，减少材料的浪费，多套方案中取材料利用率最高。
27.基于以上几方面的合理性评估，实现对材料的有效利用性进行校验，并形成完整的系统性设计方案，设计人员简单操作完成分板设计。在本方法的处理过程中，尽量减少了人工干预，提高自动化操作的部分，提供更多的辅助功能，加快设计过程，通过对因为修改而重复的操作设计部分，进行自动录制并重播的方式，减少操作步骤，节省时间及减少误操
作。
28.在相同软件成本的条件下，提高设计人员的设计效率30%，减少50%的设计错误，提高产品设计的可靠性，将原材料（钢材）的利用率从目前的不足80%提高到90%。
29.上述实施例只为说明本发明的技术构思及特点，其目的在于让熟悉此项技术的人士能够了解本发明的内容并据以实施，并不能以此限制本发明的保护范围，凡根据本发明精神实质所作的等效变化或修饰，都应涵盖在本发明的保护范围之内。