CN114662198A - 基于bim技术的曲面混凝土模板施工方法 - Google Patents

基于bim技术的曲面混凝土模板施工方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于BIM技术的曲面混凝土模板施工方法，包括：基于Revit概念体量功能创建参数化曲面模型；进行参数化U、V网格划分，并赋予可变u、v参数，u、v参数用于控制所需模板的边长尺寸，于U、V网格的相交处生成交点；分析模板各项加工参数，通过建立自适应点及参照线，利用几何原理确定模板边长的圆心角参数n，并形成模板边长的自适应参数；将自适应参数载入到U、V网格的交点；赋予模板厚度，得到模板的3d模型文件；利用Revit明细表功能提取模板的3d模型文件形成加工数据清单。本发明提供一种基于BIM建模及神经卷积算法的曲面混凝土模板设计及制作方法，实现曲面混凝土模板面板的快速精确设计和制造。

Description

基于BIM技术的曲面混凝土模板施工方法
技术领域
本发明涉及一种施工模板的设计及制造方法，尤其涉及一种基于BIM技术的曲面混凝土模板施工方法。
背景技术
由于审美的发展和技术的进步，现代建筑物及构筑物进场设计成异形曲面混凝土结构，对混凝土表面质量观感有非常高的要求。进而对模板的设计和制作也有非常高的要求。但是普通模板，无论是胶木模板、铝模板还是钢模板，都是平面模板，难以切实贴合施工曲面经常导致不能满足设计需求、混凝土线型不顺适等问题。传统方法只能将曲线转化为多段折线，采用切割模板的方式尽量地进行曲线线性的拟合。经常需要人工切割模板造成大量材料浪费而且增加了人工成本。但该方法只能适用于平面曲线构件，在双曲面等异性曲面构件时该方法难以适用，且造成大量拼接缝隙需要凿除或者抹灰，进一步降低了工程质量效应和经济效应。
发明内容
本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本发明提出了一种基于BIM技术的曲面混凝土模板施工方法，能够实现曲面混凝土模板面板的快速精确设计和制造。
本发明采用的技术方案是：一种基于BIM技术的曲面混凝土模板施工方法，其特征在于，包括：
步骤1：基于Revit概念体量功能创建所需曲面混凝土结构的参数化曲面模型；
步骤2：对所述参数化曲面模型进行参数化U、V网格划分，并赋予可变u、v参数，所述u、v参数用于控制所需模板的边长尺寸，于所述U、V网格的相交处生成交点；
步骤3：分析模板各项加工参数，通过建立自适应点及参照线，利用几何原理确定模板边长的圆心角参数n，并形成模板边长的自适应参数；
步骤4：将所述自适应参数载入到所述U、V网格的交点，布满所述参数化曲面模型表面，利用神经卷积网络算法和/或边框回归算法，算出在模板数量最小化的情况下，最大限度贴合曲面混凝土结构表面的模板边长和模板数量；
步骤5：赋予模板厚度，得到模板的3d模型文件；
步骤6：利用Revit明细表功能提取模板的3d模型文件形成加工数据清单。
可选地，还包括步骤7：将模板的3d模型文件导入加工机床，并根据模型选用不同的钻头及刀路，通过CNC集装制造出对应的模板。
可选地，步骤3进一步包括：
步骤31：创建模板边长的自适应点及连接所述自适应点的样条曲线，将所述样条曲线形成的边长进行路径分割，于相邻两个分割点之间创建长度参数s，边长参数L＝s*m，m为分割点的个数；
步骤32：在所述样条曲线上创建模板截面轮廓，生成实体模板，并赋予先关可变参数；
步骤33：利用几何原理在所述自适应点间创建参照线，确定模板边长所对应的圆心角参数n。
可选地，步骤33进一步包括：
于所述自适应点间创建至少两条直线参照线，并于所述直线参照线中点上分别添加第一参照点；
于所述第一参照点上分别创建垂直于所在直线参照线的垂直参照线；
于所述垂直参照线的交点上添加圆心参照点，所述圆心参照点为模板边长所对应的圆心；
将所述圆心参照点与对应的两个自适应点分别连接形成两条连心参照线；
于两条所述连心参照线中点上添加两个第二参照点，以两个所述第二参照点与所述圆心参照点两两相连创建三条参照线并生成平面三角形；
于所述平面三角形为参照平面创建圆心角参数n。
可选地，步骤4进一步包括：通过以下步骤利用神经卷积网络算法和边框回归算法确定模板边长和模板数量：
对所述U、V网格的交点载入的所述自适应参数进行PCA降维；
将各交点的所述自适应参数作为神经卷积网络算法的输入样本；
对样本进行去中心化；
计算样本的协方差矩阵；
对协方差矩阵做特征值分析；
取最大的X个特征值对所对应的特征向量；
输出投影矩阵；
在python中进行PCA降维计算，得到一个或多个模板尺寸；
用Revit自带过滤器区分不同尺寸的面板的定位并自动标记和收集。
本发明由于采用上述技术方案，使其具有以下有益效果：
本发明利用BIM技术对曲面混凝土结构进行建模，利用曲面模型对模板面进行参数化设计。然后利用神经卷积网络算法及bonding box(边框回归)算法对标准模板尺寸及数量进行优化调整，在标准模板数量、模板周转次数和模板面积之间取得较好的平衡。再利用BIM参数化设计设置模板，确定模板3D模型，最终确定模板加工方案并通过CNC集装进行加工制造。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的基于BIM技术的曲面混凝土模板施工方法的流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明所要解决的技术问题是提供一种基于BIM建模及神经卷积算法的曲面混凝土模板设计及制作方法，实现曲面混凝土模板面板的快速精确设计和制造。
参阅图1，本发明实施例提供了一种基于BIM技术的曲面混凝土模板施工方法，其施工方法的流程如下：
步骤1：基于Revit概念体量功能创建所需曲面混凝土结构的参数化曲面模型。
在此之前，首先整理施工图集施工方案，确定各项数据及参数，再以Revit概念体量创建曲面混凝土结构模型。
步骤2：对参数化曲面模型进行参数化U、V网格划分，并赋予可变u、v参数与之关联，u、v参数用于控制所需模板的边长尺寸，通过输入可变参数u、v可实现模板边长根据U、V网格自动划分，以符合施工方案要求；于划分好的U、V网格，点击交点命令，Revit软件自动在U、V网格相交处生成交点。
步骤3：分析模板各项加工参数，通过建立自适应点及参照线，利用几何原理确定模板边长的圆心角参数n，并形成模板边长的自适应参数。
具体地，创建虚拟模块自适应模板参数分析模块，并在此模块中创建模板边长的三个参照点并使之自适应(即：使参照点转变为自适应点)，并对自适应点进行编号(起点自适应点为1#，中点自适应点为2#，终点自适应点为3#)。
然后，以通过点的样条曲线连接三个自适应点，将样条曲线形成的模板边长进行路径分割，在模板边长上自动形成200个分割点(分割点数量可添加参数控制，点越多，所计算的模板边长精度越准确)。
再于相邻两个分割点创建长度参数s，并创建公式参数：边长L＝s*200。
接着，在样条曲线上创建模板截面轮廓，生成实体模板，并赋予模板编号参数N；
再于三个自适应点间创建两条直线参照线，并与两条参照线中点上分别添加参照点，以此参照点上分别创建垂直于自适应点间直线参照线的两条垂直参照线，于所述两条垂直参照线的交点上添加参照点，并使之以交点为主体(即确保参照点与交点关联)，此参照点即为边长所对应的圆心；
然后，于确定的圆心位置参照点创建与1#自适应点和2#自适应点分别连接的两条参照线，并在两条参照线中点上分别添加两个参照点，以此两个参照点与圆心参照点两两相连创建三条参照线并生成不可见的平面三角形；
最后，以平面三角形为参照平面，在其上创建圆心角参数n。
步骤4：将自适应弧形钢管参数分析模块中创建的自适应参数载入到U、V网格的交点，布满参数化曲面模型表面，利用神经卷积网络算法和边框回归算法，算出在模板数量最小化的情况下，最大限度贴合曲面混凝土结构表面的模板边长和模板数量；
具体地，通过以下步骤利用神经卷积网络算法和边框回归算法确定模板边长和模板数量：
一、PCA降维：
对U、V网格的交点载入的自适应参数进行PCA降维；
1、原理：矩阵的主成分就是其协方差矩阵对应的特征向量，按照对应的特征值大小进行排序，最大的特征值就是第一主成分，其次是第二主成分，以此类推。
其中，方差：各个样本和样本均值的差的平方和的均值，用来度量一组数据的分散程度；
协方差：用于度量两个变量之间的线性相关性程度，若两个变量的协方差为0，则可认为二者线性无关。协方差矩阵则是由变量的协方差值构成的矩阵(对称阵)；
特征向量：矩阵的特征向量是描述数据集结构的非零向量，并满足如下公式：
Figure BDA0003565349890000051
其中：A是方阵，v是特征向量，λ是特征值。
2、主成分分析-算法过程：
输入：样本集D(U、V网格的交点载入的自适应参数)。
过程：
(1)对样本进行去中心化；
(2)计算样本的协方差矩阵；
(3)对协方差矩阵做特征值分析；
(4)取最大的X个特征值对所对应的特征向量。
输出：投影矩阵。
然后在python中进行算法，具体如下：
#加载matplotlib用于数据的可视化
import matplotlib.pyplot as plt
#加载PCA算法包
from sklearn.decomposition import PCA
在sklearn库中，可以使用sklearn.decomposition.PCA加载PCA进行降维，主要参数有:
n_components：指定主成分的个数，即降维后数据的维度。
svd_solver：设置特征值分解的方法，默认为‘auto’,其他可选有‘full’,“arpack’,‘randomized’。
二、数据校核
为了保证降维的方向正确，可以采用bezier方法对原有曲线公示进行调整。
Figure BDA0003565349890000061
参数说明；
points：点坐标，格式为[x0,y0,x1,y1,x2,y2,...,xn,yn],(x0,y0)为起始点坐标，(xn,yn)为终止点坐标；中间其它的点依次为控制点坐标。
贝塞尔曲线的次阶数由控制点的个数来决定。即曲线的次阶数＝控制点的个数-1；所以在理论上，此函数能够绘制的贝塞尔曲线的次阶数是无限制的。
cutnumber:切分段数，即将生成之曲线按几段绘制出来。越多越圆滑；最小为2；
中间用到了阶乘函数(自行解决).
f:系数；x,y:点的坐标；
bpoints:最终生成的点集；
————————————————
调整后的曲线公示，重复利用REVIT或者INGRAWORKS软件中“自适应公制常规模型”，按照上文步骤生成特征参数，重复PCA步骤之后，所对应的投影应该落于第一次的投影范围内。
三、保证了PCA降维正确性后，对投影图形进行网状分割：
Figure BDA0003565349890000071
最后得到一个或多个模板尺寸，然后用软件自带过滤器区分不同尺寸的模板的定位并自动标记和收集。
本发明方法利用BIM技术对曲面混凝土结构进行建模，利用曲面模型对模板面进行参数化设计。然后利用利用神经卷积网络算法及bonding box算法对标准模板尺寸及数量进行优化调整，在标准模板数量、模板周转次数和模板面积之间取得较好的平衡。再利用BIM参数化设计设置模板，确定模板3d模型，最终确定模板加工方案并通过CNC集装进行加工制造。
本发明中未涉及部分均与现有技术相同或可采用现有技术加以实现。尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (5)

1.一种基于BIM技术的曲面混凝土模板施工方法，其特征在于，包括：
步骤1：基于Revit概念体量功能创建所需曲面混凝土结构的参数化曲面模型；
步骤2：对所述参数化曲面模型进行参数化U、V网格划分，并赋予可变u、v参数，所述u、v参数用于控制所需模板的边长尺寸，于所述U、V网格的相交处生成交点；
步骤3：分析模板各项加工参数，通过建立自适应点及参照线，利用几何原理确定模板边长的圆心角参数n，并形成模板边长的自适应参数；
步骤4：将所述自适应参数载入到所述U、V网格的交点，布满所述参数化曲面模型表面，利用神经卷积网络算法和/或边框回归算法，算出在模板数量最小化的情况下，最大限度贴合曲面混凝土结构表面的模板边长和模板数量；
步骤5：赋予模板厚度，得到模板的3d模型文件；
步骤6：利用Revit明细表功能提取模板的3d模型文件形成加工数据清单。
2.如权利要求1所述的基于BIM技术的曲面混凝土模板施工方法，其特征在于，还包括步骤7：将模板的3d模型文件导入加工机床，并根据模型选用不同的钻头及刀路，通过CNC集装制造出对应的模板。
3.如权利要求1所述的基于BIM技术的曲面混凝土模板施工方法，其特征在于，步骤3进一步包括：
步骤31：创建模板边长的自适应点及连接所述自适应点的样条曲线，将所述样条曲线形成的边长进行路径分割，于相邻两个分割点之间创建长度参数s，边长参数L＝s*m，m为分割点的个数；
步骤32：在所述样条曲线上创建模板截面轮廓，生成实体模板，并赋予先关可变参数；
步骤33：利用几何原理在所述自适应点间创建参照线，确定模板边长所对应的圆心角参数n。
4.如权利要求3所述的基于BIM技术的曲面混凝土模板施工方法，其特征在于，步骤33进一步包括：
于所述自适应点间创建至少两条直线参照线，并于所述直线参照线中点上分别添加第一参照点；
于所述第一参照点上分别创建垂直于所在直线参照线的垂直参照线；
于所述垂直参照线的交点上添加圆心参照点，所述圆心参照点为模板边长所对应的圆心；
将所述圆心参照点与对应的两个自适应点分别连接形成两条连心参照线；
于两条所述连心参照线中点上添加两个第二参照点，以两个所述第二参照点与所述圆心参照点两两相连创建三条参照线并生成平面三角形；
于所述平面三角形为参照平面创建圆心角参数n。
5.如权利要求4所述的基于BIM技术的曲面混凝土模板施工方法，其特征在于，步骤4进一步包括：通过以下步骤利用神经卷积网络算法和边框回归算法确定模板边长和模板数量：
对所述U、V网格的交点载入的所述自适应参数进行PCA降维；
将各交点的所述自适应参数作为神经卷积网络算法的输入样本；
对样本进行去中心化；
计算样本的协方差矩阵；
对协方差矩阵做特征值分析；
取最大的X个特征值对所对应的特征向量；
输出投影矩阵；
在python中进行PCA降维计算，得到一个或多个模板尺寸；
用Revit自带过滤器区分不同尺寸的面板的定位并自动标记和收集。
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