CN116108549B - 一种绿色建筑构件组合虚拟装配系统及方法 - Google Patents

一种绿色建筑构件组合虚拟装配系统及方法 Download PDF

Info

Publication number
CN116108549B
CN116108549B CN202310382029.XA CN202310382029A CN116108549B CN 116108549 B CN116108549 B CN 116108549B CN 202310382029 A CN202310382029 A CN 202310382029A CN 116108549 B CN116108549 B CN 116108549B
Authority
CN
China
Prior art keywords
virtual
component
assembly
model
information
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202310382029.XA
Other languages
English (en)
Other versions
CN116108549A (zh
Inventor
焦冰
唐丽雅
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Wuchang University of Technology
Original Assignee
Wuchang University of Technology
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Wuchang University of Technology filed Critical Wuchang University of Technology
Priority to CN202310382029.XA priority Critical patent/CN116108549B/zh
Publication of CN116108549A publication Critical patent/CN116108549A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN116108549B publication Critical patent/CN116108549B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/10—Geometric CAD
    • G06F30/13—Architectural design, e.g. computer-aided architectural design [CAAD] related to design of buildings, bridges, landscapes, production plants or roads
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T19/00—Manipulating 3D models or images for computer graphics
    • G06T19/20—Editing of 3D images, e.g. changing shapes or colours, aligning objects or positioning parts
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2200/00—Indexing scheme for image data processing or generation, in general
    • G06T2200/04—Indexing scheme for image data processing or generation, in general involving 3D image data
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2219/00—Indexing scheme for manipulating 3D models or images for computer graphics
    • G06T2219/20—Indexing scheme for editing of 3D models
    • G06T2219/2008—Assembling, disassembling
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/30—Computing systems specially adapted for manufacturing

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Architecture (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Civil Engineering (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Structural Engineering (AREA)
  • Computer Graphics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Processing Or Creating Images (AREA)
  • Manipulator (AREA)

Abstract

本发明提供了一种绿色建筑构件组合虚拟装配系统及方法，包括信息管理模块，模型模块，模型库，场景模拟模块，场景库，计划制定模块，操控模块，输出模块。首先获取所有装配构件的数据信息，并将获取到的信息进行分类管理；随后构建多维空间，再根据分类后的构件数据信息对每个构件进行定位，获得独有标识，利用各个标记之间的相关匹配信息得到虚拟构件组合模型以及虚拟场景；最后对得到的虚拟构件组合模型集合和虚拟场景集合进行特征提取获得特征向量，进一步对特征向量进行虚拟拟合计算，得到最佳虚拟装配组合。本发明解决了现有技术中装配速度较慢，装配准确性较差的问题，实现了较快较准确的绿色建筑构件组合虚拟装配的技术效果。

Description

一种绿色建筑构件组合虚拟装配系统及方法
技术领域
本发明涉及建筑技术领域，尤其涉及一种绿色建筑构件组合虚拟装配系统及方法。
背景技术
在近几年，环保是各个国家的主要问题，在建筑中装配式建筑与绿色建筑成为建筑领域新热点，绿色建筑是建筑发展的一个方向，装配式建筑是一个发展的载体，在探索并刷新绿色建材应用价值的道路上，新型建材的绿色装配式房屋将二者结合，从生产到安装，践行低排放低耗能的绿色保护理念；虚拟装配技术是虚拟现实技术、计算机仿真技术等多种先进技术在知道装配领域的综合应用，可极大的提高设计和制造的效率。
现有技术中，有建筑构件虚拟装配流程显示方法、装置、设备和介质，主要包括：获取建筑构件对应的当前待显示部件；从建筑信息模型中读取所述当前待显示部件的位置信息；读取所述当前待显示部件的安装信息；根据所述安装信息并基于预先设置的动力学算法计算安装速度；根据所述位置信息和所述安装速度显示所述当前待显示部件的装配流程。
但上述技术至少存在如下技术问题：装配速度较慢，装配准确性较差。
发明内容
本申请实施例通过提供一种绿色建筑构件组合虚拟装配系统及方法，解决了现有技术中装配速度较慢，装配准确性较差的问题，实现了较快较准确的绿色建筑构件组合虚拟装配的技术效果。
本申请具体包括以下技术方案：
一种绿色建筑构件组合虚拟装配系统，包括以下部分：
信息管理模块，模型模块，模型库，场景模拟模块，场景库，计划制定模块，操控模块，输出模块；
所述信息管理模块，是将绿色建筑构件信息进行获取并管理，为绿色建筑构件组合虚拟装配提供信息依据，并将获取的构件数据信息传送给模型模块，进行模型处理；
所述模型模块，通过将信息管理模块获取的构件数据信息，从模型库中进行模型选取，若无匹配模型，则根据所述构件数据信息进行构件，生成需要的虚拟构件模型；
所述模型库，存放各种装配模型，为所述绿色建筑构件组合虚拟装配提供模型准备；
所述场景模拟模块，调用场景库中的场景为所述绿色构件组合虚拟装配提供各种场景，为不同构件的使用场景提供场景模拟，是虚拟装配系统的核心；
所述场景库，用来存放各种装配场景，包含虚拟现实算法，虚拟装配环境配置、虚拟装配环境生成、构件模型、虚拟装配工具包以及虚拟外部设备驱动系统；
所述计划制定模块，根据模型模块以及场景模拟模块得到的虚拟构件模型以及场景模拟，进行装配计划；
所述操控模块，对完成虚拟装配计划的构件组合进行操控，实现所述绿色建筑构件组合的虚拟装配；
所述输出模块，将操控模块完成的虚拟装配进行输出。
一种绿色建筑构件组合虚拟装配方法，包括以下步骤：
S1. 获取所有装配构件的数据信息，并将获取到的信息进行分类管理，为后续处理提供数据信息依据；
S2. 构建多维空间，在所述多维空间中根据分类后的构件数据信息对每个构件进行定位，获得独有标识，利用各个标记之间的相关匹配信息得到虚拟构件组合模型以及虚拟场景；
S3. 根据对得到的虚拟构件组合模型集合和虚拟场景集合进行特征提取得到特征向量，进一步对虚拟构件组合模型集合和虚拟场景集合的特征向量进行虚拟拟合计算，得到最佳虚拟装配组合，进行构件组合虚拟装配。
进一步，所述步骤S1，具体包括：
通过现有技术扫描、查询方法对装配构件的数据信息进行获取，得到构件数据信息集合
Figure SMS_1
，将获取的构件数据信息进行遍历多重分类，所述遍历多重分类即根据构件的数据信息的不同特性来建立分类准则，依据分类准则对构件数据信息进行多次分类，得到最终分类的构件数据信息集合/>
Figure SMS_2
，为后续构件多维空间提供更准确的标记信息。
进一步，所述步骤S2，具体包括：
构建多维空间，在所述多维空间中根据分类后的构件数据信息对绿色建筑中的每个构件进行定位，进一步获得构件独有标识，根据构件标记信息，计算各个标记之间的相关匹配信息，根据相关匹配信息进一步得到虚拟构件组合模型以及虚拟场景。
进一步，所述步骤S2，还包括：
在所述多维空间中根据分类处理后的不同构件的数据信息
Figure SMS_4
进行定位，得到所有绿色建筑构件在所述多维空间的独有标识集合/>
Figure SMS_6
，
Figure SMS_9
，其中，N表示构件的总数，集合/>
Figure SMS_5
中的任意一个元素可用/>
Figure SMS_7
表示，/>
Figure SMS_8
表示第n个构件在所述多维空间中的独有标识，有/>
Figure SMS_10
，L表示所述多维空间的维度，/>
Figure SMS_3
分别表示在所述多维空间中第一、二、……、L维度的数据。
进一步，所述步骤S2，还包括：
根据构件在所述多维空间中的独有标识信息来确定绿色建筑构件之间的相关匹配信息，进一步确定虚拟构件组合模型以及虚拟场景，具体过程如下：
第一步，将绿色建筑构件在所述多维空间中的维度，根据经验法筛选与构件组合模型和虚拟场景相关的标识信息数据，得到所述多维空间中的模型数据部分和场景数据部分；
第二步，根据绿色建筑构件中模型数据之间的计算构件之间模型数据的相关匹配信息，得到虚拟构件组合模型集合
Figure SMS_11
；
第三步，参照第二步模型数据相关匹配信息计算过程，计算得到绿色建筑构件中场景数据的相关匹配信息，得到虚拟场景集合
Figure SMS_12
。
进一步，所述步骤S2，还包括：
根据绿色建筑构件中模型数据之间的计算构件之间模型数据的相关匹配信息，得到虚拟构件组合模型集合
Figure SMS_13
，具体地，通过构件之间独有模型标识数据构成的多维向量进行计算，具体计算过程如下：首先，在所述多维空间中，利用任意两个构件标识组成的向量范数计算两两构件的相关匹配信息，并根据经验法设定阈值/>
Figure SMS_14
，选取小于阈值的相关匹配信息，并将绿色建筑构件的位置记录，构成两构件组合模型集合，然后，在所述多维空间中，利用构件标识组成的向量之间的内积计算多个构件的相关匹配信息，并根据经验法设定阈值/>
Figure SMS_15
，选取小于阈值的相关匹配信息，并将绿色建筑构件的位置记录，构成多个构件组合模型集合，将所有构件遍历后，最终得到虚拟构件组合模型集合/>
Figure SMS_16
。
进一步，所述步骤S3，具体包括：
根据对得到的虚拟构件组合模型集合和虚拟场景集合进行特征提取得到特征向量，进一步对虚拟构件组合模型集合和虚拟场景集合的特征向量进行虚拟拟合计算，得到最佳虚拟装配组合，进行构件组合虚拟装配；
采用现有技术对虚拟构件组合模型集合和虚拟场景集合进行特征提取得到特征向量集合
Figure SMS_17
、/>
Figure SMS_18
，对所述特征向量利用特征向量的特征参数一致性计算虚拟拟合概率，得到任意构件组合模型集合和虚拟场景集合的虚拟拟合概率集合XP，取所述集合的最大值，即得到最佳虚拟装配组合，进一步得到装配式建筑构件的最优匹配集合，完成绿色建筑构件组合虚拟装配。
本申请实施例中提供的多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
1、本申请通过对获取的构件数据信息进行遍历多重分类，得到最终分类的构件数据信息集合，将构件进行更准确更详细的区分，为后续多维空间中构件跟个准确的标记提供了数据基础，进一步为较快较准确的绿色建筑构件组合虚拟装配进行铺垫。
2、本申请通过构件多维空间，并在所述多维空间对每个构件进行定位，并将构件数据信息分为模型数据部分和场景数据部分，利用所述构件在多维空间中不同数据部分的独有标识进行相关匹配信息计算，再对相关匹配信息进行经验法筛选，更准确更快速地得到最终的虚拟构件组合模型集合和虚拟场景集合，进一步较快较准确的对绿色建筑构件组合进行虚拟装配。
3、本申请通过对虚拟构件组合模型集合和虚拟场景集合进行特征提取得到特征向量集合，得到更准确更具有代表性的特征信息，并利用特征向量的特征参数一致性计算任意构件组合模型集合和虚拟场景集合的虚拟拟合概率，得到最佳虚拟装配组合，进一步较快较准确的绿色建筑构件组合虚拟装配。
附图说明
图1为本申请所述绿色建筑构件组合虚拟装配方法的流程图。
具体实施方式
本申请实施例通过提供一种绿色建筑构件组合虚拟装配系统及方法，解决了现有技术中装配速度较慢，装配准确性较差的技术问题，总体思路如下：
首先，获取所有装配构件的数据信息，并将获取到的信息进行分类管理，为后续处理提供数据信息依据；随后，构建多维空间，在所述多维空间中根据分类后的构件数据信息对每个构件进行定位，获得独有标识，利用各个标记之间的相关匹配信息得到虚拟构件组合模型以及虚拟场景；最后，根据对得到的虚拟构件组合模型集合和虚拟场景集合进行特征提取得到特征向量，进一步对虚拟构件组合模型集合和虚拟场景集合的特征向量进行虚拟拟合计算，得到最佳虚拟装配组合，进行构建组合虚拟装配。通过对获取的构件数据信息进行遍历多重分类，得到最终分类的构件数据信息集合，将构件进行更准确更详细的区分，为后续多维空间中构件跟个准确的标记提供了数据基础，进一步为较快较准确的绿色建筑构件组合虚拟装配进行铺垫；通过构件多维空间，并在所述多维空间对每个构件进行定位，并将构件数据信息分为模型数据部分和场景数据部分，利用所述构件在多维空间中不同数据部分的独有标识进行相关匹配信息计算，再对相关匹配信息进行经验法筛选，更准确更快速地得到最终的虚拟构件组合模型集合和虚拟场景集合，进一步较快较准确的对绿色建筑构件组合进行虚拟装配；通过对虚拟构件组合模型集合和虚拟场景集合进行特征提取得到特征向量集合，得到更准确更具有代表性的特征信息，并利用特征向量的特征参数一致性计算任意构件组合模型集合和虚拟场景集合的虚拟拟合概率，得到最佳虚拟装配组合，进一步较快较准确的绿色建筑构件组合虚拟装配。
为了更好的理解上述技术方案，下面将结合说明书附图以及具体的实施方式对上述技术方案进行详细的说明。
本申请所述的一种绿色建筑构件组合虚拟装配系统包括以下部分：
信息管理模块，模型模块，模型库，场景模拟模块，场景库，计划制定模块，操控模块，输出模块；
所述信息管理模块，是将绿色建筑构件信息进行获取并管理，为绿色建筑构件组合虚拟装配提供信息依据，并将获取的构件数据信息传送给模型模块，进行模型处理；
所述模型模块，通过将信息管理模块获取的构件数据信息，从模型库中进行模型选取，若无匹配模型，则根据所述构件数据信息进行构件，生成需要的虚拟构件模型；
所述模型库，存放各种装配模型，为所述绿色建筑构件组合虚拟装配提供模型准备；
所述场景模拟模块，调用场景库中的场景为所述绿色构件组合虚拟装配提供各种场景，为不同构件的使用场景提供场景模拟，是虚拟装配系统的核心；
所述场景库，用来存放各种装配场景，包含虚拟现实算法，虚拟装配环境配置、虚拟装配环境生成、构件模型、虚拟装配工具包以及虚拟外部设备驱动系统；
所述计划制定模块，根据模型模块以及场景模拟模块得到的虚拟构件模型以及场景模拟，进行装配计划；
所述操控模块，对完成虚拟装配计划的构件组合进行操控，实现所述绿色建筑构件组合的虚拟装配；
所述输出模块，将操控模块完成的虚拟装配进行输出。
参照附图1，本申请所述一种绿色建筑构件组合虚拟装配方法包括以下步骤：
S1. 获取所有装配构件的数据信息，并将获取到的信息进行分类管理，为后续处理提供数据信息依据；
S11. 获取所有装配构件的数据信息；
通过现有技术扫描，查询等方法对装配构件的数据信息进行获取，得到构件数据信息集合
Figure SMS_20
，/>
Figure SMS_26
，其中，N表示构件的个数，集合/>
Figure SMS_29
中的任意一个子集可由/>
Figure SMS_21
表示，/>
Figure SMS_22
表示第n个构件数据信息集合，/>
Figure SMS_25
，
Figure SMS_28
，M表示第n个构件的数据信息的个数，集合/>
Figure SMS_19
中的任意一个元素可由/>
Figure SMS_23
表示，/>
Figure SMS_24
表示第n个构件的第m个数据信息，/>
Figure SMS_27
，为后续绿色建筑构件组合虚拟装配提供原始数据依据；
S12. 将获取的构件数据信息进行分类处理并进行管理，为后续构件组合装配提供便利；
将获取的构件数据信息进行遍历多重分类，具体过程如下：
首先根据获取到的构件数据信息的数据类型将所有构件进行初次分类，得到初次分类的构件数据信息集合，在初次分类的基础上，按照尺寸容积大小进行再次分类，得到再次分类的构件数据信息集合，在再次分类的基础上，按照功能适用场景进行最终分类，得到最终分类的构件数据信息集合
Figure SMS_30
；
特别地，在具体应用中，根据构件数据信息的其他特性建立分类准则，进行分类，增加分类次数，得到更精准更详细的构件分类数据信息集合，为后续构件多维空间提供更准确的标记信息；
本申请通过对获取的构件数据信息进行遍历多重分类，得到最终分类的构件数据信息集合，将构件进行更准确更详细的区分，为后续多维空间中构件跟个准确的标记提供了数据基础，进一步为较快较准确的绿色建筑构件组合虚拟装配进行铺垫。
S2. 构建多维空间，在所述多维空间中根据分类后的构件数据信息对每个构件进行定位，获得独有标识，利用各个标记之间的相关匹配信息得到虚拟构件组合模型以及虚拟场景；
S21. 构建多维空间，在所述多维空间中根据分类后的构件数据信息对每个构件进行定位，进一步获得构件独有标识；
构建多维空间
Figure SMS_31
， 其中，L表示所述多维空间的维度，/>
Figure SMS_32
表示第L个维度数据，在所述多维空间的L个维度数据由分类后的数据信息组成，在所述多维空间中，根据分类处理后的不同构件的数据信息/>
Figure SMS_33
进行定位，获得所述构件的独有标识，即任意一个构件都在所述多维空间中有一个独有的定位标识，表示为：/>
Figure SMS_34
；
进一步，得到所有绿色建筑构件在所述多维空间的独有标识集合
Figure SMS_35
，
Figure SMS_36
，其中，N表示构件的总数，集合/>
Figure SMS_37
中的任意一个元素可用/>
Figure SMS_38
表示，/>
Figure SMS_39
表示第n个构件在所述多维空间中的独有标识，有/>
Figure SMS_40
，L表示所述多维空间的维度，/>
Figure SMS_41
分别表示在所述多维空间中第一、二、……、L维度的数据。
S22. 根据构件标记信息，计算各个标记之间的相关匹配信息，根据相关匹配信息进一步得到虚拟构件组合模型以及虚拟场景；
根据构件在所述多维空间中的独有标识信息来确定所述绿色建筑构件之间的相关匹配信息，进一步确定虚拟构件组合模型以及虚拟场景，具体过程如下：
第一步，将所述绿色建筑构件在所述多维空间中的维度，根据经验法筛选与构件组合模型和虚拟场景相关的标识信息数据，得到所述多维空间中的模型数据部分和场景数据部分；具体地：任意一个构件在所述多维空间中的模型数据部分和场景数据部分标识为：
Figure SMS_42
和/>
Figure SMS_43
，/>
Figure SMS_44
，
Figure SMS_45
，其中/>
Figure SMS_46
，/>
Figure SMS_47
分别表示模型数据和场景数据在所述多维空间所占维度个数，有：/>
Figure SMS_48
；
第二步，根据所述绿色建筑构件中模型数据之间的计算构件之间模型数据的相关匹配信息，得到虚拟构件组合模型集合
Figure SMS_49
；
具体地，通过构件之间独有模型标识数据构成的多维向量进行计算，具体计算过程如下：
在所述多维空间中，计算两两构件的相关匹配信息：
任意两个构件在多维空间中可表示为
Figure SMS_50
、/>
Figure SMS_51
，/>
Figure SMS_52
，相关匹配信息计算公式如下：
Figure SMS_53
根据经验法设定阈值
Figure SMS_54
，选取小于阈值的相关匹配信息，并将所述绿色建筑构件的位置记录，构成两构件组合模型集合/>
Figure SMS_55
，其中，/>
Figure SMS_56
表示满足要求的构件，Index表示满足要求的构件位置信息；
在所述多维空间中，计算多个构件的相关匹配信息：
任意3个构件在多维空间中可表示为
Figure SMS_57
、/>
Figure SMS_58
、/>
Figure SMS_59
，
Figure SMS_60
，相关匹配信息计算公式如下：
Figure SMS_61
根据经验法设定阈值
Figure SMS_62
，选取小于阈值的相关匹配信息，并将所述绿色建筑构件的位置记录，构成三构件组合模型集合/>
Figure SMS_63
，其中，/>
Figure SMS_64
表示满足要求的构件，Index表示满足要求的构件位置信息；
由此，完成遍历，根据相关匹配信息计算得到多构件组合模型集合，根据经验法对所述构件组合集合模型进行筛选，得到最终虚拟构件组合模型集合
Figure SMS_65
，
Figure SMS_66
，其中X表示模型个数，集合/>
Figure SMS_67
中的任意一个元素可由/>
Figure SMS_68
表示，/>
Figure SMS_69
表示第x个虚拟构件组合模型，/>
Figure SMS_70
；
第三步，参照第二步模型数据相关匹配信息计算过程，计算得到所述绿色建筑构件中场景数据的相关匹配信息，得到虚拟场景集合
Figure SMS_71
；/>
Figure SMS_72
，其中Y表示场景个数，集合/>
Figure SMS_73
中的任意一个元素可由/>
Figure SMS_74
表示，/>
Figure SMS_75
表示第y个虚拟场景，/>
Figure SMS_76
；
本申请通过构件多维空间，并在所述多维空间对每个构件进行定位，并将构件数据信息分为模型数据部分和场景数据部分，利用所述构件在多维空间中不同数据部分的独有标识进行相关匹配信息计算，再对相关匹配信息进行经验法筛选，更准确更快速地得到最终的虚拟构件组合模型集合和虚拟场景集合，进一步较快较准确的对绿色建筑构件组合进行虚拟装配。
S3. 根据对得到的虚拟构件组合模型集合和虚拟场景集合进行特征提取得到特征向量，进一步对虚拟构件组合模型集合和虚拟场景集合的特征向量进行虚拟拟合计算，得到最佳虚拟装配组合，进行构件组合虚拟装配。
S31. 根据对得到的虚拟构件组合模型集合和虚拟场景集合进行特征提取得到特征向量；
采用现有技术对虚拟构件组合模型集合和虚拟场景集合进行特征提取得到特征向量集合
Figure SMS_78
、/>
Figure SMS_83
，/>
Figure SMS_84
，其中，P表示虚拟构件组合模型特征向量的个数，集合/>
Figure SMS_80
中的任意一个元素可由/>
Figure SMS_81
表示，/>
Figure SMS_86
表示第p个特征向量，/>
Figure SMS_88
；
Figure SMS_79
，其中，Q表示虚拟场景集合的特征向量的个数，集合/>
Figure SMS_82
中的任意一个元素可由/>
Figure SMS_85
表示，/>
Figure SMS_87
表示第q个特征向量，/>
Figure SMS_77
。
S32. 对上述特征向量进行虚拟拟合计算，得到最佳虚拟装配组合，进行构件组合虚拟装配。
对上述特征向量进行虚拟拟合计算，得到最佳虚拟装配组合，具体过程如下：
计算第
Figure SMS_89
个构件组合与第/>
Figure SMS_90
个场景的虚拟拟合概率，计算公式如下：
Figure SMS_91
其中，
Figure SMS_92
表示第/>
Figure SMS_93
个构件组合与第/>
Figure SMS_94
个虚拟场景特征向量对应的特征参数一致程度，即两对应特征参数的个数，/>
Figure SMS_95
表示第/>
Figure SMS_96
个构件组合特征向量的长度，/>
Figure SMS_97
表示第/>
Figure SMS_98
个虚拟场景特征向量的长度；
以此完成遍历，计算得到任意构件组合模型集合和虚拟场景集合的虚拟拟合概率集合XP，取所述集合的最大值，即得到最佳虚拟装配组合，进一步得到所述装配式建筑构件的最优匹配集合，完成所述绿色建筑构件组合虚拟装配。
本申请通过对虚拟构件组合模型集合和虚拟场景集合进行特征提取得到特征向量集合，得到更准确更具有代表性的特征信息，并利用特征向量的特征参数一致性计算任意构件组合模型集合和虚拟场景集合的虚拟拟合概率，得到最佳虚拟装配组合，进一步较快较准确的绿色建筑构件组合虚拟装配。
综上所述，便完成了本申请所述的一种绿色建筑构件组合虚拟装配方法。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备（系统）、和计算机程序产品的流程图和／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。
尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (7)

1.一种绿色建筑构件组合虚拟装配方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1. 获取所有装配构件的数据信息，并将获取到的信息进行分类管理，为后续处理提供数据信息依据；
S2. 构建多维空间，在所述多维空间中根据分类后的构件数据信息对每个构件进行定位，获得独有标识，利用各个标记之间的相关匹配信息得到虚拟构件组合模型以及虚拟场景；
根据构件在所述多维空间中的独有标识信息来确定绿色建筑构件之间的相关匹配信息，进一步确定虚拟构件组合模型以及虚拟场景，具体过程如下：
第一步，将绿色建筑构件在所述多维空间中的维度，根据经验法筛选与构件组合模型和虚拟场景相关的标识信息数据，得到所述多维空间中的模型数据部分和场景数据部分；
第二步，根据绿色建筑构件中的模型数据来计算构件之间的相关匹配信息，得到虚拟构件组合模型集合XM；
第三步，参照第二步模型数据相关匹配信息计算过程，计算得到绿色建筑构件中场景数据的相关匹配信息，得到虚拟场景集合XS；
S3. 根据对得到的虚拟构件组合模型集合和虚拟场景集合进行特征提取得到特征向量，进一步对虚拟构件组合模型集合和虚拟场景集合的特征向量进行虚拟拟合计算，得到最佳虚拟装配组合，进行构件组合虚拟装配。
2.根据权利要求1所述的一种绿色建筑构件组合虚拟装配方法，其特征在于，所述步骤S1，具体包括：
通过现有技术扫描、查询方法对装配构件的数据信息进行获取，得到构件数据信息集合
Figure QLYQS_1
，将获取的构件数据信息进行遍历多重分类，所述遍历多重分类即根据构件的数据信息的不同特性来建立分类准则，依据分类准则对构件数据信息进行多次分类，得到最终分类的构件数据信息集合/>
Figure QLYQS_2
，为后续构件多维空间提供更准确的标记信息。
3.根据权利要求1所述的一种绿色建筑构件组合虚拟装配方法，其特征在于，所述步骤S2，具体包括：
构建多维空间，在所述多维空间中根据分类后的构件数据信息对绿色建筑中的每个构件进行定位，进一步获得构件独有标识，根据构件标记信息，计算各个标记之间的相关匹配信息，根据相关匹配信息进一步得到虚拟构件组合模型以及虚拟场景。
4.根据权利要求2或3所述的一种绿色建筑构件组合虚拟装配方法，其特征在于，所述步骤S2，还包括：
在所述多维空间中根据分类处理后的不同构件的数据信息
Figure QLYQS_4
进行定位，得到所有绿色建筑构件在所述多维空间的独有标识集合/>
Figure QLYQS_6
，/>
Figure QLYQS_8
，其中，N表示构件的总数，集合/>
Figure QLYQS_5
中的任意一个元素可用/>
Figure QLYQS_7
表示，/>
Figure QLYQS_9
表示第n个构件在所述多维空间中的独有标识，有/>
Figure QLYQS_10
，L表示所述多维空间的维度，
Figure QLYQS_3
分别表示在所述多维空间中第一、二、……、L维度的数据。
5.根据权利要求1所述的一种绿色建筑构件组合虚拟装配方法，其特征在于，所述步骤S2，还包括：
根据绿色建筑构件中的模型数据来计算构件之间的相关匹配信息，得到虚拟构件组合模型集合
Figure QLYQS_11
，具体地，通过构件之间独有模型标识数据构成的多维向量进行计算，具体计算过程如下：首先，在所述多维空间中，利用任意两个构件标识组成的向量范数计算两两构件的相关匹配信息，并根据经验法设定阈值/>
Figure QLYQS_12
，选取小于阈值的相关匹配信息，并将绿色建筑构件的位置记录，构成两构件组合模型集合，然后，在所述多维空间中，利用构件标识组成的向量之间的内积计算多个构件的相关匹配信息，并根据经验法设定阈值/>
Figure QLYQS_13
，选取小于阈值的相关匹配信息，并将绿色建筑构件的位置记录，构成多个构件组合模型集合，将所有构件遍历后，最终得到虚拟构件组合模型集合/>
Figure QLYQS_14
。
6.根据权利要求1所述的一种绿色建筑构件组合虚拟装配方法，其特征在于，所述步骤S3，具体包括：
根据对得到的虚拟构件组合模型集合和虚拟场景集合进行特征提取得到特征向量，进一步对虚拟构件组合模型集合和虚拟场景集合的特征向量进行虚拟拟合计算，得到最佳虚拟装配组合，进行构件组合虚拟装配；
采用现有技术对虚拟构件组合模型集合和虚拟场景集合进行特征提取得到特征向量集合
Figure QLYQS_15
、/>
Figure QLYQS_16
，对所述特征向量利用特征向量的特征参数一致性计算虚拟拟合概率，得到任意构件组合模型集合和虚拟场景集合的虚拟拟合概率集合XP，取所述集合的最大值，即得到最佳虚拟装配组合，进一步得到装配式建筑构件的最优匹配集合，完成绿色建筑构件组合虚拟装配。
7.一种绿色建筑构件组合虚拟装配系统，其特征在于，包括以下部分：
信息管理模块，模型模块，模型库，场景模拟模块，场景库，计划制定模块，操控模块，输出模块；
所述信息管理模块，是将绿色建筑构件信息进行获取并管理，为绿色建筑构件组合虚拟装配提供信息依据，并将获取的构件数据信息传送给模型模块，进行模型处理；
所述模型模块，通过将信息管理模块获取的构件数据信息，从模型库中进行模型选取，若无匹配模型，则根据所述构件数据信息进行构建，生成需要的虚拟构件模型；
所述模型库，存放各种装配模型，为所述绿色建筑构件组合虚拟装配提供模型准备；
所述场景模拟模块，调用场景库中的场景为所述绿色构件组合虚拟装配提供各种场景，为不同构件的使用场景提供场景模拟，是虚拟装配系统的核心；
所述场景库，用来存放各种装配场景，包含虚拟现实算法，虚拟装配环境配置、虚拟装配环境生成、构件模型、虚拟装配工具包以及虚拟外部设备驱动系统；
所述计划制定模块，根据模型模块以及场景模拟模块得到的虚拟构件模型以及场景模拟，进行装配计划；
所述操控模块，对完成虚拟装配计划的构件组合进行操控，实现所述绿色建筑构件组合的虚拟装配；
所述输出模块，将操控模块完成的虚拟装配进行输出；
所述绿色建筑构件组合虚拟装配系统用来实现权利要求1所述的方法。
CN202310382029.XA 2023-04-12 2023-04-12 一种绿色建筑构件组合虚拟装配系统及方法 Active CN116108549B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310382029.XA CN116108549B (zh) 2023-04-12 2023-04-12 一种绿色建筑构件组合虚拟装配系统及方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310382029.XA CN116108549B (zh) 2023-04-12 2023-04-12 一种绿色建筑构件组合虚拟装配系统及方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN116108549A CN116108549A (zh) 2023-05-12
CN116108549B true CN116108549B (zh) 2023-06-27

Family

ID=86258235

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202310382029.XA Active CN116108549B (zh) 2023-04-12 2023-04-12 一种绿色建筑构件组合虚拟装配系统及方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN116108549B (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116451509B (zh) * 2023-06-15 2023-08-22 天津有容蒂康通讯技术有限公司 一种复杂线缆组件装配方法及系统

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110362210A (zh) * 2019-07-24 2019-10-22 济南大学 虚拟装配中融合眼动跟踪和手势识别的人机交互方法和装置

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2017160889A1 (en) * 2016-03-14 2017-09-21 Mahfouz, Mohamed, R. Ultra-wideband positioning for wireless ultrasound tracking and communication
US10930080B2 (en) * 2018-04-13 2021-02-23 SCAPiC INNOVATiONS PRIVATE LIMITED System and method for creating virtual and augmented reality environment
US11288877B2 (en) * 2020-01-10 2022-03-29 38th Research Institute, China Electronics Technology Group Corp. Method for matching a virtual scene of a remote scene with a real scene for augmented reality and mixed reality
CN111666919B (zh) * 2020-06-24 2023-04-07 腾讯科技（深圳）有限公司 一种对象识别方法、装置、计算机设备和存储介质
CN113284257A (zh) * 2021-05-25 2021-08-20 成都威爱新经济技术研究院有限公司 一种虚拟场景内容的模块化生成展示方法及系统
CN114779923A (zh) * 2022-03-11 2022-07-22 广州市影擎电子科技有限公司 一种基于超声波的vr仿真场景定位方法及系统

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110362210A (zh) * 2019-07-24 2019-10-22 济南大学 虚拟装配中融合眼动跟踪和手势识别的人机交互方法和装置

Also Published As

Publication number Publication date
CN116108549A (zh) 2023-05-12

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN116108549B (zh) 一种绿色建筑构件组合虚拟装配系统及方法
CN109858476B (zh) 标签的扩充方法和电子设备
CN110619059B (zh) 一种基于迁移学习的建筑物标定方法
CN108875693A (zh) 一种图像处理方法、装置、电子设备及其存储介质
CN107506499A (zh) 兴趣点与建筑物之间建立逻辑关系的方法、装置及服务器
CN109857825A (zh) 一种三维模型展示方法及系统
CN114677522B (zh) 基于建筑图斑和深度学习的建筑结构类型预测方法及系统
CN110188495A (zh) 一种基于深度学习的二维户型图生成三维户型图的方法
CN110704543A (zh) 多类型多平台信息数据自适应融合系统及方法
CN107533760B (zh) 一种图像分割方法和装置
CN115393560A (zh) 一种bim模型图纸标注方法、装置、设备及可读存储介质
CN112528058B (zh) 基于图像属性主动学习的细粒度图像分类方法
CN109656433A (zh) 类目信息处理方法、装置、计算机设备和存储介质
CN106960188A (zh) 天气图像分类方法及装置
CN111125395B (zh) 一种基于双分支深度学习的cad图纸检索方法及系统
JP6567720B1 (ja) データ前処理装置、データ前処理方法及びデータ前処理プログラム
CN113033697B (zh) 一种基于批量归一化层的模型自动评估方法及装置
CN110390724A (zh) 一种带有实例分割的slam方法
CN113326877A (zh) 模型训练、数据处理方法、装置、设备、存储介质及程序
CN115081515A (zh) 能效评价模型构建方法、装置、终端及存储介质
CN115147549A (zh) 基于多源数据融合的城市三维模型生成及更新方法
CN113938751B (zh) 视频转场类型确定方法、设备及存储介质
CN104835180B (zh) 一种视频监控中的多目标跟踪方法和装置
CN110472345B (zh) 基于abaqus的后处理系统及实现方法
CN104636489B (zh) 描述属性数据的处理方法和装置

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant