一种基于数字孪生的装配式建筑施工智能管理方法及系统与流程

本发明涉及装配式建筑施工，具体为一种基于数字孪生的装配式建筑施工智能管理方法及系统。

背景技术：

1、装配式建筑是由预制部品部件在工地装配而成的建筑，它把传统建造方式中的大量现场作业工作转移到工厂进行，在工厂加工制作好建筑用构件和配件(如楼板、墙板、楼梯、阳台等)，运输到建筑施工现场，通过可靠的连接方式在现场装配安装而成，传统装配式建筑施工需要大量的人力和时间，且往往涉及高空作业和重物搬运，存在较大的安全风险，施工完成时间也往往容易延误拖期。近年来，随着信息技术的发展和应用，数字孪生技术被广泛应用于各个领域。在装配式建筑施工智能管理中，数字孪生技术也有着很好的应用前景。

2、在申请公布号为cn116228981a的中国发明申请中，公开了一种基于物联网的装配式建筑工程监测方法、装置及智能终端，包括获取预制构件的实际图像并生成预制构件的第一三维模型；获取预制构件的超声波图像并生成预制构件的第二三维模型；将第一三维模型和第二三维模型进行对比，将两者误差与预设的第一误差阈值进行比较，若是两者误差小于第一误差阈值则将第一三维模型作为预制构件的实际三维模型；获取预制构件信息并导出相应的设计三维模型，将实际三维模型与设计三维模型进行对比，判断两者误差范围是否小于预设的第二误差阈值。

3、在以上发明申请中，通过建立多个模型对施工现场进行实时监测，能对现场施工进行管理，但雨季对建筑工地的影响很大，仅降雨量就可以对施工进度造成很大的影响，仅仅对正常施工现场进行监测是不全面的，雨季处理不及时会造成装配式建筑施工出现安全风险，进度也会大大延迟，本发明考虑了降雨影响的因素，预测模型能够更精确地预测施工进度，从而更好地进行计划和资源调配。

技术实现思路

1、(一)解决的技术问题

2、针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于数字孪生的装配式建筑施工智能管理方法及系统。

3、(二)技术方案

4、为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：

5、一种基于数字孪生的装配式建筑施工智能管理方法及系统，包括如下步骤：确定施工区域后，收集和整理施工区域的地形、装配式建筑的设计规格、构造数据以及施工方案，并将这些数据进行数字化处理，统一存储，在数字孪生技术支持下，建立装配式建筑的三维模型，并结合实测数据、遥感数据及多源数据，定期对模型进行更新和校验；

6、当装配式建筑施工处于正常工作状态时，将装配式建筑施工的施工区域随机划分为多个施工区间，使用无人机对各个施工区间进行可视化分析，并将数据上传至三维模型进行仿真分析，获取第一施工预测值，并判断第一施工预测值是否达到相应预期；

7、进入降雨天气后，在各个施工区间随机设立多个采集点对温度进行采集，并根据天气预报获取降雨的相关数据，建立降雨数据集，并经过分析后得到降雨系数jy，以降雨系数jy对降雨情况形成评价；

8、获取降雨系数jy和当前实时可视化分析数据，使用监督学习算法和结合施工预测模型，构建在降雨天气影响下的装配式建筑施工预测模型，获得第二施工预测值，并判断其是否超过预设的第一阈值和第二阈值，依据与相应预设阈值的关系，为施工区域确定相应的超时风险等级；

9、获取装配式建筑施工的超时风险后，构建应急方案库，并依据在降雨天气影响下的装配式建筑施工预测模型，验证应急方案是否可行，如果可行，则将最佳方案输出，如果不可行，则向外部发出预警。

10、进一步的，确定施工区域后，通过无人机和3d激光扫描收集施工区域的地形以及地面上的建筑数据，并收集整理装配式建筑的设计规格、构造数据以及施工方案，将这些数据进行数字化处理并存储。

11、进一步的，获取第一施工预测值并判断其是否超过预设的第一阈值和第二阈值，依据第一施工预测值与相应预设阈值的关系，为施工区域确定相应的超时风险等级，其中施工区域的超时风险等级从高到低为第一超时风险度、第二超时风险度，当第一施工预测值大于第一阈值时，则说明当前施工速度过慢，无法在预期内完成施工方案，向外部发出预警。

12、进一步的，当发生降雨时，此时装配式建筑的施工状态发生了变化，施工完成时间需要重新预测，还需要获取相关降雨数据，进一步对装配式建筑的施工时间进行验证，在装配式建筑的各个施工区间随机设立多个采集点，在采集点通过温度传感器实时检测并获得温度t，并通过天气预报获取预测的降雨时长sc和降雨量yq，建立降雨数据集。

13、进一步的，获取降雨数据集，对温度t、降雨量yq及降雨时长sc进行无量纲化处理后，获取降雨系数jy；其中，降雨系数jy的获取方式符合如下公式：

14、

15、其中，参数意义为：温度影响因子at，0.24≤at≤0.56，雨量影响因子aq，0.55≤aq≤0.81，降雨时长影响因子ac，0.69≤ac≤0.93，c为常数修正系数。

16、需要说明的是，由本领域技术人员采集多组样本数据并对每一组样本数据设定对应的预设比例系数；将设定的预设比例系数和采集的样本数据代入公式，任意三个公式构成三元一次方程组，将计算得到的系数进行筛选并取均值，得到at、aq及ac的取值；

17、系数的大小是为了将各个参数进行量化得到的一个具体的数值，便于后续比较，关于系数的大小，取决于样本数据的多少及本领域技术人员对每一组样本数据初步设定对应的预设比例系数；只要不影响参数与量化后数值的比例关系即可。

18、进一步的，获取获取降雨系数jy和当前实时可视化分析数据，选择其中部分的数据作为样本数据，基于监督学习算法构建在降雨天气影响下的装配式建筑施工预测模型，在经过样本数据训练及测试后，将降雨施工预测模型输出，以降雨施工预测模型对装配式建筑施工时间的变化进行预测，确定第二施工预测值。

19、进一步的，获得第二施工预测值，并判断其是否超过预设的第一阈值和第二阈值依据与相应预设阈值的关系，为施工区域确定相应的超时风险等级，其中施工区域的超时风险等级从高到低为第一超时风险度、第二超时风险度，当第一施工预测值大于第一阈值时，则说明当前施工速度过慢，无法在预期内完成施工方案，向外部发出预警。

20、进一步的，基于在降雨天气影响下的装配式建筑施工预测模型，依据超时风险等级的不同，从应急方案库中选择相应的应急方案并在降雨天气影响下的装配式建筑施工预测模型中对应急方案进行仿真分析，计算施工完成时间。

21、进一步的，获取施工完成时间并判断是否达到预期，如果施工完成时间达到预期，则将最佳方案输出，如果施工完成时间未达到预期，则重新在应急方案库选择应急方案再模拟装配式建筑的施工情况，直至施工完成时间达到预期，若连续3次都无法达到预期，则向外部发出预警。

22、一种基于数字孪生的装配式建筑施工智能管理系统，包括：

23、模型构建单元，确定施工区域后，收集和整理施工区域的地形、装配式建筑的设计规格、构造数据以及施工方案，并将这些数据进行数字化处理，统一存储，在数字孪生技术支持下，建立装配式建筑的三维模型，并结合实测数据、遥感数据及多源数据，定期对模型进行更新和校验；

24、常规预测单元，当装配式建筑施工处于正常工作状态时，将装配式建筑施工的施工区域随机划分为多个施工区间，使用无人机对各个施工区间进行可视化分析，并将数据上传至三维模型进行仿真分析，获取第一施工预测值，并判断第一施工预测值是否达到相应预期；

25、降雨分析单元，进入降雨天气后，在各个施工区间随机设立多个采集点对温度进行采集，并根据天气预报获取降雨的相关数据，建立降雨数据集，并经过分析后得到降雨系数jy，以降雨系数jy对降雨情况形成评价；

26、降雨仿真单元，获取降雨系数jy和当前实时可视化分析数据，使用监督学习算法和结合施工预测模型，构建在降雨天气影响下的装配式建筑施工预测模型，获得第二施工预测值，并判断其是否超过预设的第一阈值和第二阈值，依据与相应预设阈值的关系，为施工区域确定相应的超时风险等级；

27、应急验证单元，获取装配式建筑施工的超时风险后，构建应急方案库，并依据在降雨天气影响下的装配式建筑施工预测模型，验证应急方案是否可行，如果可行，则将最佳方案输出；如果不可行，则向外部发出预警。

28、(三)有益效果

29、本发明提供了一种基于数字孪生的装配式建筑施工智能管理方法及系统，具备以下有益效果：

30、1、使用时，利用无人机对装配式建筑施工进行可视化分析不仅可以提供高效的实时监测、高精度测量成果，智能数据采集能力也能加强施工安全监督和管理，从而提高施工速度和质量，节约人力物力成本，同时也有助于提高工程管理水平和决策精准度。

31、2、通过温度传感器实时检测并获得温度t，并通过天气预报获取预测降雨时长sc和降雨量yq，建立降雨数据集，并由降雨数据集分析得到降雨系数jy，依据降雨系数jy对降雨情况形成评价，依据评价结果，帮助施工方更好地制定防雨措施，预防降雨对施工的影响,可以及时判断施工计划是否需要调整。

32、3、通过模拟应急，在结合降雨天气影响下的装配式建筑施工预测模型的基础上，计算应急处理后的施工完成时间，并将其与预设的阈值进行比较，判断应急方案是否可行，若可行则输出最佳方案，能够在节省人力物力，减少应急风险的基础上，得到最佳的应急方案，降低对装配式建筑施工应急处理的风险和成本。