CN117010062A - 基于几何特征的自适应支撑结构设计系统 - Google Patents
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Abstract
基于几何特征的自适应支撑结构设计系统，解决采用人工测量和分析，支撑结构，造成时间和劳动力资源浪费的问题。包括如下步骤：S1，自适应支撑系统的建立；S2，根据建立好的支撑系统，输出支撑结构的结果。本发明可以实现自动化的支撑结构设计，消除了人工测量和分析的需求，并提高了支撑结构的精度和可靠性。
Description
技术领域
本发明涉及土木工程技术领域，尤其涉及基于几何特征的自适应支撑结构设计系统。
背景技术
在土木工程领域，建筑物和结构通常由多个构件组成，这些构件中可能包含空腔和其他几何特征。在建造和维护这些结构时，通常将支撑结构定位到正确的位置，以支持和保护这些构件，以避免他们发生破裂或失效。
传统的方法是通过手工测量和分析，确定支撑结构的位置和形状。然而，这种方法可能存在误差，特别是当构件的几何特征比较复杂或难以观察时。此外，由于人工干预的需求，这种方法可能会浪费时间和劳动力资源，并且可能会增加不必要的成本和风险。
发明内容
针对上述情况，为克服现有技术的缺陷，本发明提供基于几何特征的自适应支撑结构设计系统，有效的解决采用人工测量和分析，支撑结构，造成时间和劳动力资源浪费的问题。
为实现上述目的，本发明的技术方案为：基于几何特征的自适应支撑结构设计系统，包括如下步骤：
S1，自适应支撑系统的建立；
S2，根据建立好的支撑系统，输出支撑结构的结果。
优选的，所述S1包括如下部分：
S11，空腔构件的三维建模和分析模块，用于将空腔构件的三维几何特征提取出来，并未支撑结构的位置和形状提供基础数据；
S12，支撑结构自适应设计模块，用于根据空腔构件的几何特征，设计支撑结构的位置和形状，并输出支撑结构的设计结果；
S13，支撑结构的三维建模和可视化模块，用于将支撑结构的位置和形状进行三维建模和可视化。
优选的，所述S2的具体步骤如下：
S21，获取空腔构件的三维几何数据，并进行预处理和过滤，以提取出有效的几何特征；
S22，通过机器学习算法，建立支撑结构和空腔构件几何特征之间的关系模型，并利用该模型自适应地设计支撑结构的位置和形状；
S23，针对设计结果进行检查和优化，以确保支撑结构的位置和形状与空腔构件的几何特征相匹配，并满足实际应用需求。
优选的，所述机器学习算法为神经网络、支持向量机和随机森林中的一种。
本发明可以实现自动化的支撑结构设计，消除了人工测量和分析的需求，并提高了支撑结构的精度和可靠性。
附图说明
图1为本发明流程步骤示意图。
具体实施方式
现在结合附图对本发明作进一步详细的说明。附图为简化的示意图，仅以示意方式说明本发明的基本结构，因此其仅显示与本发明有关的构成。
a）空腔构件的三维建模和分析模块
在本发明的实施中，可以采用三维扫描仪等设备获取空腔构件的三维数据，并通过三维模型软件进行处理和分析，提取出空腔构件的几何特征。例如，可以提取出空腔的形状、大小、位置、方向等几何特征，以及空腔与其他构件之间的相对位置和约束关系。这些几何特征将作为支撑结构自适应设计的基础数据。
b）支撑结构自适应设计模块
在本发明的实施中，可以采用机器学习算法，例如神经网络、支持向量机、随机森林等，建立支撑结构与空腔构件几何特征之间的关系模型。具体地，可以通过训练数据集，即已知的空腔构件几何特征与对应的支撑结构的位置和形状之间的对应关系，训练出关系模型，并在实际应用中利用该模型进行自适应设计。例如，可以利用回归模型预测支撑结构的位置和形状，或利用分类模型确定支撑结构的类型和参数。
c）支撑结构的三维建模和可视化模块
在本发明的实施中，可以采用三维建模软件和可视化软件，对支撑结构的位置和形状进行三维建模和可视化。例如，可以通过CAD软件设计出支撑结构的三维建模，并将其与空腔构件的三维模型进行比对和验证。此外，还可以利用虚拟现实技术，将支撑结构的三维模型投影到实际场景中，以便用户对支撑结构的形状和位置进行检查和验证。
d）支撑结构的自适应方法：
在本发明的实施中，可以采用以下步骤进行支撑结构的自适应设计：
1、获取空腔构件的三维几何数据，并进行预处理和过滤，以提取出有效的几何特征。例如，可以对三维数据进行降噪、滤波、分割等处理，以便提取出空腔的几何特征。
2、建立支撑结构与空腔构件几何特征之间的关系模型。例如，可以采用神经网络等机器学习算法，将空腔构件的几何特征作为输入，将支撑结构的位置和形状作为输出，建立映射关系。为了 提高模型的准确性和泛化能力，可以利用交叉验证、正则化等方法进行模型优化和调参。
3、根据关系模型自适应地设计支撑结构的位置和形状。例如，可以输入新的空腔构件的几何特征，利用训练好的关系模型预测支撑结构的位置和形状，并将其反馈给设计者或系统操作者。
4、针对设计结果进行检查和优化，以确保支撑结构的位置和形状与空腔构件的几何特征相匹配，并满足实际应用需求。例如，可以对支撑结构进行仿真、优化和验证，以确定支撑结构的强度、稳定性、耐久性等关键性能指标，并根据需要进行调整和改进。
e）支撑结构的自适应设计系统
在本发明的实施中，可以将上述自适应支撑系统和自适应设计方法集成起来，形成支撑结构的自适应设计系统。例如，可以采用编程语言、数据库、界面设计工具等技术，构建支撑结构的自适应设计系统，并提供用户友好的界面和操作方法，以便用户对系统进行操作和管理。此外，还可以利用云计算、大数据等技术，实习系统的分布式计算、数据共享和协同设计等功能，提高系统的灵活性、效率和安全性。
本发明提供一种能够根据空腔构件的几何特征自适应支撑的新型结构，具有重要的理论和实践价值。该发明采用机器学习算法和三维建模技术，实现了支撑结构的自适应设计，消除了人工测量和分析的需求，并提高了支撑结构的精度和可靠性。此外，本发明还可以通过对机器学习算法进行不断优化和改进，不断提高支撑结构的自适应性，为土木工程领域的实践和应用提供了新的机遇和挑战。
实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例，而并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明创造的保护范围之中。
Claims (4)
1.基于几何特征的自适应支撑结构设计系统，其特征在于，包括如下步骤：
S1，自适应支撑系统的建立；
S2，根据建立好的支撑系统，输出支撑结构的结果。
2.根据权利要求1所述的基于几何特征的自适应支撑结构设计系统，其特征在于，所述S1包括如下部分：
S11，空腔构件的三维建模和分析模块，用于将空腔构件的三维几何特征提取出来，并未支撑结构的位置和形状提供基础数据；
S12，支撑结构自适应设计模块，用于根据空腔构件的几何特征，设计支撑结构的位置和形状，并输出支撑结构的设计结果；
S13，支撑结构的三维建模和可视化模块，用于将支撑结构的位置和形状进行三维建模和可视化。
3.根据权利要求1所述的基于几何特征的自适应支撑结构设计系统，其特征在于，所述S2的具体步骤如下：
S21，获取空腔构件的三维几何数据，并进行预处理和过滤，以提取出有效的几何特征；
S22，通过机器学习算法，建立支撑结构和空腔构件几何特征之间的关系模型，并利用该模型自适应地设计支撑结构的位置和形状；
S23，针对设计结果进行检查和优化，以确保支撑结构的位置和形状与空腔构件的几何特征相匹配，并满足实际应用需求。
4.根据权利要求3所述的基于几何特征的自适应支撑结构设计系统，其特征在于，所述机器学习算法为神经网络、支持向量机和随机森林中的一种。
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