CN113190905B - 一种建筑模型的分析方法、装置及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本公开涉及计算机领域，公开了一种建筑模型的分析方法、装置及存储介质，该方法为：智能设备获取待处理的建筑设计图形中各个梁柱节点的坐标信息，梁柱节点为建筑设计图形中用于表征建筑单元的基础节点，坐标信息中包含相应的梁柱节点的位置参数集合，以及，智能设备分别将获得的各个坐标信息转化成相应的全局变量，并基于获得的各个全局变量，针对建筑设计图形进行参数化建模，获得相应的建筑模型，并由智能设备将建筑模型作为预处理文件进行建筑结构评估计算，得到相应的有限元分析结果，从而实现对建筑设计图形中梁柱节点的提取、建模和有限元分析，进而保障了处理过程的准确性和快速性。
Description
技术领域
本申请涉及计算机技术，特别涉及一种建筑模型的分析方法、装置及存储介质。
背景技术
电子行业发展迅速，电子厂房的建设数量也不断增加。电子厂房中有大量的工艺设备钢架，在电子厂房的设计过程中需要对其钢结构承载力、设备振动响应等进行设计计算工作。
目前，在应用有限元分析软件ANSYS进行分析的过程中，有限元建模耗费工程技术人员大量的时间与精力。虽然，ANSYS软件带有自建模功能，但是仿真工程师需要拿到土建设计师的完整的计算机辅助设计(Computer Aided Design，CAD)图纸才可以建模，以及，待复核计算后，再反馈给土建设计师修改图纸。显然，上述方法存在滞后性。
通过在CAD图形中人工读取梁柱位置，再在ANSYS软件界面上进行二次建模的办法，需要人工转换CAD坐标系至ANSYS坐标系；并且，人工读取CAD模型几何信息数据容易出错，这样，建模速度慢，效率低下。
若从CAD直接导入图形至ANSYS软件中进行建模，那么，上述CAD软件建立的模型必须是3D模型。而实际设计中CAD中的图纸均为2D图纸，在此基础上导入ANSYS软件后常常出现丢失体面线、元素增加的情况，修正模型特别麻烦，耗费大量人力物力。
进一步的，即使将CAD软件中的2D图纸转换为3D模型并存为ANSYS软件可以读取的起始图形交换规格(Initial Graphics Exchange Specification，IGES)格式文件，由于图形格式转换过程会不可避免的造成图形信息的丢失，导致ANSYS软件中同样会出现图形文件丢失体面线、元素增加的情况，修正模型特别麻烦，尤其是模型较为复杂时，导入后出现的问题更多。
在实施过程中也可以采用对CAD进行二次开发的方式(例如，通过编程语言AUTOLISP、ADS、ObjectARX、VisuaLISP、VBA、Visual Java等)来实现将CAD中的模型数据直接导入ANSYS软件的目的。但是，采用上述语言编写二次开发软件对CAD版本有一定要求，同时，还需额外安装编译器等插件，该方法对广大没有编程基础的普通设计人员来说，操作难度太大。
并且，ANSYS软件中建模的节点编号是以仿真工程师建模的先后顺序确定的，节点模型一旦建成后，无法在ANSYS软件中再调整节点编号的排列顺序。上述顺序排列节点编号的过程，需要人为在图形用户界面(Graphical User Interface，GUI)中操作，或者每建立一个单元就要按照ANSYS语法按顺时针循序输入节点编号，速度慢，容易出错。
综上，目前尚无有效的解决办法将CAD图形准确导入到ANSYS软件中，无法快速的进行基于模型的分析处理。
发明内容
本公开实施例提供一种建筑模型的分析方法、装置及存储介质，用以准确快速的将获取到的工艺设备钢架对应的梁柱节点进行分析。
本公开提供的具体技术方案如下：
第一方面，一种建筑模型的分析方法，应用于智能设备，该方法包括：
获取待处理的建筑设计图形中各个梁柱节点的坐标信息，梁柱节点为建筑设计图形中用于表征建筑单元的基础节点，坐标信息中包含相应的梁柱节点的位置参数集合；
分别将获得的各个坐标信息转化成相应的全局变量，并基于获得的各个全局变量，针对建筑设计图形进行参数化建模，获得相应的建筑模型；
将建筑模型作为预处理文件进行建筑结构评估计算，得到相应的有限元分析结果。
可选地，获取待处理的建筑设计图形中各个梁柱节点的坐标信息，包括：
若待处理的建筑设计图形为轴线图，则分别提取轴线图的各个轴线交叉点，将获得的各个轴线交叉点的坐标信息作为相应的梁柱节点的坐标信息；
若待处理的建筑设计图形为设计图，则分别提取设计图的各个梁柱节点，并获取各个梁柱节点的坐标信息。
可选地，分别将获得的各个坐标信息转化成相应的全局变量，并基于获得各个全局变量，针对建筑设计图形进行参数化建模，获得相应的建筑模型之前，还包括：
基于参数化建模过程关联的排序配置信息，将获得的各个坐标信息按照目标位置参量的大小进行排序；
分别对排序后的各个坐标信息进行数据校验，剔除各个坐标信息中的重复的坐标信息。
可选地，基于参数化建模过程关联的排序配置信息，将获得的各个坐标信息按照目标位置参量的大小进行排序，包括：
提取各个坐标信息包含的各个目标位置参量，其中，每个目标位置参量均包括X轴参量、Y轴参量和Z轴参量；
从X轴参量、Y轴参量和Z轴参量中选取一种作为用于排序的目标位置参量；
基于参数化建模过程关联的排序配置信息，将各个坐标信息按照选取出的目标位置参量的数值大小进行升序或者降序排序。
可选地，分别对排序后的各个坐标信息进行数据校验，剔除各个坐标信息中的重复的坐标信息，包括：
生成包含了各个坐标信息的初始样本；
针对各个坐标信息，采用循环迭代的方式分别执行以下操作，直到各个坐标信息均遍历完毕，输出目标样本，其中，针对一个坐标信息执行以下操作：
若为首轮迭代，则将一个坐标信息与初始样本进行匹配，若在初始样本中获得相应的匹配项，则从初始样本中剔除匹配项，并将新的样本作为下一轮次的样本；否则，将初始样本作为下一轮次的样本；
若为非首轮迭代，则获取当前一轮样本，并将一个坐标信息与当前一轮样本进行匹配，若在当前一轮样本中获得相应的匹配项，则从当前一轮中提出匹配项，将新的样本作为下一轮次的样本；否则，将当前一轮样本作为下一轮次的样本。
可选地，分别将获得的各个坐标信息转化成相应的全局变量，并基于获得的各个全局变量，针对建筑设计图形进行参数化建模，获得相应的建筑模型，包括：
分别将获得的各个X轴参量信息、各个Y轴参量信息和各个Z轴参量信息转换为相应的第一全局变量信息、第二全局变量信息和第三全局变量信息；
基于转换得到的各个第一全局变量信息、各个第二全局变量信息和各个第三全局变量信息，对建筑设计图形进行参数化建模处理，得到相应的建筑模型。
第二方面，一种建筑模型的分析装置，应用于智能设备，该装置包括：
获取单元，用于获取待处理的建筑设计图形中各个梁柱节点的坐标信息，梁柱节点为建筑设计图形中用于表征建筑单元的基础节点，坐标信息中包含相应的梁柱节点的位置参数集合；
建模单元，用于分别将获得的各个坐标信息转化成相应的全局变量，并基于获得的各个全局变量，针对建筑设计图形进行参数化建模，获得相应的建筑模型；
分析单元，用于将建筑模型作为预处理文件进行建筑结构评估计算，得到相应的有限元分析结果。
可选地，获取待处理的建筑设计图形中各个梁柱节点的坐标信息，获取单元用于：
若待处理的建筑设计图形为轴线图，则分别提取轴线图的各个轴线交叉点，将获得的各个轴线交叉点的坐标信息作为相应的梁柱节点的坐标信息；
若待处理的建筑设计图形为设计图，则分别提取设计图的各个梁柱节点，并获取各个梁柱节点的坐标信息。
可选地，分别将获得的各个坐标信息转化成相应的全局变量，并基于获得各个全局变量，针对建筑设计图形进行参数化建模，获得相应的建筑模型之前，还包括：
排序单元，用于基于参数化建模过程关联的排序配置信息，将获得的各个坐标信息按照目标位置参量的大小进行排序；
校验单元，用于分别对排序后的各个坐标信息进行数据校验，剔除各个坐标信息中的重复的坐标信息。
可选地，基于参数化建模过程关联的排序配置信息，将获得的各个坐标信息按照目标位置参量的大小进行排序，排序单元用于：
提取各个坐标信息包含的各个目标位置参量，其中，每个目标位置参量均包括X轴参量、Y轴参量和Z轴参量；
从X轴参量、Y轴参量和Z轴参量中选取一种作为用于排序的目标位置参量；
基于参数化建模过程关联的排序配置信息，将各个坐标信息按照选取出的目标位置参量的数值大小进行升序或者降序排序。
可选地，分别对排序后的各个坐标信息进行数据校验，剔除各个坐标信息中的重复的坐标信息，校验单元用于：
生成包含了各个坐标信息的初始样本；
针对各个坐标信息，采用循环迭代的方式分别执行以下操作，直到各个坐标信息均遍历完毕，输出目标样本，其中，针对一个坐标信息执行以下操作：
若为首轮迭代，则将一个坐标信息与初始样本进行匹配，若在初始样本中获得相应的匹配项，则从初始样本中剔除匹配项，并将新的样本作为下一轮次的样本；否则，将初始样本作为下一轮次的样本；
若为非首轮迭代，则获取当前一轮样本，并将一个坐标信息与当前一轮样本进行匹配，若在当前一轮样本中获得相应的匹配项，则从当前一轮中提出匹配项，将新的样本作为下一轮次的样本；否则，将当前一轮样本作为下一轮次的样本。
可选地，分别将获得的各个坐标信息转化成相应的全局变量，并基于获得的各个全局变量，针对建筑设计图形进行参数化建模，获得相应的建筑模型，建模单元用于：
分别将获得的各个X轴参量信息、各个Y轴参量信息和各个Z轴参量信息转换为相应的第一全局变量信息、第二全局变量信息和第三全局变量信息；
基于转换得到的各个第一全局变量信息、各个第二全局变量信息和各个第三全局变量信息，对建筑设计图形进行参数化建模处理，得到相应的建筑模型。
第三方面，一种智能设备，包括：
存储器，用于存储可执行指令；
处理器，用于读取并执行存储器中存储的可执行指令，以实现如第一方面任一项的方法。
第四方面，一种计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由处理器执行时，使得所述处理器能够执行上述第一方面任一项所述的方法。
综上所述，本公开实施例中，智能设备获取待处理的建筑设计图形中各个梁柱节点的坐标信息，梁柱节点为建筑设计图形中用于表征建筑单元的基础节点，坐标信息中包含相应的梁柱节点的位置参数集合，以及，智能设备分别将获得的各个坐标信息转化成相应的全局变量，并基于获得的各个全局变量，针对建筑设计图形进行参数化建模，获得相应的建筑模型，并由智能设备将建筑模型作为预处理文件进行建筑结构评估计算，得到相应的有限元分析结果，从而实现对建筑设计图形中梁柱节点的提取、建模和有限元分析，进而保障了处理过程的准确性和快速性。
附图说明
图1为本申请实施例中的智能设备进行建筑模型分析的流程示意图；
图2为本申请实施例中形式为轴线图的建筑设计图形的示意图；
图3为本申请实施例中形式为设计图的建筑设计图形的示意图；
图4为本申请实施例中智能设备获取各个梁柱节点的坐标信息进行处理的流程示意图；
图5为本申请实施例中智能设备对梁柱节点的坐标信息进行排序处理的流程示意图；
图6为本申请实施例中智能设备对梁柱节点的坐标信息进行数据校验处理的流程示意图；
图7为本申请实施例中智能设备针对建筑设计图形进行参数化建模的流程示意图；
图8为本申请实施例的应用场景中形式为轴线图的建筑设计图形的示意图；
图9为本公开实施例中客户端的逻辑架构示意图；
图10为本公开实施例中客户端的实体架构示意图。
具体实施方式
为了提高建筑设计图形中梁柱节点进行基于模型的分析的准确性和快速性，本申请实施例中，智能设备获取待处理的建筑设计图形中各个梁柱节点的坐标信息，梁柱节点为建筑设计图形中用于表征建筑单元的基础节点，坐标信息中包含相应的梁柱节点的位置参数集合，以及，分别将获得的各个坐标信息转化成相应的全局变量，并基于获得的各个全局变量，针对建筑设计图形进行参数化建模，获得相应的建筑模型，并由智能设备将建筑模型作为预处理文件进行建筑结构评估计算，得到相应的有限元分析结果，从而实现对建筑设计图形中梁柱节点的提取、建模和有限元分析，进而保障了处理过程的准确性和快速性。
下面结合附图对本申请优选的实施方式进行详细说明。
本公开实施例中，建筑模型的分析方法的实现需要在智能设备上执行，这里的智能设备主要包括电脑、智能手机、平板电脑等。下面具体介绍由智能设备执行建筑模型的分析方法的情况。参阅图1所示，本公开实施例中，智能设备进行建筑模型分析的流程具体包括以下步骤：
步骤101：智能设备获取待处理的建筑设计图形中各个梁柱节点的坐标信息，梁柱节点为建筑设计图形中用于表征建筑单元的基础节点，坐标信息中包含相应的梁柱节点的位置参数集合。
由于，对建筑模型进行建筑结构评估计算的过程中需要先建立节点，之后才可以连点成线或者连点成面。因此，在处理过程中，智能设备需要先获取待处理的建筑设计图形中各个梁柱节点的坐标信息。
需要进行说明的是，上述梁柱节点为建筑设计图形中用于表征建筑单元的基础节点，例如，在建设电子厂房时需要有大量工艺设备钢架，该工艺设备钢架即为上述建筑单元，该工艺设备钢架中各个梁和柱之间相连接的交点即为基础节点。另外，梁柱节点的坐标信息中包含相应的梁柱节点的位置参数集合，即以坐标的形式来表示梁柱节点的位置。
实施过程中，智能设备获取待处理的建筑设计图形中各个梁柱节点的坐标信息，包括：
第一种情况：若待处理的建筑设计图形为轴线图，则智能设备分别提取轴线图的各个轴线交叉点，将获得的各个轴线交叉点的坐标信息作为相应的梁柱节点的坐标信息。
通常，在草图设计阶段以CAD来绘制上述建筑设计图形，CAD中主要有点、线、多段线、块等元素，相应的，在CAD中也配置有数据提取功能。在草图设计阶段可通过CAD来绘制轴线图，即通过横向设置和纵向设置的线来表示工艺设备钢架中各个梁和柱，相应的，横向设置的线与纵向设置的线的交点(称之为轴线交叉点)即代表上述梁柱节点。
实施过程中，智能设备将获得的各个轴线交叉点的坐标信息作为相应的梁柱节点的坐标信息，具体的，智能设备通过CAD中的数据提取功能分别对轴线图中的各个轴线交叉点进行提取，以获得各个轴线交叉点的坐标信息。
参阅图2所示，以三条横线和五条竖线来表示上述建筑设计图形中设计的梁的位置，即横线和竖线是梁的轴线，梁本身和轴线是重合的，轴线的交叉点是柱的位置，那么，以上三条横线和五条竖线的交点即代表上述建筑设计图形中的梁柱节点，显然，图2中梁柱节点一共有15个。
进一步的，智能设备通过CAD可将提取出的坐标信息导出为.xls格式的文件。
第二种情况：若待处理的建筑设计图形为设计图，则智能设备分别提取设计图的各个梁柱节点，并获取各个梁柱节点的坐标信息。
在设计初稿阶段也可通过CAD来绘制上述建筑设计图形，这里的建筑设计图形通常为具有雏形的设计图，在该设计图中包括有具体的梁和柱，但梁和柱的尺寸信息、位置信息均不确定。
实施过程中，智能设备将直接获取上述设计图中相应的梁柱节点的坐标信息，具体的，智能设备通过CAD中的数据提取功能分别对设计图中的各个梁柱节点进行提取，以获得各个梁柱节点的坐标信息。
参阅图3所示，在该建筑设计图形中具体设计了横向设置的5个梁，以及，10个纵向设置的梁，横向设置的梁与纵向设置的梁之间的交叉点是柱，显然，图3中的梁柱节点一共有50个。
进一步的，智能设备通过CAD可将提取出的坐标信息导出为.xls格式的文件。
步骤102：智能设备分别将获得的各个坐标信息转化成相应的全局变量，并基于获得的各个全局变量，针对建筑设计图形进行参数化建模，获得相应的建筑模型。
这里需要补充说明的是，在智能设备执行上述步骤102之前，智能设备还要先对在步骤101中获取到的各个梁柱节点的坐标信息进行处理，参阅图4所示，执行步骤具体包括：
步骤a：智能设备基于参数化建模过程关联的排序配置信息，将获得的各个坐标信息按照目标位置参量的大小进行排序。
考虑到建筑模型的分析过程中，需要遵循与参数化建模处理相一致的节点排列顺序，而在参数化建模处理中进行排序的过程比较繁琐容易出错，因此，实施过程中，智能设备在获取到梁柱节点的坐标信息后即进行排序处理，即排序处理是一种优选的实施方式。参阅图5所示，具体包括：
步骤a1：智能设备提取各个坐标信息包含的各个目标位置参量，其中，每个目标位置参量均包括X轴参量、Y轴参量和Z轴参量。
由于，建筑模型均为三维模型，因此，梁柱节点的位置参数集合也通常包括有多个维度的坐标信息。在实施过程中，每个坐标信息对应的每个目标位置参量都包括X轴参量、Y轴参量和Z轴参量，即上述梁柱节点的坐标信息是在以X轴、Y轴和Z轴建立的坐标系中获取到的。这里的坐标系为在上述建筑设计图形中预先建立的，坐标系的建立方式可根据使用场景进行灵活设定。
这里的X轴参量为各个梁柱节点在X轴上的各个坐标信息，Y轴参量为各个梁柱节点在Y轴上的各个坐标信息，Z轴参量为各个梁柱节点在Z轴上的各个坐标信息。
例如，某一个梁柱节点在上述坐标系中的位置距离坐标系原点的水平距离为a，则该梁柱节点在X轴上的坐标信息为a，该梁柱节点所在的位置距离坐标系原点的垂直距离为b，则该梁柱节点在Y轴上的坐标信息为b，该梁柱节点所在的位置距离坐标系原点的纵深距离为c，则该梁柱节点在Z轴上的坐标信息为c，得到该梁柱节点的坐标为(a,b,c)。
实施过程中，智能设备提取各个坐标信息包含的各个目标位置参量，即X轴参量、Y轴参量和Z轴参量，以便于智能设备对各个坐标信息进行基于X轴、Y轴或者Z轴的排序。
假设，通过步骤a1获得三个梁柱节点的坐标分别为(1,2,3)、(4,5,6)和(7,8,9)，这里，智能设备提取上述三个梁柱节点的各个目标参量为X轴参量，则智能设备对上述1,4,7进行排序即可；若智能设备提取上述三个梁柱节点的各个目标参量为Y轴参量，则智能设备对上述2,5,8进行排序即可；若智能设备提取上述三个梁柱节点的各个目标参量为Z轴参量，则智能设备对上述3,6,9进行排序即可。
步骤a2：智能设备从X轴参量、Y轴参量和Z轴参量中选取一种作为用于排序的目标位置参量。
在排序过程中，智能设备先要从上述X轴参量、Y轴参量和Z轴参量中选取一种，即确定排序的目标对象。假设，当智能设备选取X轴参量为用于排序的目标位置参量后，Y轴参量和Z轴参量便不再对排序有任何影响。
例如，当从CAD提取并导出的坐标信息为.xls格式的文件时，可将该.xls格式的文件在Excel中进行排序，若智能设备确定用于排序的目标位置参量为X轴参量，则各个梁柱节点的坐标信息在Excel中按照X轴的具体坐标值进行排序即可，而Y轴和Z轴对应的坐标值按照X轴进行排序后的顺序排列即可。
步骤a3：智能设备基于参数化建模过程关联的排序配置信息，将各个坐标信息按照选取出的目标位置参量的数值大小进行升序或者降序排序。
为了与参数化建模处理的节点排列顺序相一致，智能设备先要获得参数化建模过程关联的排序配置信息，之后，智能设备基于该参数化建模过程关联的排序配置信息，对各个坐标信息按照选取出的目标位置参量(X轴参量、Y轴参量和Z轴参量中的一种)的数值大小进行升序或者降序排序。
以目标位置参量为X轴参量为例进行说明，如果参数化建模过程关联的排序配置信息为排序数值由小到大，则智能设备将X轴参量中的各个坐标信息(即各个X轴参量信息)按照数值由小到大的顺序进行升序排序；如果参数化建模过程关联的排序配置信息为排序数值由大到小，则智能设备将各个X轴参量信息按照数值由大到小的顺序进行降序排序。这里的Y轴参量和Z轴参量的排序参考X轴参量排序后的顺序即可。
步骤b：智能设备分别对排序后的各个坐标信息进行数据校验，剔除各个坐标信息中的重复的坐标信息。
考虑到从建筑设计图形中提取各个梁柱节点的坐标信息的过程中会不可避免的出现图形信息的重复数据，为了提升处理过程的准确性，智能设备需要对各个坐标信息进行数据校验，参阅图6所示，处理过程具体包括：
步骤b1：智能设备生成包含了各个坐标信息的初始样本。
由于，上述经智能设备提取并排序的各个坐标信息，需要以每个坐标信息为参考，逐一与其余各个坐标信息进行比对，才能有效剔除各个坐标信息中的重复的坐标信息。因此，在处理过程中，智能设备先建立包含了各个坐标信息的初始样本，以作为比对过程的参考。
步骤b2：智能设备判断是否为首轮迭代，若是，执行步骤b3；否则，执行步骤b4。
实施过程中，智能设备针对各个坐标信息，采用循环迭代的方式分别执行以下操作，直到各个坐标信息均遍历完毕，输出目标样本。
需要说明的是，这里的目标样本为上述初始样本剔除掉重复的坐标信息后得到的，即将剔除掉重复的坐标信息的初始样本称之为目标样本。
步骤b3：智能设备将一个坐标信息与初始样本进行匹配。
实施过程中，在进行第一轮比较时，智能设备比较的两个对象分别是一个坐标信息和上述初始样本。这里的一个坐标信息可以是上述初始样本中的任一个坐标信息，比较过程中，智能设备将该坐标信息逐一与初始样本中的所有坐标信息进行匹配。
步骤b4：智能设备获取当前一轮样本，并将一个坐标信息与当前一轮样本进行匹配。
实施过程中，从进行第二轮比较开始，智能设备比较的两个对象分别是一个坐标信息和上述当前一轮样本。这里的一个坐标信息与上述步骤b3中的一个坐标信息不同，上述第一个当前一轮样本即为上述步骤b3中得到的新的样本，之后的每一个当前一轮样本即为上一步骤中得到的新的样本。
当步骤b3执行完毕后，智能设备继续执行步骤b5：智能设备判断在初始样本中是否获得相应的匹配项，若是，执行步骤b6；否则，执行步骤b7。
步骤b6：智能设备从初始样本中剔除匹配项，并将新的样本作为下一轮次的样本。
如果在上述初始样本中存在与上述一个坐标信息相应的匹配项，则表明该初始样本中存在与该一个坐标信息相同的重复坐标信息，这种情况下，智能设备从初始样本中剔除该匹配项，需要补充说明的是，为了在初始样本中保存该一个坐标信息本身，当匹配项的个数大于等于2时，才会执行剔除匹配项的操作。并且，智能设备将剔除匹配项后的新的样本作为下一轮次的样本。
步骤b7：智能设备将初始样本作为下一轮次的样本。
如果在上述初始样本中不存在与上述一个坐标信息相应的匹配项，则表明该初始样本中不存在与该一个坐标信息相同的重复坐标信息，这种情况下，智能设备从初始样本中无需剔除该匹配项，智能设备直接将初始样本作为下一轮次进行比较的样本。
当步骤b4执行完毕后，智能设备继续执行步骤b8：智能设备判断在当前一轮样本中是否获得相应的匹配项，若是，执行步骤b9；否则，执行步骤b10。
步骤b9：智能设备从当前一轮样本中剔除匹配项，并将新的样本作为下一轮次的样本。
如果在上述当前一轮样本中存在与上述一个坐标信息相应的匹配项，则表明该当前一轮样本中存在与该一个坐标信息相同的重复坐标信息，这种情况下，智能设备从当前一轮样本中剔除该匹配项，需要补充说明的是，为了在当前一轮样本中保存该一个坐标信息本身，当匹配项的个数大于2时，才会执行剔除匹配项的操作。并且，智能设备将剔除匹配项后的新的样本作为下一轮次的样本。
步骤b10：智能设备将当前一轮样本作为下一轮次的样本。
如果在上述当前一轮样本中不存在与上述一个坐标信息相应的匹配项，则表明该当前一轮样本中不存在与该一个坐标信息相同的重复坐标信息，这种情况下，智能设备从当前一轮样本中无需剔除该匹配项，智能设备直接将当前一轮样本作为下一轮次进行比较的样本。
在执行完步骤9和步骤10之后，智能设备继续执行步骤11：智能设备判断是否遍历完各个坐标信息，若是，执行步骤b12；否则，执行步骤b4。
步骤12：智能设备输出目标样本。
实施过程中，当智能设备确定所有坐标信息重复与否后，即可输出最后一轮迭代过程中的当前一轮样本，即目标样本。否则，智能设备继续获取当前一轮样本，并将一个坐标信息与当前一轮样本进行匹配。
在智能设备对各个坐标信息进行了排序和数据校验后，智能设备分别将获得的各个坐标信息转化成相应的全局变量，并基于获得的各个全局变量，针对建筑设计图形进行参数化建模，获得相应的建筑模型参阅图7所示，建模过程具体包括：
智能设备可以通过python语言执行以下操作：
这里选用python语言的原因在于：python语言提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程，能够在多数平台上写脚本和快速开发应用。另外，python语言有丰富的标准库和便于调用的模块集，使用过程中，使用者能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。
在建模过程中，智能设备主要调用python语言的os模块、openpyxl模块、numpy asnp模块和xlrd模块。具有的，智能设备调用上述os模块主要用来获取各个坐标信息所在的文件夹，例如，上述.xls格式的文件所在的文件夹等，智能设备调用上述openpyxl模块、numpy as np模块和xlrd模块用来读取各个坐标信息。
步骤1021：智能设备分别将获得的各个X轴参量信息、各个Y轴参量信息和各个Z轴参量信息转换为相应的第一全局变量信息、第二全局变量信息和第三全局变量信息。
在获取到上述各个坐标信息后，智能设备通过python语言分别将各个X轴参量信息转换为相应的第一全局变量信息，将各个Y轴参量信息转换为相应的第二全局变量信息，以及，将各个Z轴参量信息转换为相应的第三全局变量信息。
步骤1022：智能设备基于转换得到的各个第一全局变量信息、各个第二全局变量信息和各个第三全局变量信息，对建筑设计图形进行参数化建模处理，得到相应的建筑模型。
实施过程中，待智能设备获取到转换后的各个第一全局变量信息、各个第二全局变量信息和各个第三全局变量信息后，通过python语言对建筑设计图形进行参数化建模处理，例如，智能设备将上述各个第一全局变量信息、各个第二全局变量信息和各个第三全局变量信息分别写入到有限元分析软件ANSYS可以识别的标准命令行指定位置中，得到相应的建筑模型。
需要说明的是，上述建筑模型可以为.txt格式的文件。
步骤103：智能设备将建筑模型作为预处理文件进行建筑结构评估计算，得到相应的有限元分析结果。
为了对电子厂房中的工艺设备钢架进行应力计算和振动响应计算，实施过程中，智能设备将建筑模型作为预处理文件输入到ANSYS软件中进行建筑结构评估计算。具体的，上述建筑结构评估包括但不限于：应力、应变、挠度和振动响应(其中，上述振动响应包括位移、速度、加速度等)等。
下面采用一个具体的应用场景对上述实施例作进一步详细说明。
应用场景：
参阅图8所示，当在CAD中绘制了包含了两条斜横线和三条纵线代表的工艺设备钢架的建筑设计图形(即设计图)后，这里两条斜横线代表实际设计中的梁，三条纵线代表实际设计中的柱，智能设备分别提取设计图的各个梁柱节点(梁柱节点1、梁柱节点2和梁柱节点3)，将获得的各个梁柱节点的坐标信息(坐标信息1(3，4，9)、坐标信息2(2，6，7)和坐标信息3(1，5，8))作为相应的梁柱节点的坐标信息。
智能设备获取基于参数化建模过程关联的排序配置信息，假设，上述排序配置信息为由小到大，则智能设备提取上述各个坐标信息中包含的各个X轴参量、Y轴参量和Z轴参量，并将X轴参量选取出来作为用于排序的目标位置参量，基于此，智能设备将上述坐标信息1(3，4，9)、坐标信息2(2，6，7)和坐标信息3(1，5，8)按照X轴参量的数值大小进行升序排序，得到排序后的顺序为坐标信息3(1，5，8)、坐标信息2(2，6，7)和坐标信息1(3，4，9)。
另外，考虑到智能设备从CAD中的设计图提取上述坐标信息1(3，4，9)、坐标信息2(2，6，7)和坐标信息3(1，5，8)的过程中，出现了重复的坐标信息2(2，6，7)。那么，智能设备需要分别对排序后的各个坐标信息进行数据校验，以删除重复的坐标信息，具体执行过程为：智能设备生成包含了坐标信息1(3，4，9)、坐标信息2(2，6，7)、坐标信息3(1，5，8)和重复的坐标信息2(2，6，7)的初始样本。
之后，智能设备针对各个坐标信息，采用循环迭代的方式分别执行以下操作，直到各个坐标信息均遍历完毕，输出目标样本，其中，针对一个坐标信息执行以下操作：首轮迭代过程中，智能设备将坐标信息1(3，4，9)与初始样本(坐标信息1(3，4，9)、坐标信息2(2，6，7)、坐标信息3(1，5，8)和重复的坐标信息2(2，6，7))进行匹配，这样，在初始样本中未获得相应的匹配项，继续将初始样本作为下一轮次的样本。
在第二轮迭代过程中，智能设备将坐标信息2(2，6，7)与当前一轮样本(坐标信息1(3，4，9)、坐标信息2(2，6，7)、坐标信息3(1，5，8)和重复的坐标信息2(2，6，7))进行匹配，这样，在当前一轮样本中获得相应的匹配项坐标信息2(2，6，7)和重复的坐标信息2(2，6，7)，匹配项的个数等于2，则从当前一轮中剔除匹配项2，得到新的样本(坐标信息1(3，4，9)、坐标信息2(2，6，7)和坐标信息3(1，5，8))，将新的样本作为下一轮次的样本。
在第三轮迭代过程中，智能设备将坐标信息3(1，5，8)与当前一轮样本(坐标信息1(3，4，9)、坐标信息2(2，6，7)和坐标信息3(1，5，8))进行匹配，这样，在当前一轮样本中未获得相应的匹配项坐标信息3(1，5，8)，则从当前一轮中剔除匹配项2，得到新的样本(坐标信息1(3，4，9)、坐标信息2(2，6，7)和坐标信息3(1，5，8))，继续将该新的样本作为下一轮次的样本。
至此，上述各个坐标信息均遍历完毕，输出目标样本，即包含坐标信息1(3，4，9)、坐标信息2(2，6，7)和坐标信息3(1，5，8)的样本。这里补充说明的是，上述数据校验的过程可在Excel软件中应用校验功能执行。
智能设备可以通过python语言执行以下操作：
智能设备分别将获得的各个X轴参量信息、各个Y轴参量信息和各个Z轴参量信息转换为相应的第一全局变量信息、第二全局变量信息和第三全局变量信息；
智能设备基于转换得到的各个第一全局变量信息、各个第二全局变量信息和各个第三全局变量信息，对建筑设计图形进行参数化建模处理，得到相应的建筑模型。
获取到校验后的各个坐标信息后，智能设备通过python语言进行相应的参数化建模，具体的，智能设备分别将上述坐标信息1(3，4，9)、坐标信息2(2，6，7)和坐标信息3(1，5，8)中的X轴参量信息(坐标信息1(3，4，9)的X1、坐标信息2(2，6，7)的X2和坐标信息3(1，5，8)的X3)、Y轴参量信息(坐标信息1(3，4，9)的Y1、坐标信息2(2，6，7)的Y2和坐标信息3(1，5，8)的Y3)和Z轴参量信息(坐标信息1(3，4，9)的Z1、坐标信息2(2，6，7)的Z2和坐标信息3(1，5，8)的Z3)分别转换成全局变量，即将坐标信息1(3，4，9)的X1、坐标信息2(2，6，7)的X2和坐标信息3(1，5，8)的X3均转换成第一全局变量信息，将坐标信息1(3，4，9)的Y1、坐标信息2(2，6，7)的Y2和坐标信息3(1，5，8)的Y3均转换成第二全局变量信息，将坐标信息1(3，4，9)的Z1、坐标信息2(2，6，7)的Z2和坐标信息3(1，5，8)的Z3均转换成第三全局变量信息。
智能设备通过python语言于转换得到的各个第一全局变量信息、各个第二全局变量信息和各个第三全局变量信息，并将各个第一全局变量信息、各个第二全局变量信息和各个第三全局变量信息分别写入到有限元分析软件ANSYS可以识别的标准命令行指定位置中，对设计图进行参数化建模处理，得到相应的建筑模型。之后，智能设备可以将建筑模型作为预处理文件进行建筑结构评估计算(例如，应力计算)，得到相应的有限元分析结果。
基于同一发明构思，参阅图9所示，本申请实施例中提供一种建筑模型的分析装置，应用于智能设备，该装置包括：
获取单元910，用于获取待处理的建筑设计图形中各个梁柱节点的坐标信息，梁柱节点为建筑设计图形中用于表征建筑单元的基础节点，坐标信息中包含相应的梁柱节点的位置参数集合；
建模单元920，用于分别将获得的各个坐标信息转化成相应的全局变量，并基于获得的各个全局变量，针对建筑设计图形进行参数化建模，获得相应的建筑模型；
分析单元930，用于将建筑模型作为预处理文件进行建筑结构评估计算，得到相应的有限元分析结果。
可选地，获取待处理的建筑设计图形中各个梁柱节点的坐标信息，获取单元910用于：
若待处理的建筑设计图形为轴线图，则分别提取轴线图的各个轴线交叉点，将获得的各个轴线交叉点的坐标信息作为相应的梁柱节点的坐标信息；
若待处理的建筑设计图形为设计图，则分别提取设计图的各个梁柱节点，并获取各个梁柱节点的坐标信息。
可选地，分别将获得的各个坐标信息转化成相应的全局变量，并基于获得各个全局变量，针对建筑设计图形进行参数化建模，获得相应的建筑模型之前，还包括：
排序单元，用于基于参数化建模过程关联的排序配置信息，将获得的各个坐标信息按照目标位置参量的大小进行排序；
校验单元，用于分别对排序后的各个坐标信息进行数据校验，剔除各个坐标信息中的重复的坐标信息。
可选地，基于参数化建模过程关联的排序配置信息，将获得的各个坐标信息按照目标位置参量的大小进行排序，排序单元用于：
提取各个坐标信息包含的各个目标位置参量，其中，每个目标位置参量均包括X轴参量、Y轴参量和Z轴参量；
从X轴参量、Y轴参量和Z轴参量中选取一种作为用于排序的目标位置参量；
基于参数化建模过程关联的排序配置信息，将各个坐标信息按照选取出的目标位置参量的数值大小进行升序或者降序排序。
可选地，分别对排序后的各个坐标信息进行数据校验，剔除各个坐标信息中的重复的坐标信息，校验单元用于：
生成包含了各个坐标信息的初始样本；
针对各个坐标信息，采用循环迭代的方式分别执行以下操作，直到各个坐标信息均遍历完毕，输出目标样本，其中，针对一个坐标信息执行以下操作：
若为首轮迭代，则将一个坐标信息与初始样本进行匹配，若在初始样本中获得相应的匹配项，则从初始样本中剔除匹配项，并将新的样本作为下一轮次的样本；否则，将初始样本作为下一轮次的样本；
若为非首轮迭代，则获取当前一轮样本，并将一个坐标信息与当前一轮样本进行匹配，若在当前一轮样本中获得相应的匹配项，则从当前一轮中提出匹配项，将新的样本作为下一轮次的样本；否则，将当前一轮样本作为下一轮次的样本。
可选地，分别将获得的各个坐标信息转化成相应的全局变量，并基于获得的各个全局变量，针对建筑设计图形进行参数化建模，获得相应的建筑模型，建模单元920用于：
分别将获得的各个X轴参量信息、各个Y轴参量信息和各个Z轴参量信息转换为相应的第一全局变量信息、第二全局变量信息和第三全局变量信息；
基于转换得到的各个第一全局变量信息、各个第二全局变量信息和各个第三全局变量信息，对建筑设计图形进行参数化建模处理，得到相应的建筑模型。
基于同一发明构思，参阅图10所示，本公开实施例提供一种智能设备，包括：
存储器1001，用于存储可执行计算机程序；
处理器1002，用于读取存储器1001中的计算机程序，以实现上述第一方面中任一项的方法。
其中，在图10中，总线架构可以包括任意数量的互联的总线和桥，具体由处理器1002代表的一个或多个处理器和存储器1001代表的存储器的各种电路链接在一起。总线架构还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路链接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口提供接口。收发机可以是多个元件，即包括发送机和收发机，提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。处理器1002负责管理总线架构和通常的处理，存储器1001可以存储处理器1002在执行操作时所使用的数据。
处理器1002负责管理总线架构和通常的处理，存储器1001可以存储处理器1000在执行操作时所使用的数据。
基于同一发明构思，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由处理器执行时，使得所述处理器能够执行上述第一方面任一项所述的方法。
综上所述，本申请实施例中，智能设备获取待处理的建筑设计图形中各个梁柱节点的坐标信息，梁柱节点为建筑设计图形中用于表征建筑单元的基础节点，坐标信息中包含相应的梁柱节点的位置参数集合，以及，智能设备分别将获得的各个坐标信息转化成相应的全局变量，并基于获得的各个全局变量，针对建筑设计图形进行参数化建模，获得相应的建筑模型，并由智能设备将建筑模型作为预处理文件进行建筑结构评估计算，得到相应的有限元分析结果，从而实现对建筑设计图形中梁柱节点的提取、建模和有限元分析，进而保障了处理过程的准确性和快速性。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品系统。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品系统的形式。
本申请是参照根据本申请的方法、设备(系统)、和计算机程序产品系统的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (10)
1.一种建筑模型的分析方法，应用于智能设备，其特征在于，该方法包括：
获取待处理的建筑设计图形中各个梁柱节点的坐标信息，所述梁柱节点为所述建筑设计图形中用于表征建筑单元的基础节点，所述坐标信息中包含相应的梁柱节点的位置参数集合；
分别将获得的各个坐标信息转化成相应的全局变量，并基于获得的各个全局变量，针对所述建筑设计图形进行参数化建模，获得相应的建筑模型；
将所述建筑模型作为预处理文件进行建筑结构评估计算，得到相应的有限元分析结果；
所述分别将获得的各个坐标信息转化成相应的全局变量，并基于获得各个全局变量，针对所述建筑设计图形进行参数化建模，获得相应的建筑模型之前，还包括：
基于所述参数化建模过程关联的排序配置信息，将获得的各个坐标信息按照目标位置参量的大小进行排序；
分别对排序后的所述各个坐标信息进行数据校验，剔除所述各个坐标信息中的重复的坐标信息；
所述基于所述参数化建模过程关联的排序配置信息，将获得的各个坐标信息按照目标位置参量的大小进行排序，包括：
提取所述各个坐标信息包含的各个目标位置参量，其中，每个目标位置参量均包括X轴参量、Y轴参量和Z轴参量；
从所述X轴参量、所述Y轴参量和所述Z轴参量中选取一种作为用于排序的目标位置参量；
基于所述参数化建模过程关联的排序配置信息，将所述各个坐标信息按照选取出的所述目标位置参量的数值大小进行升序或者降序排序。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待处理的建筑设计图形中各个梁柱节点的坐标信息，包括：
若所述待处理的建筑设计图形为轴线图，则分别提取所述轴线图的各个轴线交叉点，将获得的各个轴线交叉点的坐标信息作为相应的梁柱节点的坐标信息；
若所述待处理的建筑设计图形为设计图，则分别提取所述设计图的各个梁柱节点，并获取所述各个梁柱节点的坐标信息。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别对排序后的所述各个坐标信息进行数据校验，剔除所述各个坐标信息中的重复的坐标信息，包括：
生成包含了所述各个坐标信息的初始样本；
针对所述各个坐标信息，采用循环迭代的方式分别执行以下操作，直到所述各个坐标信息均遍历完毕，输出目标样本，其中，针对一个坐标信息执行以下操作：
若为首轮迭代，则将所述一个坐标信息与所述初始样本进行匹配，若在所述初始样本中获得相应的匹配项，则从所述初始样本中剔除所述匹配项，并将新的样本作为下一轮次的样本；否则，将所述初始样本作为下一轮次的样本；
若为非首轮迭代，则获取当前一轮样本，并将所述一个坐标信息与所述当前一轮样本进行匹配，若在所述当前一轮样本中获得相应的匹配项，则从所述当前一轮中提出所述匹配项，将新的样本作为下一轮次的样本；否则，将所述当前一轮样本作为下一轮次的样本。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别将获得的各个坐标信息转化成相应的全局变量，并基于获得的各个全局变量，针对所述建筑设计图形进行参数化建模，获得相应的建筑模型，包括：
分别将获得的各个X轴参量信息、各个Y轴参量信息和各个Z轴参量信息转换为相应的第一全局变量信息、第二全局变量信息和第三全局变量信息；
基于转换得到的各个所述第一全局变量信息、各个所述第二全局变量信息和各个所述第三全局变量信息，对所述建筑设计图形进行参数化建模处理，得到相应的建筑模型。
5.一种建筑模型的分析装置，应用于智能设备，其特征在于，该装置包括：
获取单元，用于获取待处理的建筑设计图形中各个梁柱节点的坐标信息，所述梁柱节点为所述建筑设计图形中用于表征建筑单元的基础节点，所述坐标信息中包含相应的梁柱节点的位置参数集合；
建模单元，用于分别将获得的各个坐标信息转化成相应的全局变量，并基于获得的各个全局变量，针对所述建筑设计图形进行参数化建模，获得相应的建筑模型；
分析单元，用于将所述建筑模型作为预处理文件进行建筑结构评估计算，得到相应的有限元分析结果；
所述分别将获得的各个坐标信息转化成相应的全局变量，并基于获得各个全局变量，针对所述建筑设计图形进行参数化建模，获得相应的建筑模型之前，还包括：
排序单元，用于基于所述参数化建模过程关联的排序配置信息，将获得的各个坐标信息按照目标位置参量的大小进行排序；
校验单元，用于分别对排序后的所述各个坐标信息进行数据校验，剔除所述各个坐标信息中的重复的坐标信息；
所述基于所述参数化建模过程关联的排序配置信息，将获得的各个坐标信息按照目标位置参量的大小进行排序，所述排序单元用于：
提取所述各个坐标信息包含的各个目标位置参量，其中，每个目标位置参量均包括X轴参量、Y轴参量和Z轴参量；
从所述X轴参量、所述Y轴参量和所述Z轴参量中选取一种作为用于排序的目标位置参量；
基于所述参数化建模过程关联的排序配置信息，将所述各个坐标信息按照选取出的所述目标位置参量的数值大小进行升序或者降序排序。
6.如权利要求5所述的装置，其特征在于，所述获取待处理的建筑设计图形中各个梁柱节点的坐标信息，所述获取单元用于：
若所述待处理的建筑设计图形为轴线图，则分别提取所述轴线图的各个轴线交叉点，将获得的各个轴线交叉点的坐标信息作为相应的梁柱节点的坐标信息；
若所述待处理的建筑设计图形为设计图，则分别提取所述设计图的各个梁柱节点，并获取所述各个梁柱节点的坐标信息。
7.如权利要求5所述的装置，其特征在于，所述分别对排序后的所述各个坐标信息进行数据校验，剔除所述各个坐标信息中的重复的坐标信息，所述校验单元用于：
生成包含了所述各个坐标信息的初始样本；
针对所述各个坐标信息，采用循环迭代的方式分别执行以下操作，直到所述各个坐标信息均遍历完毕，输出目标样本，其中，针对一个坐标信息执行以下操作：
若为首轮迭代，则将所述一个坐标信息与所述初始样本进行匹配，若在所述初始样本中获得相应的匹配项，则从所述初始样本中剔除所述匹配项，并将新的样本作为下一轮次的样本；否则，将所述初始样本作为下一轮次的样本；
若为非首轮迭代，则获取当前一轮样本，并将所述一个坐标信息与所述当前一轮样本进行匹配，若在所述当前一轮样本中获得相应的匹配项，则从所述当前一轮中提出所述匹配项，将新的样本作为下一轮次的样本；否则，将所述当前一轮样本作为下一轮次的样本。
8.如权利要求5所述的装置，其特征在于，所述分别将获得的各个坐标信息转化成相应的全局变量，并基于获得的各个全局变量，针对所述建筑设计图形进行参数化建模，获得相应的建筑模型，所述建模单元用于：
分别将获得的各个X轴参量信息、各个Y轴参量信息和各个Z轴参量信息转换为相应的第一全局变量信息、第二全局变量信息和第三全局变量信息；
基于转换得到的各个所述第一全局变量信息、各个所述第二全局变量信息和各个所述第三全局变量信息，对所述建筑设计图形进行参数化建模处理，得到相应的建筑模型。
9.一种智能设备，其特征在于，包括：
存储器，用于存储可执行指令；
处理器，用于读取并执行所述存储器中存储的可执行指令，以实现如权利要求1-4任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，当所述存储介质中的指令由处理器执行时，使得所述处理器能够执行如权利要求1-4任一项所述的方法。
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