土木建筑施工混合材料自动配比方法及系统与流程

本发明涉及自动化混凝土配比，尤其涉及土木建筑施工混合材料自动配比方法及系统。

背景技术：

1、自动化混凝土配比技术是通过先进的控制系统、传感器和计算平台，确保混凝土的成分和质量符合特定的建筑标准和需求。在这个领域内，研究和应用不仅包括混凝土的基本成分比例（如水泥、砂、石子和水的比例），还涉及添加剂和其他特殊材料的精确控制，以及混合过程的自动化。这种技术的发展对提高建筑质量、缩短施工周期、降低人工成本和增强环境可持续性具有重要意义。

2、其中，土木建筑施工混合材料自动配比方法是一种在土木工程建筑施工中应用的技术，旨在自动化地配制混合材料，特别是混凝土。这种方法的主要目的是确保混凝土材料的质量和性能满足工程要求，同时提高生产效率和减少浪费。通过精确控制各种成分的比例，这种方法可以实现更加均匀和可靠的混凝土质量，从而提高结构的稳定性和耐用性。此外，自动化配比还有助于降低因人为错误而导致的材料浪费，实现更高的经济效益和环境保护。

3、传统方法在多个方面显示出局限性。传统方法通常缺乏对复杂环境条件的深入分析和适应能力，导致混凝土配比无法最佳地适应特定地理位置和气候变化。配比设计过程较为刻板，缺乏足够的灵活性来应对多样的建筑要求和环境挑战。性能预测通常依赖于经验判断而非精确的计算模型，增加了建筑质量风险。传统方法在资源配置和施工计划方面通常缺乏高效的优化机制，导致资源浪费和施工效率低下。传统施工方法在执行阶段缺乏实时调整和优化能力，这限制了对突发情况的应对能力和整体项目管理的灵活性。

技术实现思路

1、本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的土木建筑施工混合材料自动配比方法及系统。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：土木建筑施工混合材料自动配比方法，包括以下步骤：

3、s1：基于工程项目的地理位置和气候条件数据，采用数据挖掘算法进行分析，使用k-均值聚类算法对地理数据进行分类，并应用主成分分析提取气候特征，评估环境条件，生成环境条件评估报告；

4、s2：基于所述环境条件评估报告，采用遗传算法对混凝土配比进行初步设计，通过选择算法确定种群，交叉算法生成新的配比方案，以及变异算法引入新的配比变量，生成初步配比方案；

5、s3：基于所述初步配比方案，采用神经网络模型进行性能评估，利用前馈神经网络构建性能预测模型，并通过反向传播算法进行训练和优化，生成配比性能评估报告；

6、s4：基于所述配比性能评估报告，利用模拟退火算法对配比方案进行优化，通过设置冷却方案控制温度下降速率，邻域搜索策略搜索全局优解，生成优化后配比方案；

7、s5：将所述优化后配比方案与bim模型集成，通过数据解析技术提取bim模型中的结构信息，模型匹配方法保持配比方案与设计要求的一致性，进而调整混凝土配比符合建筑设计标准，生成结构信息整合配比；

8、s6：基于所述结构信息整合配比，使用线性规划对资源分配和施工计划进行优化，通过单纯形方法搜索资源配置，评估多种资源配置方案效果，制定资源优化施工计划；

9、s7：基于所述资源优化施工计划进行施工实施，收集施工过程中的数据，应用增强学习算法进行实时分析和优化，使用q学习算法调整策略，并通过策略梯度方法优化决策过程，生成实施反馈优化报告。

10、作为本发明的进一步方案，所述环境条件评估报告包括气候特性、土壤类型、地形特征，所述初步配比方案包括多种材料的比例、预期强度和耐久性指标，所述配比性能评估报告，包括抗压强度预测、抗冻性能评估，所述优化后配比方案具体为调整后的材料比例和改进的性能指标，所述结构信息整合配比具体为根据bim模型优化的混凝土配比方案和结构应力分布，所述资源优化施工计划包括材料采购时间表、施工队伍调度，所述实施反馈优化报告包括施工过程中的配比调整记录和性能达成情况。

11、作为本发明的进一步方案，基于工程项目的地理位置和气候条件数据，采用数据挖掘算法进行分析，使用k-均值聚类算法对地理数据进行分类，并应用主成分分析提取气候特征，评估环境条件，生成环境条件评估报告的步骤具体为：

12、s101：基于工程项目的地理位置，采用地理信息系统技术，进行地理特征分析，以及地形和地貌分析，生成地理特征分析报告；

13、s102：基于所述气候条件数据，采用k-均值聚类算法，对气候区域进行分类，识别差异化气候区的特性，生成气候区域分类报告；

14、s103：基于所述气候区域分类报告，采用趋势分析和相关性分析，从气候数据中提取关键趋势和模式，生成气候数据分析报告；

15、s104：综合所述地理特征分析报告、气候区域分类报告和气候数据分析报告，运用数据分析和环境建模算法，对多项环境因素进行分析，综合评估环境条件，生成环境条件评估报告；

16、所述地理信息系统技术包括空间数据分析、地图叠加分析和地理编码，所述k-均值聚类算法包括气候特征的距离度量和群集形成，所述趋势分析和相关性分析包括时间序列分析和皮尔逊相关系数计算，所述数据分析包括主成分分析、聚类分析，所述环境建模算法包括地理信息系统建模和遥感影像分析。

17、作为本发明的进一步方案，基于所述环境条件评估报告，采用遗传算法对混凝土配比进行初步设计，通过选择算法确定种群，交叉算法生成新的配比方案，以及变异算法引入新的配比变量，生成初步配比方案的步骤具体为：

18、s201：基于所述环境条件评估报告，采用遗传算法进行初始种群的生成，并对环境因素进行分析，匹配目标建筑需求和环境挑战，生成初始混凝土配比方案；

19、s202：基于所述初始混凝土配比方案，采用交叉算法进行种群繁殖，通过遗传操作模拟自然选择过程，生成交叉繁殖混凝土配比方案；

20、s203：基于所述交叉繁殖混凝土配比方案，应用变异算法对配比方案进行调整，并引入配比变量，生成变异混凝土配比方案；

21、s204：基于所述变异混凝土配比方案，采用蚁群算法进行适应度评估，综合参照性能和成本因素，筛选出配比方案，生成初步配比方案；

22、所述遗传算法包括个体编码、适应度函数的定义和种群初始化，所述交叉算法包括单点交叉、多点交叉和均匀交叉，所述变异算法包括基本位变异、均匀变异和高斯变异，所述蚁群算法包括路径选择优化、信息素更新机制和启发式搜索策略。

23、作为本发明的进一步方案，基于所述初步配比方案，采用神经网络模型进行性能评估，利用前馈神经网络构建性能预测模型，并通过反向传播算法进行训练和优化，生成配比性能评估报告的步骤具体为：

24、s301：基于所述初步配比方案，采用数据预处理技术，进行数据清洗、归一化处理，并提取关键特征，生成预处理数据集；

25、s302：基于所述预处理数据集，应用前馈神经网络，进行网络结构设计和权重初始化，使用激活函数增强模型表达能力，通过前向传播得到初始性能预测，生成初步神经网络模型；

26、s303：基于所述初步神经网络模型，采用反向传播算法，进行误差计算和梯度下降，调整网络参数并优化模型性能，生成优化神经网络模型；

27、s304：基于所述优化神经网络模型，采用多指标综合评估方法，进行性能评估，综合考虑多项性能指标，获得配比性能评估报告；

28、所述数据预处理技术包括数据缺失值处理、异常值检测、归一化和特征选择，所述前馈神经网络包括多层感知器结构、relu或sigmoid激活函数的应用，所述反向传播算法包括梯度计算、学习率调整和权重更新，所述多指标综合评估方法包括加权评分算法、主成分分析法和模糊综合评价法。

29、作为本发明的进一步方案，基于所述配比性能评估报告，利用模拟退火算法对配比方案进行优化，通过设置冷却方案控制温度下降速率，邻域搜索策略搜索全局优解，生成优化后配比方案的步骤具体为：

30、s401：基于所述配比性能评估报告，采用模拟退火算法设置初始搜索温度，并定义冷却计划和搜索策略，执行初步的方案优化过程，生成初始模拟退火优化方案；

31、s402：基于所述初始模拟退火优化方案，采用邻域搜索策略，对优化目标进行调整，调整温度下降速率，生成温度调控优化方案；

32、s403：基于所述温度调控优化方案，采用模拟退火算法扩大搜索范围，执行全局搜索和局部优化过程，生成搜索优化方案；

33、s404：基于所述搜索优化方案，采用遗传算法进行参数调整与优化，并执行综合效果评估，综合参照性能提升和资源消耗的因素，生成优化后配比方案；

34、所述邻域搜索策略包括局部最优解探索和解空间迭代遍历，所述遗传算法包括种群初始化、交叉配对、变异处理和适应度评估。

35、作为本发明的进一步方案，将所述优化后配比方案与bim模型集成，通过数据解析技术提取bim模型中的结构信息，模型匹配方法保持配比方案与设计要求的一致性，进而调整混凝土配比符合建筑设计标准，生成结构信息整合配比的步骤具体为：

36、s501：基于所述优化后配比方案与bim模型集成，采用数据解析技术，进行bim模型的结构信息提取，并分析模型数据结构，生成结构信息提取报告；

37、s502：基于所述结构信息提取报告，采用模型匹配算法，校准设计要求与配比方案，并进行匹配度分析，生成配比一致性核查报告；

38、s503：基于所述配比一致性核查报告，采用优化调整技术，调整混凝土配比并对成本效益进行分析，生成调整后混凝土配比方案；

39、s504：基于所述调整后混凝土配比方案，采用数据融合技术，整合结构信息与配比数据，并进行同化分析，生成结构信息整合配比；

40、所述数据解析技术包括结构化查询和模式识别，所述模型匹配算法包括模糊匹配和几何对比分析，所述优化调整技术包括线性规划和成本效益分析，所述数据融合技术包括同化分析和多源数据融合。

41、作为本发明的进一步方案，基于所述结构信息整合配比，使用线性规划对资源分配和施工计划进行优化，通过单纯形方法搜索资源配置，评估多种资源配置方案效果，制定资源优化施工计划的步骤具体为：

42、s601：基于所述结构信息整合配比，采用线性规划算法，优化资源分配，并分析资源成本，生成资源分配方案；

43、s602：基于所述资源分配方案，采用资源配置搜索技术，搜索资源配置方案，并对配置效率进行评估，生成资源配置搜索报告；

44、s603：基于所述资源配置搜索报告，采用效能分析方法，评估资源配置方案的效果，并对差异化方案进行多标准比较，生成资源配置评估报告；

45、s604：基于所述资源配置评估报告，采用项目管理技术，制定资源优化施工计划，并进行关键路径分析，生成资源优化施工计划；

46、所述线性规划算法包括单纯形法和内点法，所述资源配置搜索技术包括启发式搜索和遗传算法，所述效能分析方法包括成本效益分析和多标准决策分析，所述项目管理技术包括关键路径法和资源平衡技术。

47、作为本发明的进一步方案，基于所述资源优化施工计划进行施工实施，收集施工过程中的数据，应用增强学习算法进行实时分析和优化，使用q学习算法调整策略，并通过策略梯度方法优化决策过程，生成实施反馈优化报告的步骤具体为：

48、s701：基于所述资源优化施工计划，采用数据收集技术，进行施工实施及收集相关数据，并对数据进行日志记录，生成施工实施数据；

49、s702：基于所述施工实施数据，采用增强学习算法，进行实时数据分析，并应用深度q网络进行决策优化，生成实时分析报告；

50、s703：基于所述实时分析报告，采用q学习算法，调整施工策略，并对策略进行评估，生成策略调整方案；

51、s704：基于所述策略调整方案，采用策略梯度方法，优化决策过程，并提升策略执行效率，生成实施反馈优化报告；

52、所述数据收集技术包括传感器网络和数据日志记录，所述增强学习算法包括深度q网络和策略梯度方法，所述q学习算法包括奖励函数优化和行为选择策略，所述策略梯度方法包括策略网络构建和梯度上升优化。

53、土木建筑施工混合材料自动配比系统，所述土木建筑施工混合材料自动配比系统用于执行上述土木建筑施工混合材料自动配比方法，所述系统包括环境条件评估模块、混凝土初步设计模块、性能评估与优化模块、配比与bim集成模块、资源配置优化模块、施工执行与反馈优化模块；

54、所述环境条件评估模块基于工程项目的地理位置和气候条件数据，采用地理信息系统技术和k-均值聚类算法，进行地理和气候特征分析，并进行趋势分析和相关性分析，生成环境条件评估报告；

55、所述混凝土初步设计模块基于环境条件评估报告，采用遗传算法对混凝土配比进行初步设计，通过种群选择、交叉和变异算法的应用，生成初步配比方案；

56、所述性能评估与优化模块基于初步配比方案，应用前馈神经网络和反向传播算法，进行性能预测和优化，生成配比性能评估报告；

57、所述配比与bim集成模块基于优化后配比方案，与bim模型集成，采用数据解析技术和模型匹配方法进行配比调整，生成结构信息整合配比；

58、所述资源配置优化模块基于结构信息整合配比，采用线性规划算法和单纯形方法，对资源分配和施工计划进行优化，生成资源优化施工计划；

59、所述施工执行与反馈优化模块基于资源优化施工计划，应用增强学习算法，通过深度q网络和策略梯度方法，进行实时施工优化，生成实施反馈优化报告。

60、与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：

61、本发明中，通过集成先进的数据挖掘技术，如k-均值聚类算法和主成分分析，该方法能精准地评估工程项目所在地的环境条件，确保混凝土配比更适应特定地理位置和气候条件。遗传算法的使用在配比设计阶段引入高度的灵活性和适应性，使得配比方案能够在保持高性能的同时适应多变的环境要求。神经网络和反向传播算法的应用提高了性能预测的准确性，从而确保最终混凝土产品的质量和可靠性。模拟退火算法优化配比方案，使其在全局层面上达到最优。结合bim模型和线性规划技术，系统不仅提升配比方案的精确度，还增强资源分配和施工计划的有效性。增强学习算法中的q学习和策略梯度方法的运用，实现施工过程的实时优化，保证施工效率和质量。