一种基于知识图谱的桥梁主梁选型的智能决策方法与流程

本发明涉及桥梁方案智能设计，尤其涉及一种基于知识图谱的桥梁主梁选型的智能决策方法。

背景技术：

1、知识图谱(knowledge graph)，是通过将应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析、共现分析等方法结合，并利用可视化的图谱形象地展示学科的核心结构、发展历史、前沿领域以及整体知识架构达到多学科融合目的的现代理论。

2、规则引擎由推理引擎发展而来，是一种嵌入在应用程序中的组件，实现了将业务决策从应用程序代码中分离出来，并使用预定义的语义模块编写业务决策。接受数据输入，解释业务规则，并根据规则做出业务决策。规则引擎可以在系统工作时，将外部的业务规则加载到系统中，并使得系统按照该业务规则进行工作。

3、现有桥梁结构计算机辅助设计与智能设计尚有差距，如何将桥梁设计领域的设计手册、设计规范、实践经验等知识进行数字化描述形成知识图谱，再利用相关推理算法实现设计知识提示、驱动结构计算与设计方案推送，是实现桥梁关键构造物智能设计亟待突破的科学问题。但由于桥梁工程方案设计受控因素多、主要构造物数字化建模构件复杂、联动更新难，难以构建知识图谱进行相关推理以用于桥梁选型设计，影响桥梁设计的高效性与可靠性。

4、上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

技术实现思路

1、本发明的主要目的在于提供一种基于知识图谱的桥梁主梁选型的智能决策方法，旨在解决现有技术中难以构建知识图谱进行相关推理以用于桥梁选型设计，影响桥梁设计的高效性与可靠性的技术问题。

2、为实现上述目的，本发明提供了一种基于知识图谱的桥梁主梁选型的智能决策方法，所述方法包括以下步骤：

3、收集规范文件信息与实践文件信息，根据所述规范文件信息与所述实践文件信息，构建规范知识图谱；

4、获取控制点以及所述控制点对应的控制点信息，根据所述控制点信息，在所述规范知识图谱中进行检索，确定所述控制点对应的规范实践信息；

5、将所述规范实践信息中的条件信息转化为规则引擎对应规则语言的条件部分，将所述规范实践信息中的动作信息转化为所述规则引擎对应规则语言的执行部分，生成所述规则引擎的业务规则；

6、将所述控制点信息输入具有所述业务规则的规则引擎进行推理，得到梁型检索参数；

7、将所述梁型检索参数输入具有所述业务规则的规则引擎进行推理，得到可选梁型列表，并生成推理结果。

8、可选地，所述规范文件信息与所述实践文件信息至少包括规范手册、文献专著以及工程图纸，所述根据所述规范文件信息与所述实践文件信息，构建规范知识图谱，包括：

9、根据预设选型筛选条件，从所述规范文件信息与实践文件信息中筛选出主梁选型规范信息；

10、根据规范模板字段对所述主梁选型规范信息进行知识抽取，生成规范知识表，所述规范模板字段包括规范名称字段、规范原文字段、编号字段、执行性质字段、使用范围字段、成熟程度字段、条件字段、优先级字段以及措施字段；

11、根据所述规范模板字段确定规范知识图谱结构，将所述规范知识表中规范模板字段对应的字段信息映射至所述规范知识图谱结构中，并在图数据库中进行存储，生成所述规范知识图谱。

12、可选地，所述规范知识图谱结构包括设计原则节点、适用对象节点、设计任务节点、措施节点、条件节点以及动作节点，所述设计原则节点与所述适用对象节点关联，所述设计原则节点包括设计规范子节点与最佳实践子节点，所述设计规范子节点与所述措施节点关联，所述最佳实践子节点与所述措施节点关联，所述措施节点分别与所述条件节点与所述动作节点关联，所述设计任务节点分别与所述设计规范子节点与最佳实践子节点关联。

13、可选地，所述控制点信息包括控制点类型、控制点跨度、控制点角度、控制点净高度、控制点标准高度、地面线数据以及轨面数据，所述根据所述控制点信息，在所述规范知识图谱中进行检索，确定所述控制点对应的规范实践信息，包括：

14、将所述控制点类型与所述适用对象节点中的类型信息进行比较，在所述控制点类型与所述类型信息匹配时，获取所述设计规范子节点中的规范信息与所述措施节点中的措施信息；

15、将所述规范信息与所述措施信息作为所述控制点对应的规范实践信息，并将所述规范实践信息映射到相关实体类，构建规范实体类对象。

16、可选地，所述收集规范文件信息与实践文件信息，根据所述规范文件信息与所述实践文件信息，构建规范知识图谱之后，还包括：

17、收集梁型信息，根据所述梁型信息，构建梁型知识图谱，所述梁型信息至少包括桥梁类型、桥梁跨度、桥梁间隙、桥梁高度以及桥梁支座高度；

18、所述收集梁型信息，根据所述梁型信息，构建梁型知识图谱，包括：

19、根据所述梁型信息，确定梁型模板字段，并生成梁型知识表；

20、根据所述梁型模板字段确定梁型知识图谱结构，将所述梁型知识表中梁型模板字段对应的字段信息映射至所述梁型知识图谱结构，并在图数据库中进行存储，生成所述梁型知识图谱。

21、可选地，所述条件信息包括控制点类型约束信息、控制点跨度约束信息、控制点角度约束信息以及控制点高度约束信息，所述将所述规范实践信息中的条件信息转化为规则引擎对应规则语言的条件部分，包括：

22、获取所述规范实践信息中的条件信息，对所述条件信息对应的字符串进行拼接，转化为约束语言；

23、通过预设语法解析器对所述约束语言进行语法解析，以使所述约束语言转化为规则引擎对应规则语言的条件部分。

24、可选地，所述将所述规范实践信息中的动作信息转化为所述规则引擎对应规则语言的执行部分，包括：

25、获取所述规范实践信息中的动作信息，对所述动作信息进行解析，确定所述动作信息对应的执行信息；

26、根据所述执行信息，在预设策略配置表中确定所述执行信息对应的执行策略；

27、将所述执行策略对应的策略名称与参数信息写入所述规则引擎对应规则语言的执行部分。

28、可选地，所述将所述规范实践信息中的条件信息转化为规则引擎对应规则语言的条件部分之后，还包括：

29、根据所述规范实践信息的条件信息与逻辑优先级信息对所述业务规则进行分组，得到议程规则组与激活规则组，并设置所述议程规则组和激活规则组的组内优先级属性与组间优先级属性。

30、可选地，所述将所述控制点信息输入具有所述业务规则的规则引擎进行推理，生成梁型检索参数，包括：

31、将所述控制点信息与所述业务规则进行匹配，确定是否存在匹配规则；

32、在存在匹配规则且所述匹配规则的数量大于预设数量阈值时，获取所述匹配规则对应的规则优先级；

33、在所述匹配规则对应的激活规则组相同时，根据所述规则优先级，确定最高规则优先级，执行所述最高规则优先级对应的匹配规则，生成所述梁型检索参数，所述检索参数至少包括初始可选梁型；

34、所述将所述控制点信息与所述业务规则进行匹配，确定是否存在匹配规则之后，还包括：

35、在存在匹配规则且所述匹配规则的数量小于等于所述预设数量阈值时，执行所述匹配规则，生成所述梁型检索参数；

36、所述在存在匹配规则且所述匹配规则的数量大于预设数量阈值时，获取所述匹配规则对应的规则优先级之后，还包括：

37、在所述匹配规则对应的激活规则组不相同时，根据所述规则优先级，对所述匹配规则进行递减排序，依次执行排序后的所述匹配规则，生成所述梁型检索参数。

38、可选地，所述推理结果包括所述可选梁型列表、规范实践信息集合、未匹配规范实践信息集合以及匹配规范实践信息集合，所述将所述梁型检索参数输入具有所述业务规则的规则引擎进行推理，得到可选梁型列表，包括：

39、根据初始可选梁型，确定检索梁型列表，将所述检索梁型列表按照跨度优先级递增排序，所述预设梁型列表包括若干预设梁型；

40、根据所述控制点信息，在排序后的所述检索梁型列表中进行检索，确定当前匹配梁型；

41、根据所述当前匹配梁型，在所述预设梁型列表中确定匹配梁型；

42、根据所述匹配梁型，生成所述可选梁型列表。

43、此外，为实现上述目的，本发明还提出一种基于知识图谱的桥梁主梁选型的智能决策装置，所述基于知识图谱的桥梁主梁选型的智能决策装置包括：

44、图谱构建模块，用于收集规范文件信息与实践文件信息，根据所述规范文件信息与所述实践文件信息，构建规范知识图谱；

45、规则生成模块，用于获取控制点以及所述控制点对应的控制点信息，根据所述控制点信息，在所述规范知识图谱中进行检索，确定所述控制点对应的规范实践信息；

46、所述规则生成模块，还用于将所述规范实践信息中的条件信息转化为规则引擎对应规则语言的条件部分，将所述规范实践信息中的动作信息转化为所述规则引擎对应规则语言的执行部分，生成所述规则引擎的业务规则；

47、选型推理模块，用于将所述控制点信息输入具有所述业务规则的规则引擎进行推理，得到梁型检索参数；

48、所述选型推理模块，还用于将所述梁型检索参数输入具有所述业务规则的规则引擎进行推理，得到可选梁型列表，并生成推理结果。

49、此外，为实现上述目的，本发明还提出一种基于知识图谱的桥梁主梁选型的智能决策设备，所述基于知识图谱的桥梁主梁选型的智能决策设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的基于知识图谱的桥梁主梁选型的智能决策程序，所述基于知识图谱的桥梁主梁选型的智能决策程序配置为实现如上文所述的基于知识图谱的桥梁主梁选型的智能决策方法的步骤。

50、此外，为实现上述目的，本发明还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有基于知识图谱的桥梁主梁选型的智能决策程序，所述基于知识图谱的桥梁主梁选型的智能决策程序被处理器执行时实现如上文所述的基于知识图谱的桥梁主梁选型的智能决策方法的步骤。

51、在本发明中，通过收集规范文件信息与实践文件信息，根据规范文件信息与实践文件信息，构建规范知识图谱，获取控制点以及控制点对应的控制点信息，根据控制点信息，在规范知识图谱中进行检索，确定控制点对应的规范实践信息，将规范实践信息中的条件信息转化为规则引擎对应规则语言的条件部分，将规范实践信息中的动作信息转化为规则引擎对应规则语言的执行部分，生成规则引擎的业务规则，将控制点信息输入具有业务规则的规则引擎进行推理，得到梁型检索参数，将梁型检索参数输入具有业务规则的规则引擎进行推理，得到可选梁型列表，并生成推理结果。相较于传统方式难以构建知识图谱进行相关推理以用于桥梁选型设计，本发明可以根据现有的桥梁设计领域相关企业的最佳实践以及已颁布的桥梁领域设计规范，构建知识图谱，高效的管理和应用这些知识，经智能推理决策给出关键控制点桥梁梁型选型的最佳方案，避免人工选型时忽略规范细则而造成的误差，提高桥梁选型方案的可靠性，同时本发明支持知识图谱中设计规范与最佳实践信息的实时更新，实现了规则的动态生成，节省设计人员学习新颁布设计规范细则的时间，提高桥梁选型设计的效率，此外方便了设计规范与桥梁组件的联动更新。