CN112819338B - 一种基于物联网的装配式建筑施工质量监测系统 - Google Patents

一种基于物联网的装配式建筑施工质量监测系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于物联网的装配式建筑施工质量监测系统,包括监督模块、信息采集模块、信息提醒模块、云计算模块、BIM管理模块、材料供应模块,设计人员通过所述BIM管理模块将预制构件的尺寸和材质信息发送给预制构件的生产商,监督模块接收信息采集模块发送监测信息、运输模块发送运输信息、构件存储模块发送存储信息和材料供应模块发送的材料信息,并将接收的信息发送至云计算模块,所述云计算模块的分析模块对接收的信息进行分析计算得到分析结果,并计算出预制构件在吊装前的每一个过程中的影响因素对预制构件合格率的影响,根据预测的合格率对预制构件的生产进行调节,提高了预制构件的质量监督力度,加强了装配式建筑的质量监测。

Description

一种基于物联网的装配式建筑施工质量监测系统
技术领域
本发明涉及装配式建筑技术领域,特别是涉及一种基于物联网的装配式建筑施工质量监测系统。
背景技术
装配式建筑是结构系统、外围护系统、设备与管线系统、内装系统的主要部分采用预制部品部件集成的建筑,装配式建筑因其建造速度快,建筑垃圾少,施工效率高,对环境又好而得到推广使用,但装配式建筑也存在很多缺点,装配式建筑的预制构件需要从生产地运输到施工地点,在运输过程中,路况过于颠簸时,会导致预制构件的损坏,例如裂缝、断裂、起皮等,在现有技术中专利号为CN201810763925.X中,通过对预制构件的受力状态的监控来对掌握预制构件的运输状态,并利用了采集路况的图像的方法,但是受力监控和采集图像的监控方式会极容易收到环境的影响,当遇到大雾天时,并不能采集到清晰的路况,在同一个运输路线运输时,路况、道路颠簸程度、装载量、运输路程等因素对预制构件的质量产生影响的因素的影响力是一定的,所以对各个影响因子的影响力的分析有助于保障预制构件的质量监控。
发明内容
针对上述情况,本发明之目的在于提供一种基于物联网的装配式建筑施工质量监测系统,旨在解决装配式建筑施工过程中的质量监测问题,以此来保障装配式建筑的质量安全,同时提高了装配式建筑施工的监测力度。
其解决的技术方案是,一种基于物联网的装配式建筑施工质量监测系统,包括监督模块、信息采集模块、信息提醒模块、云计算模块、BIM管理模块、材料供应模块、运输模块,所述云计算模块包括分析模块、存储模块、发送模块,BIM管理模块包括BIM设计模块、BIM施工模块、BIM构件模块、BIM信息模块;
系统的具体过程如下:
1)、装配式建筑施工前,由所述BIM设计模块根据装配式建筑的建筑施工图纸设计BIM三维模型,BIM三维模型确定后,再由BIM设计模块导出三维模型对应的预制构件,并将预制构件的尺寸和材质信息发送给BIM构件模块,BIM构件模块对预制构件的尺寸和材质信息进行确认后,将预制构件的尺寸和材质信息发送至预制构件的生产商;
2)材料员通过BIM构件模块确定材料的供应商,装配式建筑的设计人员可以通过BIM信息模块进行信息沟通,当BIM设计模块中的三维模型中的参数出现误差,需要更改参数时,由BIM管理模块向信息提醒模块发送提醒信息;
3)信息提醒模块接收到提醒信息后,再将提醒信息发送至对应需要接收提醒信息的模块,信息采集模块采集是预制构件的制作过程监测信息,并将监测信息发送至监督模块,运输模块是用来采集运输过程中的运输信息,并将运输信息发送至监督模块,构件存储模块采集的是预制构件存储过程的存储信息,材料供应模块用来采集材料信息的,将材料信息和存储信息也发送至监督模块,监督模块接收监测信息、运输信息、存储信息和材料信息,并将接收的信息发送至云计算模块;
4)所述云计算模块的分析模块对接收的信息进行分析计算得到分析结果,并计算出预制构件在吊装前的每一个阶段的影响因素对预制构件合格率的影响,根据合格率对预制构件的生产进行调节;
5)分析模块将分析结果上传至BIM管理模块,BIM管理模块由施工单位的监测和设计部门进行管理,负责对装配式建筑的整个生命周期进行监控,BIM信息模块用于不同施工过程中的信息共享。
所述分析模块对监测信息、运输信息、存储信息和材料信息进行分析,并预测出预制构件吊装前的合格率;
分析过程如下:
步骤一:在预制构件进行吊装前,对每一个构件进行重新检查,不合格的预制构件不能使用,一个批次中的同一预制构件的数量为N,合格的数量为n,计算合格率
Figure GDA0002990805630000031
步骤二:材料信息中包括预制构件的材料类型、材料用量和材料供应商的信誉度,以材料供应商的信誉度为材料的影响因素c,监测信息中预制构件的出厂合格率
Figure GDA0002990805630000032
其中n*为采集样本中合格的数目,N*标志的是采集的样本总数;
步骤三:运输信息包括运输时长t、运输环境参数δ和运输距离L,存储信息包括存储时长t*和存储环境参数δ*,运输环境参数δ是根据运输过程中的路面颠簸程度μ、平均行驶速度
Figure GDA0002990805630000033
装载高度h、装载宽度w、装在长度l、装载质量m计算出的,路面颠簸程度μ与平均行驶速度/>
Figure GDA0002990805630000034
车和地面的夹角有关;
根据运输时长t和运输距离L计算出平均运输速度
Figure GDA0002990805630000035
以运输环境参数δ为目标参数,以路面颠簸程度μ、平均行驶速度/>
Figure GDA0002990805630000036
装载高度h、装载宽度w、装在长度l、装载质量m为决策变量,预制构件材料的平均密度为a,车辆限载质量为bt,目标函数为以下方程:
Figure GDA0002990805630000037
约束条件为以下方程组:
Figure GDA0002990805630000038
步骤四:求解目标函数的最小值,即δ的最小值作为运输环境参数,
运输环境参数δ对预制构件的损坏率y(δ)有直接的影响,以δ和f(x)为两个自变量建立一阶线性偏微分方程:
Figure GDA0002990805630000041
通过对一阶线性偏微分方程的分析,
Figure GDA0002990805630000042
当运输环境参数δ越大时,y(δ)越大,又因为
损坏率+合格率=1
运输环境参数δ对合格率存在影响;
步骤五:根据运输信息、存储信息、出厂合格率、材料的影响因素预测整个过程的合格率,建立多元线性回归模型,即同时考虑c、ρ*、t、δ、l、t*、δ*七个影响因素,以七个影响因素x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7为自变量,以Y为因变量,计算方程如下:
Y=b0+b1x1+b2x2+b3x3+b4x4+b5x5+b6x6+b7x7+e
其中b0为常数项,b1到b7是对应xi(i=1,2,3…7)偏回归指数,利用矩阵法求解bi(i=0,1,2,3…7);
通过采集同一预制构件的n*次吊装前的数据,n*为正整数,求解bi(i=0,1,2,3…7),当改变xi(i=1,2,3…7)的值时,即可计算出Y*
∑Y=n*b0+b1∑x1+b2∑x2+b3∑x3+b4∑x4+b5∑x5+b6∑x6+b7∑x7
步骤六:当预测的合格率Y*超出了正常的建筑材料的损耗范围以后,可以通过调节不同影响因素来提高合格率。
由于以上技术方案的采用,本发明与现有技术相比具有如下优点;
1.本系统的云计算模块通过对预制构件的生产、运输、存放的过程中的数据信息进行分析,利用了线性优化的方法计算出运输过程中的运输环境参数,再将运输环境参数作为其中一个影响因子用于多元线性回归预测模型,预测出预制构件在吊装前的合格率,通过调节影响因素来提高预制构件的合格率,解决了多元线性回归预测模型中影响因子选择的误差带来的预测不准确的问题。
2.系统中的监督模块对预制构件吊装前的整个过程进行监督,并通过直接计算的方法对影响的过程进行分析,加强了预制构建件的质量监测,提高了装配式建筑的质量保障了预制构件的质量,从而提高了装配式建筑的质量,除此之外,本系统中同时结合了云计算技术和BIM技术,通过云计算模块解决了因BIM软件学习门槛高而存在的监控不全面的问题。
附图说明
图1为本发明的整体流程图;
图2为本发明中计算流程框图;
图3为本发明中部分流程框图。
具体实施方式
有关本发明的前述及其他技术内容、特点与功效,在以下配合参考附图1至图3对实施例的详细说明中,将可清楚的呈现。以下实施例中所提到的结构内容,均是以说明书附图为参考。
在现有技术中,虽然已经有了可以控制装配置式建筑的整个周期的BIM技术,但是由于BIM技术在我国起步较晚,我国建筑行业人员的素质参差不齐,装配式建筑中的构件质量直接决定了整个建筑的质量,但由于预制构件的异地生产的特点,导致预制构件的质量无法得到保障,为了解决这个问题,一种基于物联网的装配式建筑施工质量监测系统,系统包括监督模块、信息采集模块、信息提醒模块、云计算模块、BIM管理模块、材料供应模块、运输模块,所述云计算模块包括分析模块、存储模块、发送模块,BIM管理模块包括BIM设计模块、BIM施工模块、BIM构件模块、BIM信息模块,BIM是建筑信息模型技术,是一种应用于工程设计、建造、管理的数据化工具,是用来形容以三维图形为主、物件导向、建筑学有关的电脑辅助设计,BIM中的核心软件是Revit,利用BIM虽然可以很精准的控制装配式建筑的整个建筑过程,但是对操作Revit软件的人员有较高的技术要求,不能保证每一个施工建筑阶段的工人都懂的操作,同时也因为BIM技术是单服务计算,参与的所有人员进行讨论不可能同时聚集到一台电脑前进行;
系统的具体过程如下:
1)、装配式建筑施工前,由所述BIM设计模块根据装配式建筑的建筑施工图纸设计BIM三维模型,BIM三维模型确定后,三维模型有助于涉及决策、工程成本预测和制造一体化,有助于一个装配式建筑的核心设计部分的精准预算,但是由于参与BIM信息共享的是核心内部成员,为了对预制构建的整个使用过程进行掌握,必须加强对预制构件的每一个过程的监督,通过Revit等BIM软件的数学建模后,再由BIM设计模块导出三维模型对应的预制构件,并将预制构件的尺寸和材质信息发送给BIM构件模块,预制构件的尺寸和材质信息是经过设计师们通过建模和预算支出来确定,BIM构件模块对预制构件的尺寸和材质信息进行确认后,将预制构件的尺寸和材质信息发送至预制构件的生产商,预制构件的材料质量和生产商决定了预制构建生产出时的质量;
2)材料员通过BIM构件模块确定材料的供应商,装配式建筑的设计人员可以通过BIM信息模块进行信息沟通,当BIM设计模块中的三维模型中的参数出现误差,需要更改参数时,由BIM管理模块向信息提醒模块发送提醒信息;
3)信息提醒模块接收到提醒信息后,再将提醒信息发送至对应需要接收提醒信息的模块,信息采集模块采集是预制构件的制作过程监测信息,并将监测信息发送至监督模块,运输模块是用来采集运输过程中的运输信息,并将运输信息发送至监督模块,构件存储模块采集的是预制构件存储过程的存储信息,材料供应模块用来采集材料信息的,将材料信息和存储信息也发送至监督模块,监督模块接收监测信息、运输信息、存储信息和材料信息,并将接收的信息发送至云计算模块,预制构件从生产到吊装前的使用收到很多因素影响,在生产过程中虽然生产模具的参数已将确定,但是会因为其他操作原因而导致生产出的预制构件不合格,任何一个机器生产过程都存在一个出厂合格率,在运输过程中也会受到运输时长和运输环境的影响,运输路线太远,就会加大预制构件损坏的概率,同时还会受到运输量的影响,当预制构件被运输到施工现场后,暂时存储的过程也会造成构建的损坏,例如,柱子、盖板等构建在运输存在裂缝的问题,存储过程中若堆积方式不对,也会造成损坏,在材料验收成功以后,存储也会影响预制构建的质量,所以在预制构建吊装前,还需要对预制构件进行再一次检查;
4)所述云计算模块的分析模块对接收的信息进行分析计算得到分析结果,并计算出预制构件在吊装前的每一个阶段的影响因素对预制构件合格率的影响,根据合格率对预制构件的生产进行调节,云计算的分析模块是对预制构建的各个过程中对构件质量有影响的因素进行分析,利用到了多元线性回归模型,考虑诸多因素对合格率的影响,相比现有技术中的BIM技术的使用,简化了分析的步骤和所需的数据量,提高了针对预制构件生产过程的质量监测;
5)分析模块将分析结果上传至BIM管理模块,BIM管理模块由施工单位的监测和设计部门进行管理,负责对装配式建筑的整个生命周期进行监控,BIM信息模块用于不同施工过程中的信息共享,BIM技术大致在建筑周期中的设计、查错、监督管理、信息交互四个部分进行应用。
所述分析模块对监测信息、运输信息、存储信息和材料信息进行分析,并预测出预制构件吊装前的合格率;
分析过程如下:
步骤一:在吊装使用前必须对质量进行再一次检查,确保预制构建的质量,在预制构件进行吊装前,对每一个构件进行重新检查,不合格的预制构件不能使用,一个批次中的同一预制构件的数量为N,合格的数量为n,计算出合格率
Figure GDA0002990805630000081
步骤二:材料信息中包括预制构件的材料类型、材料用量和材料供应商的信誉度,以材料供应商的信誉度为材料的影响因素c,监测信息中预制构件的出场合格率
Figure GDA0002990805630000082
其中n*为采集样本中合格的数目,N*标志的是采集的样本总数;
步骤三:运输信息包括运输时长t、运输环境参数δ和运输距离L,存储信息包括存储时长t*和存储环境参数δ*,运输环境参数δ是根据运输过程中的路面颠簸程度μ、平均行驶速度
Figure GDA0002990805630000083
装载高度h、装载宽度w、装在长度l、装载质量m计算出的,路面颠簸程度μ与平均行驶速度/>
Figure GDA0002990805630000084
车和地面的夹角有关;
根据运输时长t和运输距离L计算出平均运输速度
Figure GDA0002990805630000085
以运输环境参数δ为目标参数,以路面颠簸程度μ、平均行驶速度/>
Figure GDA0002990805630000086
装载高度h、装载宽度w、装在长度l、装载质量m为决策变量,预制构件材料的平均密度为a,车辆限载质量为bt,目标函数为以下方程:
Figure GDA0002990805630000087
约束条件为以下方程组:
Figure GDA0002990805630000088
步骤四:求解目标函数的最小值,即δ的最小值作为运输环境参数,
运输环境参数δ对预制构件的损坏率y(δ)有直接的影响,以δ和f(x)为两个自变量建立一阶线性偏微分方程:
Figure GDA0002990805630000091
通过对一阶线性偏微分方程的分析,
Figure GDA0002990805630000092
当运输环境参数δ越大时,y(δ)越大,又因为
损坏率+合格率=1
运输环境参数δ对合格率存在影响;
步骤五:根据运输信息、存储信息、出厂合格率、材料的影响因素预测整个过程的合格率,建立多元线性回归模型,即同时考虑c、ρ*、t、δ、l、t*、δ*七个影响因素,以七个影响因素x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7为自变量,以Y为因变量,计算方程如下:
Y=b0+b1x1+b2x2+b3x3+b4x4+b5x5+b6x6+b7x7+e
其中b0为常数项,b1到b7是对应xi(i=1,2,3…7)偏回归指数,利用矩阵法求解bi(i=0,1,2,3…7);
通过采集同一预制构件的n*次吊装前的数据,n*为正整数,求解bi(i=0,1,2,3…7),当改变xi(i=1,2,3…7)的值时,即可计算出Y*
∑Y=n*b0+b1∑x1+b2∑x2+b3∑x3+b4∑x4+b5∑x5+b6∑x6+b7∑x7
步骤六:当预测的合格率Y*超出了正常的建筑材料的损耗范围以后,可以通过调节不同影响因素来提高合格率,例如,通过调节运输过程中的运输环境参数δ*,减少运输时的运输量,运输的预制构件的数量越多,预制构建的损坏率就越高,运输的时长越长,受到损坏的可能性越大,除此之外还受到运输路途中的地表环境影响,多元线性回归模型是对预测模型中一种较为常见的模型,但是当影响因子选择不准确时,对直接影响预测的结果,导师预测结果不准确,从而导致决策上的失误,为了更准确的选择影响因子,利用了线性优化的方法计算出运输过程中的环境对运输的预制构件的质量影响,确定了运输过程中对合格率的影响,合格率还可以用于工程造价中的预算,增加了建筑决策中的准确性,当合格率正常时,将有关预制构件的信息发送与存储模块,当合格率较低时,调整预制构件生产过程,BIM管理模块还可以对工程进度进行监控。
预制构件的生产、运输、存储的各个部分的影响因素对合格率的影响力是一定的值,预制构件的合格率过低时,就会影响装配式建筑的成本,通过调节各个影响因素来得到正常的合格率,存储环境参数δ是根据存储环境的适合度来确定的,即达到最佳储存条件的程度,运输环境参数δ*是根据运输过程中的运输量等因素决定的,预制构件生产过程中的模具的参数是根据BIM管理模块发送的参数信息来制定的,BIM构建模块发送的预制构件的尺寸和材质信息对应有唯一的模具的参数信息。
所述监督模块对预制构件的生产过程进行全程监控,信息采集模块主要是采集预制构件生产过程中的尺寸、材质和抽样监测结果,抽样监测结果为预制构件的抽样数量和抽样结果,材料供应模块中材料供应商的信誉度为正规机构对建材质量的排名,代表了提供的材料的质量,运输模块中还可用于运输路线的制定,运输模块可以调取导航软件中的路径信息,通过规划路线和行驶状况勘测来确定最佳的运输路线。
在现有技术中已经存在云计算技术和BIM技术的结合,具体结合方式是利用云计算的分布式储存技术建立可同时储存及管理多个建筑项目的单一多領域BIM的数据中心,整合多台服务器储存多个项目BIM的巨量数据,也可解决单台服务器的网路带宽的限制,在本发明中,云计算技术不是服务于多个项目的BIM数据,而是针对于一个项目中的不会使用BIM软件的建筑人员的监控管理,以解决因BIM技术没有全面普及而带来的建筑装配式建筑施工中的质量问题,BIM施工模块主要用于装配式建筑施工中的施工进度监督,若施工过程中出现异常,BIM信息模块可以提供信息共享的平台,若施工中的预制构件需要进行调整时,BIM构件模块将预制构件信息发送至信息提醒模块,信息提醒模块将信息发送至云计算模块中的存储模块、监督模块和预制构件的生产商,存储模块用于存储分析模块接收的监测信息、运输信息、存储信息、材料信息进行分析和对应的分析结果,当BIM管理模块的BIM信息模块需要调用预制构件的信息时,发送模块用于发送预制构件的信息。
本发明具体使用时,设计部门通过所述BIM设计模块根据装配式建筑的建筑施工图纸设计BIM三维模型,并对三维模型进行拆分后,再由BIM设计模块导出三维模型对应的预制构件,并将预制构件的尺寸和材质信息发送给BIM构件模块,BIM构件模块再将预制构件的尺寸和材质信息确认后,预制构件的生产商,装配式建筑的设计人员可以通过BIM信息模块进行信息沟通,当BIM设计模块中的三维模型中的参数出现误差,需要更改参数时,由BIM管理模块向信息提醒模块发送提醒信息,监督模块接收信息采集模块发送监测信息、运输模块发送运输信息、构件存储模块发送存储信息和材料供应模块发送的材料信息,并将接收的信息发送至云计算模块,所述云计算模块的分析模块对接收的信息进行分析计算得到分析结果,并计算出预制构件在吊装前的每一个阶段的影响因素对预制构件合格率的影响,根据合格率对预制构件的生产进行调节,分析模块将分析结果上传至BIM管理模块,BIM管理模块由施工单位的监测和设计部门进行管理,负责对装配式建筑的整个生命周期进行监控,BIM信息模块用于不同施工过程中的信息共享,通过分析模块可以预测出预制构件的合格率,除此之外还对预制构件的生产到使用过程的监督,提高了预制构件的质量,加强了装配式建筑的质量监测,云计算技术减少了BIM单个服务器的巨量数据压力。
以上所述是结合具体实施方式对本发明所作的进一步详细说明,不能认定本发明具体实施仅局限于此;对于本发明所属及相关技术领域的技术人员来说,在基于本发明技术方案思路前提下,所作的拓展以及操作方法、数据的替换,都应当落在本发明保护范围之内。

Claims (5)

1.一种基于物联网的装配式建筑施工质量监测系统,其特征在于,包括监督模块、信息采集模块、信息提醒模块、云计算模块、BIM管理模块、材料供应模块、运输模块,所述云计算模块包括分析模块、存储模块、发送模块,BIM管理模块包括BIM设计模块、BIM施工模块、BIM构件模块、BIM信息模块;
系统的具体过程如下:
1)装配式建筑施工前,由所述BIM设计模块根据装配式建筑的建筑施工图纸设计BIM三维模型,BIM三维模型确定后,再由BIM设计模块导出三维模型对应的预制构件,并将预制构件的尺寸和材质信息发送给BIM构件模块,BIM构件模块对预制构件的尺寸和材质信息进行确认后,将预制构件的尺寸和材质信息发送至预制构件的生产商;
2)材料员通过BIM构件模块确定材料的供应商,装配式建筑的设计人员可以通过BIM信息模块进行信息沟通,当BIM设计模块中的三维模型中的参数出现误差,需要更改参数时,由BIM管理模块向信息提醒模块发送提醒信息;
3)信息提醒模块接收到提醒信息后,再将提醒信息发送至对应需要接收提醒信息的模块,信息采集模块采集是预制构件的制作过程监测信息,并将监测信息发送至监督模块,运输模块是用来采集运输过程中的运输信息,并将运输信息发送至监督模块,构件存储模块采集的是预制构件存储过程的存储信息,材料供应模块用来采集材料信息的,将材料信息和存储信息也发送至监督模块,监督模块接收监测信息、运输信息、存储信息和材料信息,并将接收的信息发送至云计算模块;
4)所述云计算模块的分析模块对接收的信息进行分析计算得到分析结果,并计算出预制构件在吊装前的每一个阶段的影响因素对预制构件合格率的影响,根据合格率对预制构件的生产进行调节;
5)分析模块将分析结果上传至BIM管理模块,BIM管理模块由施工单位的监测和设计部门进行管理,负责对装配式建筑的整个生命周期进行监控,BIM信息模块用于不同施工过程中的信息共享。
2.根据权利要求1所述的一种基于物联网的装配式建筑施工质量监测系统,其特征在于,所述分析模块对监测信息、运输信息、存储信息和材料信息进行分析,并预测出预制构件吊装前的合格率;
分析过程如下:
步骤一:在预制构件进行吊装前,对每一个构件进行重新检查,不合格的预制构件不能使用,一个批次中的同一预制构件的数量为N,合格的数量为n,计算出合格率
Figure QLYQS_1
步骤二:材料信息中包括预制构件的材料类型、材料用量和材料供应商的信誉度,以材料供应商的信誉度为材料的影响因素c,监测信息中预制构件的出厂合格率
Figure QLYQS_2
其中n*为采集样本中合格的数目,N*标志的是采集的样本总数;
步骤三:运输信息包括运输时长t、运输环境参数δ和运输距离L,存储信息包括存储时长t*和存储环境参数δ*,运输环境参数δ是根据运输过程中的路面颠簸程度μ、平均行驶速度
Figure QLYQS_3
装载高度h、装载宽度w、装在长度l、装载质量m计算出的,路面颠簸程度μ与平均行驶速度
Figure QLYQS_4
车和地面的夹角有关;/>
根据运输时长t和运输距离L计算出平均运输速度
Figure QLYQS_5
以运输环境参数δ为目标参数,以路面颠簸程度μ、平均行驶速度/>
Figure QLYQS_6
装载高度h、装载宽度w、装在长度l、装载质量m为决策变量,预制构件材料的平均密度为a,车辆限载质量为bt,目标函数为以下方程:
Figure QLYQS_7
约束条件为以下方程组:
Figure QLYQS_8
步骤四:求解目标函数的最小值,即δ的最小值作为运输环境参数,运输环境参数δ对预制构件的损坏率y(δ)有直接的影响,以δ和f(x)为两个自变量建立一阶线性偏微分方程:
Figure QLYQS_9
通过对一阶线性偏微分方程的分析,
Figure QLYQS_10
当运输环境参数δ越大时,y(δ)越大,
又因为
损坏率+合格率=1;
运输环境参数δ对合格率存在影响;
步骤五:根据运输信息、存储信息、出厂合格率、材料的影响因素预测整个过程的合格率,建立多元线性回归模型,即同时考虑c、ρ*、t、δ、l、t*、δ*七个影响因素,以七个影响因素x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7为自变量,以Y为因变量,计算方程如下:
Y=b0+b1x1+b2x2+b3x3+b4x4+b5x5+b6x6+b7x7+e;
其中b0为常数项,b1到b7是对应xi(i=1,2,3...7)偏回归指数,e为误差,利用矩阵法求解bi(i=0,1,2,3...7);
通过采集同一预制构件的n*次吊装前的数据,n*为正整数,求解bi(i=0,1,2,3...7),当改变xi(i=1,2,3...7)的值时,即可计算出Y*
∑Y=n*b0+b1∑x1+b2∑x2+b3∑x3+b4∑x4+b5∑x5+b6∑x6+b7∑x7
步骤六:当预测的合格率Y*超出了正常的建筑材料的损耗范围以后,可以通过调节不同影响因素来提高合格率。
3.根据权利要求2所述的一种基于物联网的装配式建筑施工质量监测系统,其特征在于,预制构件的生产、运输、存储的各个过程的影响因素对合格率的影响力是一定的值,预制构件的合格率过低时,就会影响装配式建筑的成本,通过调节各个影响因素来得到正常的合格率,存储环境参数δ*是根据存储环境的适合度来确定的,即达到最佳储存条件的程度,预制构件生产过程中的模具的参数是根据BIM管理模块发送的参数信息来制定的,参数信息包括尺寸和材质信息。
4.根据权利要求1所述的一种基于物联网的装配式建筑施工质量监测系统,其特征在于,所述监督模块对预制构件的生产过程进行全程监控,信息采集模块主要是采集预制构件生产过程中的尺寸、材质和抽样监测结果,抽样监测结果为预制构件的抽样数量和抽样结果,材料供应模块中材料供应商的信誉度为正规机构对建材质量的排名,运输模块中还可用于运输路线的制定,运输信息中可以调取导航软件中的路径信息,通过规划路线和行驶状况勘测来确定最佳的运输路线。
5.根据权利要求3所述的一种基于物联网的装配式建筑施工质量监测系统,其特征在于,BIM施工模块主要用于装配式建筑施工中的施工进度监督,若施工过程中出现异常,BIM信息模块可以提供信息共享的平台,当施工中的预制构件需要进行调整时,BIM构件模块将预制构件参数信息发送至信息提醒模块,信息提醒模块将信息发送给预制构件的生产商,存储模块用于存储分析模块接收的监测信息、运输信息、存储信息、材料信息进行分析和对应的分析结果,当BIM管理模块的BIM信息模块需要调用预制构件的信息时,发送模块用于预制构件的信息发送。
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