CN117057027B - 一种墙体保温隔热性能评估方法及系统 - Google Patents
一种墙体保温隔热性能评估方法及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117057027B CN117057027B CN202311321676.6A CN202311321676A CN117057027B CN 117057027 B CN117057027 B CN 117057027B CN 202311321676 A CN202311321676 A CN 202311321676A CN 117057027 B CN117057027 B CN 117057027B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- target
- evaluation
- performance
- detection
- preset
- 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
Links
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 title claims abstract description 202
- 238000009413 insulation Methods 0.000 title claims abstract description 77
- 238000004321 preservation Methods 0.000 title claims abstract description 60
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 245
- 238000004088 simulation Methods 0.000 claims abstract description 101
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 20
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims abstract description 11
- 239000000463 material Substances 0.000 claims description 116
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 39
- 238000013210 evaluation model Methods 0.000 claims description 18
- 238000012549 training Methods 0.000 claims description 12
- 238000010606 normalization Methods 0.000 claims description 6
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 5
- 239000004566 building material Substances 0.000 claims description 4
- 229940029329 intrinsic factor Drugs 0.000 claims description 4
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 claims description 3
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 3
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims description 2
- 238000005259 measurement Methods 0.000 abstract description 11
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 abstract description 8
- 230000009897 systematic effect Effects 0.000 abstract description 4
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 11
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 9
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 5
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 4
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 4
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 4
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- 239000011449 brick Substances 0.000 description 2
- 230000001276 controlling effect Effects 0.000 description 2
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 2
- 239000011810 insulating material Substances 0.000 description 2
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 2
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 description 2
- 239000011490 mineral wool Substances 0.000 description 2
- 238000011056 performance test Methods 0.000 description 2
- 238000011002 quantification Methods 0.000 description 2
- 239000004575 stone Substances 0.000 description 2
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 2
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 description 1
- 238000009529 body temperature measurement Methods 0.000 description 1
- 239000000919 ceramic Substances 0.000 description 1
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 1
- 230000004069 differentiation Effects 0.000 description 1
- SLGWESQGEUXWJQ-UHFFFAOYSA-N formaldehyde;phenol Chemical compound O=C.OC1=CC=CC=C1 SLGWESQGEUXWJQ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 239000011491 glass wool Substances 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000003062 neural network model Methods 0.000 description 1
- 239000003973 paint Substances 0.000 description 1
- 229920001568 phenolic resin Polymers 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 description 1
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
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
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2119/00—Details relating to the type or aim of the analysis or the optimisation
- G06F2119/02—Reliability analysis or reliability optimisation; Failure analysis, e.g. worst case scenario performance, failure mode and effects analysis [FMEA]
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Geometry (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Structural Engineering (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Civil Engineering (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Architecture (AREA)
- Investigating Or Analyzing Materials Using Thermal Means (AREA)
Abstract
本发明提供了一种墙体保温隔热性能评估方法及系统，涉及建筑检测技术领域，读取预设性能预测评估方案并采集目标特征集，预测获取目标性能预测结果；读取预设性能检测评估方案，进行试验评估与模拟评估获取目标性能检测结果与目标性能模拟结果，结合目标性能预测结果进行保温隔热性能评估，解决了现有技术中缺乏系统性的检测方式，多基于单项检测方式进行，且对于环境条件要求较为苛刻，同时无法精准度量存在影响因子造成的检测损失，导致性能评估结果的精度较差，较之实际存在一定的偏离的技术问题，配置多维度下的针对性检测方式，进行针对性独立检测与损失计量，针对多元检测结果进行客观性综合分析，最大化保障性能评估结果的准确度。
Description
技术领域
本发明涉及建筑检测技术领域，具体涉及一种墙体保温隔热性能评估方法及系统。
背景技术
墙体的隔热保温性能为衡量建筑建造质量的指标，基于墙体的自隔热保温性能，可有效弱化内外环境差异存在的交互传递影响，并提高建筑节能性能。进行建筑验收时，需进行墙体保温隔热性能的严格把控。目前主要通过设定测点，确定检测方式并结合检测设备进行性能检测与分析，存在一定的技术局限性。
现有技术中，针对墙体保温隔热的性能检测，缺乏系统性的检测方式，多基于单项检测方式进行，且对于环境条件要求较为苛刻，同时无法精准度量存在影响因子造成的检测损失，导致性能评估结果的精度较差，较之实际存在一定的偏离。
发明内容
本申请提供了一种墙体保温隔热性能评估方法及系统，用于针对解决现有技术中存在的缺乏系统性的检测方式，多基于单项检测方式进行，且对于环境条件要求较为苛刻，同时无法精准度量存在影响因子造成的检测损失，导致性能评估结果的精度较差，较之实际存在一定的偏离的技术问题。
鉴于上述问题，本申请提供了一种墙体保温隔热性能评估方法及系统。
第一方面，本申请提供了一种墙体保温隔热性能评估方法，所述方法包括：
读取预设性能预测评估方案，所述预设性能预测评估方案包括预设内因评估和预设外因评估；
将基于所述预设内因评估采集得到的目标墙体的目标墙体内因特征和基于所述预设外因评估采集得到的所述目标墙体的目标墙体外因特征组合，得到目标特征集；
将所述目标特征集作为智能预测评估模型的输入信息，得到目标性能预测结果；
读取预设性能检测评估方案，所述预设性能检测评估方案包括预设检测评估和预设模拟评估；
引入预定检测损失函数对基于所述预设检测评估得到的所述目标墙体的第一检测结果进行损失分析，得到目标性能检测结果；
引入预定模拟损失函数对基于所述预设模拟评估得到的所述目标墙体的第二检测结果进行损失分析，得到目标性能模拟结果；
综合所述目标性能预测结果、所述目标性能检测结果和所述目标性能模拟结果对所述目标墙体进行保温隔热性能评估。
第二方面，本申请提供了一种墙体保温隔热性能评估系统，所述系统包括：
预测评估方案读取模块，所述预测评估方案读取模块用于读取预设性能预测评估方案，所述预设性能预测评估方案包括预设内因评估和预设外因评估；
特征采集模块，所述特征采集模块用于将基于所述预设内因评估采集得到的目标墙体的目标墙体内因特征和基于所述预设外因评估采集得到的所述目标墙体的目标墙体外因特征组合，得到目标特征集；
性能预测模块，所述性能预测模块用于将所述目标特征集作为智能预测评估模型的输入信息，得到目标性能预测结果；
检测评估方案读取模块，所述检测评估方案读取模块用于读取预设性能检测评估方案，所述预设性能检测评估方案包括预设检测评估和预设模拟评估；
检测评估损失分析模块，所述检测评估损失分析模块用于引入预定检测损失函数对基于所述预设检测评估得到的所述目标墙体的第一检测结果进行损失分析，得到目标性能检测结果；
模拟评估损失分析模块，所述模拟评估损失分析模块用于引入预定模拟损失函数对基于所述预设模拟评估得到的所述目标墙体的第二检测结果进行损失分析，得到目标性能模拟结果；
性能评估模块，所述性能评估模块用于综合所述目标性能预测结果、所述目标性能检测结果和所述目标性能模拟结果对所述目标墙体进行保温隔热性能评估。
本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
本申请实施例提供的一种墙体保温隔热性能评估方法，读取包括预设内因评估和预设外因评估的预设性能预测评估方案，采集目标墙体内因特征和目标墙体外因特征，确定目标特征集并输入智能预测评估模型，得到目标性能预测结果；读取预设性能检测评估方案，引入预定检测损失函数对基于所述预设检测评估得到的所述目标墙体的第一检测结果进行损失分析，得到目标性能检测结果；引入预定模拟损失函数对基于所述预设模拟评估得到的所述目标墙体的第二检测结果进行损失分析，得到目标性能模拟结果。综合所述目标性能预测结果、所述目标性能检测结果和所述目标性能模拟结果对所述目标墙体进行保温隔热性能评估，解决了现有技术中存在的缺乏系统性的检测方式，多基于单项检测方式进行，且对于环境条件要求较为苛刻，同时无法精准度量存在影响因子造成的检测损失，导致性能评估结果的精度较差，较之实际存在一定的偏离的技术问题，配置多维度下的针对性检测方式，进行针对性独立检测与损失计量，针对多元检测结果进行客观性综合分析，最大化保障性能评估结果的准确度。
附图说明
图1为本申请提供了一种墙体保温隔热性能评估方法流程示意图；
图2为本申请提供了一种墙体保温隔热性能评估方法中结构连接流程示意图；
图3为本申请提供了一种墙体保温隔热性能评估系统结构示意图。
附图标记说明：预测评估方案读取模块11，特征采集模块12，性能预测模块13，检测评估方案读取模块14，检测评估损失分析模块15，模拟评估损失分析模块16，性能评估模块17。
具体实施方式
本申请通过提供一种墙体保温隔热性能评估方法及系统，读取预设性能预测评估方案并采集目标特征集，预测获取目标性能预测结果；读取预设性能检测评估方案，进行试验评估与模拟评估获取目标性能检测结果与目标性能模拟结果，结合目标性能预测结果进行保温隔热性能评估，用于解决现有技术中存在的缺乏系统性的检测方式，多基于单项检测方式进行，且对于环境条件要求较为苛刻，同时无法精准度量存在影响因子造成的检测损失，导致性能评估结果的精度较差，较之实际存在一定的偏离的技术问题。
实施例一
如图1、图2所示，本申请提供了一种墙体保温隔热性能评估方法，所述方法包括：
S1：读取预设性能预测评估方案，所述预设性能预测评估方案包括预设内因评估和预设外因评估；
墙体的隔热保温性能为衡量建筑建造质量的指标，基于墙体的自隔热保温性能，可有效弱化内外环境差异存在的交互传递影响，并提高建筑节能性能。进行建筑验收时，需进行墙体保温隔热性能的严格把控。本申请提供的一种墙体保温隔热性能评估方法，配置多维度下的针对性检测方式，进行针对性独立检测与损失计量，针对多元检测结果进行客观性综合分析，最大化保障性能评估结果的准确度。
其中，墙体的保温隔热性能为多因素协同下的整体效果，包括建材、建筑结构等，例如混凝土、岩棉等材料；空心墙体结构等，即造成性能影响的内在因素，作为所述预设内因评估；同理，墙体的饰面材料等为造成性能影响的内在因素，例如酚醛等绝热材料等，作为所述预设外因评估。基于所述预设内因评估与所述预设外因评估，读取适配的所述预设性能预测评估方案，以针对不同维度进行针对性的性能细化预测。示例性的，连接工业互联网，以不同评估维度为索引进行检索，确定多个可行性评估方案，校对择取择优，以保障方案的适配性与优选性。
S2：将基于所述预设内因评估采集得到的目标墙体的目标墙体内因特征和基于所述预设外因评估采集得到的所述目标墙体的目标墙体外因特征组合，得到目标特征集；
其中，所述将基于所述预设内因评估采集得到的目标墙体的目标墙体内因特征和基于所述预设外因评估采集得到的所述目标墙体的目标墙体外因特征组合，本申请S2还包括：
S21a：对所述目标墙体的目标墙体材料进行特征采集，得到目标墙体材料特征，所述目标墙体材料特征包括多种具备比例标识的材料类型；
S22a：从所述多种具备比例标识的材料类型中提取第一材料类型，且所述第一材料类型具备第一比例标识；
S23a：在墙体材料数据库中遍历得到所述第一材料类型的第一导热系数；
S24a：对所述目标墙体的目标墙体结构进行特征采集，得到目标墙体结构特征，所述目标墙体结构特征是指所述目标墙体的空心墙厚度；
S25a：基于所述第一导热系数、所述第一比例标识和所述空心墙厚度，组建所述目标墙体内因特征。
其中，本申请S2还包括：
S21b：获取所述目标墙体的目标饰面材料；
S22b：采集得到所述目标饰面材料的目标饰面材料特征，所述目标饰面材料特征包括多种具备导热系数标识的饰面材料；
S23b：从所述多种具备导热系数标识的饰面材料中提取第二材料类型，且所述第二材料类型具备第二导热系数的标识；
S24b：基于所述第二材料类型与所述第二导热系数，组建所述目标墙体外因特征。
所述目标墙体为待进行性能检测的墙体，以所述预设内因评估为基准，针对所述目标墙体的目标墙体材料进行采集，其中，不同墙体部分的建材存在差异，例如，墙体的不同层次，分布有墙砖、混凝土等，且，不同墙体材料的占比不同，获取所述目标墙体存在的多种材料类型，并针对各材料类型进行墙体分布区域与总墙体区域的占比计算，进行对应材料类型的标识，针对各个材料类型分别进行占比分析与集成规整，生成所述目标墙体材料特征。
进而遍历所述多种具备比例标识的材料类型，随机提取一项作为所述第一材料类型，将所述第一材料类型的比例标识作为所述第一比例标识，并确定对应的导热系数。所述墙体材料数据库为搭建的进行导热分析的参考数据库，具有高度的信息完备性，包括多个表征为材料类型-导热系数的标准化序列。其中，不同的墙体材料具有不同的导热性能，例如，混凝土、砖墙和石墙的导热系数较大，而岩棉、玻璃棉和泡沫塑料等材料的导热系数较小。遍历所述墙体材料数据库，对所述第一材料类型进行匹配，确定所述第一材料类型的所述第一导热系数。依次针对各材料类型进行导热系数的遍历匹配。
进一步针对所述目标墙体的墙体结构，识别空心墙体并进行厚度确定，获取空心墙厚度，作为所述目标墙体结构特征，其中，空心墙厚度与墙体保温隔热性能呈正相关，进行结构特征统计时，将实心墙记为0，针对空心墙直接基于厚度数据进行标记。集成整合所述第一导热系数、所述第一比例标识与所述空心墙厚度，获取所述目标墙体内因特征。
同理，墙体的饰面材料为影响保温隔热性能的因素，例如，石材、瓷砖等饰面材料的热传导系数较大，而涂料、保温材料等饰面材料的热传导系数较小。以所述预设外因评估为基准，采集获取所述目标墙体的目标饰面材料，所述目标饰面材料包括至少一种。遍历所述墙体材料数据库，对所述目标饰面材料依次进行遍历匹配，确定对应的导热系数并进行饰面材料标识。将所述多种具备导热系数标识的饰面材料添加进所述第二材料类型，将所述第二材料类型的导热系数标识作为所述第二导热系数，对所述第二材料类型与所述第二导热系数进行集成映射规整，生成所述目标墙体外因特征。其中，所述目标墙体内因特征与所述目标墙体外因特征为进行墙体保温隔热性能评估的依据，集成作为所述目标特征集。
S3：将所述目标特征集作为智能预测评估模型的输入信息，得到目标性能预测结果；
其中，在所述将所述目标特征集作为智能预测评估模型的输入信息之前，本申请S3还包括：
S31：从历史墙体保温隔热性能评估记录中提取第一历史墙体的第一历史评估记录；
S32：将所述第一历史评估记录中的第一历史墙体特征集和第一历史性能评估结果作为第一训练数据组；
S33：基于神经网络原理对所述第一训练数据组进行监督学习得到所述智能预测评估模型。
所述智能预测模型为进行性能预测的辅助处理工具，具体构建方式如下，进行墙体评估日志检索，确定与所述目标墙体同源的所述历史墙体保温隔热性能评估记录，所述第一历史墙体为与所述目标墙体同源的至少一个墙体，识别对应的历史墙体保温隔热性能评估记录，作为所述第一历史墙体的第一历史评估记录。识别所述第一历史评估记录，识别基于所述目标特征集的所述第一历史墙体特征集，与映射对应的所述第一历史性能评估结果。对所述第一历史墙体特征集与所述第一历史性能评估结果进行映射关联，作为所述第一训练数据组。
其中，所述智能预测评估模型的主体架构为三层全连接的神经网络模型，包括数据识别层，匹配决策层与整合输出层。基于所述第一训练数据组进行监督学习，获取所述智能预测评估模型。进而将所述第一训练数据组输入所述智能预测评估模型中进行验证，对输出结果与所述第一历史性能评估结果进行校对与偏差计量，若存在计量偏差不满足偏差阈值，进行对应的所述第一训练数据组的筛选与算力重配置，其中，配置算力与精度偏差呈正相关，对所述预测评估模型进行复训，直至验证结果皆满足所述偏差阈值，获取构建完成的所述预测评估模型。
进一步的，将所述目标特征集输入所述智能预测评估模型，进行特征匹配与层级决策分析，获取所述目标性能预测结果并进行输出。通过构建所述智能预测评估模型进行性能预测处理，可有效提高处理效率，并保障结果准确度与客观性。
S4：读取预设性能检测评估方案，所述预设性能检测评估方案包括预设检测评估和预设模拟评估；
以试验测量与模拟分析为检测维度，对所述目标墙体进行保温隔热性能的检测。分别配置对应的检测方案，示例性的，针对所述预设检测评估与所述预设模拟评估，基于检测需求与检测方式配置适应性检测方案，可结合历史检测方案进行调用，并结合专家经验进行微调，以保障方案的实际适配度，获取所述预设性能检测评估方案。基于所述预设性能检测评估方案，分别基于所述预设检测评估与所述预设模拟评估进行保温隔热性能的检测，并引入对应的损失函数进行检测损失计量，以保障性能检测结果的准确度。
S5：引入预定检测损失函数对基于所述预设检测评估得到的所述目标墙体的第一检测结果进行损失分析，得到目标性能检测结果；
其中，本申请应用于一种墙体保温隔热性能评估系统，所述系统与红外线测温仪通信连接，所述得到目标性能检测结果，S5还包括：
S51：基于所述预设检测评估控制所述红外线测温仪对所述目标墙体进行动态保温隔热检测，得到所述第一检测结果；
S52：根据所述预定检测损失函数对所述第一检测结果进行损失分析，得到所述目标性能检测结果，所述预定检测损失函数的表达如下：
；
其中，是指所述预定检测损失函数，/>是指第一目标实际保温隔热结果，是指所述第一检测结果，/>是指动态检测合理性调节系数，n是指所述红外线测温仪对所述目标墙体进行了n次检测，i是指所述红外线测温仪对所述目标墙体进行的第i次检测，/>是指所述第i次检测的第i个检测误差。
所述红外测温仪为辅助进行性能试验检测的测温设备，建立所述红外线测温仪与所述一种墙体保温隔热性能评估系统的通信连接，以完成测温控制与信息交互的总控处理。基于所述预设检测评估，识别确定所述红外测温仪的控制参数、测温位置等，针对连续性检测时刻点进行参控数据规整，确定对应于不同检测时序的同步制动参数，进行所述红外线测温仪的制动控制，完成所述目标墙体的动态保温隔热检测，对检测结果进行集成规整，生成所述第一检测结果。其中，由于实际检测过程中，受设备自身检测误差、环境影响误差等的影响，导致检测结果较之实际存在一定的偏差，对其进行检测损失分析。
具体的，引入所述预定检测损失函数，表达式为，其中，/>是指所述预定检测损失函数，/>是指第一目标实际保温隔热结果，/>是指所述第一检测结果，/>是指动态检测合理性调节系数，n是指所述红外线测温仪对所述目标墙体进行了n次检测，i是指所述红外线测温仪对所述目标墙体进行的第i次检测，/>是指所述第i次检测的第i个检测误差。其中，上述参数结合基于本申请实施例前期的处理统计或自适应配置进行确定，为已知参量。结合所述预定检测损失函数，对所述第一检测结果进行试验检测的损失计量，获取检测损失并对所述第一检测结果进行补偿，确定所述目标性能检测结果，可有效提高所述目标性能检测结果与所述目标墙体的实际性能符合度。
S6：引入预定模拟损失函数对基于所述预设模拟评估得到的所述目标墙体的第二检测结果进行损失分析，得到目标性能模拟结果；
其中，所述得到目标性能模拟结果，本申请S6还包括：
S61：基于所述目标特征集构建所述目标墙体的目标三维模型；
S62：对所述目标三维模型进行仿真模拟试验得到所述第二检测结果；
S63：根据所述预定模拟损失函数对所述第二检测结果进行损失分析，得到所述目标性能模拟结果，所述预定模拟损失函数的表达如下：
；
其中，是指所述预定模拟损失函数，/>是指第二目标实际保温隔热结果，是指所述第二检测结果，m是指对所述目标三维模型进行了m次模拟，j是指对所述目标三维模型进行的第j次模拟，/>是指所述第j次模拟的第j个模拟误差，且/>，/>和分别为模型构建误差和仿真模拟误差。
对所述目标墙体进行拟真试验检测，具体的，连接可视化仿真平台，对所述目标墙体进行三维仿真，对所述目标墙体进行空间尺寸测量，确定多个空间点云坐标，结合所述目标特征集，搭建所述目标三维模型，所述目标三维模型与所述目标墙体具有高度一致性。基于所述目标三维模型中进行仿真模拟试验，例如，进行所述目标三维模型内外的环境温度，配置任一项为定量，对另一项进行多次调整分析，确定定量温度的波动，通过进行多次模拟测试并对模拟测试结果进行规整，生成所述第二检测结果。同时，进行仿真模拟试验中，受控制精度等的因素影响，导致所述第二检测结果准确度受限，对其进行模拟损失分析，以提高所述第二检测结果的准确度。
具体的，引入所述预定模拟损失函数，表达式为，其中，/>是指所述预定模拟损失函数，/>是指第二目标实际保温隔热结果，/>是指所述第二检测结果，m是指对所述目标三维模型进行了m次模拟，j是指对所述目标三维模型进行的第j次模拟，/>是指所述第j次模拟的第j个模拟误差，且/>，/>和/>分别为模型构建误差和仿真模拟误差。其中，上述参数结合基于本申请实施例前期的处理统计或自适应配置进行确定，为已知参量。结合所述预定模拟损失函数，对所述第二检测结果进行模拟检测的损失计量，获取检测损失并对所述第二检测结果进行补偿，确定所述目标性能模拟结果，可有效提高所述目标性能模拟结果与所述目标墙体的实际性能符合度。
S7：综合所述目标性能预测结果、所述目标性能检测结果和所述目标性能模拟结果对所述目标墙体进行保温隔热性能评估。
其中，所述综合所述目标性能预测结果、所述目标性能检测结果和所述目标性能模拟结果对所述目标墙体进行保温隔热性能评估，本申请S7还包括：
S71：对所述目标性能预测结果、所述目标性能检测结果和所述目标性能模拟结果进行归一化预处理，得到预处理检测结果；
S72：利用变异系数原理对所述预处理检测结果进行计算，得到目标保温隔热性能指数，所述目标保温隔热性能指数用于表征所述目标墙体的保温隔热性能。
其中，所述目标性能预测结果、所述目标性能检测结果和所述目标性能模拟结果为基于不同评估模式下的处理结果，对其进行综合分析。具体的，由于所述目标性能预测结果、所述目标性能检测结果和所述目标性能模拟结果的处理方式不同，导致结果存在数据纲量差异，对其进行数据归一化，以保障数据格式的统一性与规整性，获取所述预处理结果。针对所述预处理结果中各处理结果进行客观比对与映射差异化分析，针对不同模式下检测结果的离散程度，计算标准差与均值的比值，获取表征所述目标墙体的保温隔热性能的所述目标保温隔热性能指数，以确保综合分析结果的计量精度，基于不同模式进行性能测试与综合分析，可最大化保障结果的准确度。
本申请提供的一种墙体保温隔热性能评估方法，具有如下技术效果：
1、现有技术中，由于缺乏系统性的检测方式，多基于单项检测方式进行，且对于环境条件要求较为苛刻，同时无法精准度量存在影响因子造成的检测损失，导致性能评估结果的精度较差，较之实际存在一定的偏离，通过配置多维度下的针对性检测方式，进行针对性独立检测与损失计量，针对多元检测结果进行客观性综合分析，最大化保障性能评估结果的准确度。
2、以性能预测评估、性能检测评估与性能模拟评估为基准，确定多个检测模式，分别配置适配性检测方式进行针对性检测与损失分析，确定不同模式下的多种检测结果并进行综合分析处理。保障每个处理工序下的精准度，最大限度弱化存在的影响偏差，保障性能评估结果的实际契合度。
实施例二
基于与前述实施例中一种墙体保温隔热性能评估方法相同的发明构思，如图3所示，本申请提供了一种墙体保温隔热性能评估系统，所述系统包括：
预测评估方案读取模块11，所述预测评估方案读取模块11用于读取预设性能预测评估方案，所述预设性能预测评估方案包括预设内因评估和预设外因评估；
特征采集模块12，所述特征采集模块12用于将基于所述预设内因评估采集得到的目标墙体的目标墙体内因特征和基于所述预设外因评估采集得到的所述目标墙体的目标墙体外因特征组合，得到目标特征集；
性能预测模块13，所述性能预测模块13用于将所述目标特征集作为智能预测评估模型的输入信息，得到目标性能预测结果；
检测评估方案读取模块14，所述检测评估方案读取模块14用于读取预设性能检测评估方案，所述预设性能检测评估方案包括预设检测评估和预设模拟评估；
检测评估损失分析模块15，所述检测评估损失分析模块15用于引入预定检测损失函数对基于所述预设检测评估得到的所述目标墙体的第一检测结果进行损失分析，得到目标性能检测结果；
模拟评估损失分析模块16，所述模拟评估损失分析模块16用于引入预定模拟损失函数对基于所述预设模拟评估得到的所述目标墙体的第二检测结果进行损失分析，得到目标性能模拟结果；
性能评估模块17，所述性能评估模块17用于综合所述目标性能预测结果、所述目标性能检测结果和所述目标性能模拟结果对所述目标墙体进行保温隔热性能评估。
其中，所述特征采集模块12还包括：
材料特征采集模块，所述材料特征采集模块用于对所述目标墙体的目标墙体材料进行特征采集，得到目标墙体材料特征，所述目标墙体材料特征包括多种具备比例标识的材料类型；
第一材料类型提取模块，所述第一材料类型提取模块用于从所述多种具备比例标识的材料类型中提取第一材料类型，且所述第一材料类型具备第一比例标识；
第一导热系数获取模块，所述第一导热系数获取模块用于在墙体材料数据库中遍历得到所述第一材料类型的第一导热系数；
结构特征采集模块，所述结构特征采集模块用于对所述目标墙体的目标墙体结构进行特征采集，得到目标墙体结构特征，所述目标墙体结构特征是指所述目标墙体的空心墙厚度；
内因特征组建模块，所述内因特征组建模块用于基于所述第一导热系数、所述第一比例标识和所述空心墙厚度，组建所述目标墙体内因特征。
其中，所述特征采集模块12还包括：
目标饰面材料获取模块，所述目标饰面材料获取模块用于获取所述目标墙体的目标饰面材料；
目标饰面材料特征采集模块，所述目标饰面材料特征采集模块用于采集得到所述目标饰面材料的目标饰面材料特征，所述目标饰面材料特征包括多种具备导热系数标识的饰面材料；
第二材料类型提取模块，所述第二材料类型提取模块用于从所述多种具备导热系数标识的饰面材料中提取第二材料类型，且所述第二材料类型具备第二导热系数的标识；
外因特征组建模块，所述外因特征组建模块用于基于所述第二材料类型与所述第二导热系数，组建所述目标墙体外因特征。
其中，所述性能预测模块13还包括：
第一历史评估记录提取模块，所述第一历史评估记录提取模块用于从历史墙体保温隔热性能评估记录中提取第一历史墙体的第一历史评估记录；
第一训练数据组确定模块，所述第一训练数据组确定模块用于将所述第一历史评估记录中的第一历史墙体特征集和第一历史性能评估结果作为第一训练数据组；
模型监督训练模块，所述模型监督训练模块用于基于神经网络原理对所述第一训练数据组进行监督学习得到所述智能预测评估模型。
其中，所述检测评估损失分析模块15还包括：
第一检测结果获取模块，所述第一检测结果获取模块用于基于所述预设检测评估控制所述红外线测温仪对所述目标墙体进行动态保温隔热检测，得到所述第一检测结果；
目标性能检测结果获取模块，所述目标性能检测结果获取模块用于根据所述预定检测损失函数对所述第一检测结果进行损失分析，得到所述目标性能检测结果，所述预定检测损失函数的表达如下：
；
其中，是指所述预定检测损失函数，/>是指第一目标实际保温隔热结果，是指所述第一检测结果，/>是指动态检测合理性调节系数，n是指所述红外线测温仪对所述目标墙体进行了n次检测，i是指所述红外线测温仪对所述目标墙体进行的第i次检测，/>是指所述第i次检测的第i个检测误差。
其中，所述模拟评估损失分析模块16还包括：
目标三维模型构建模块，所述目标三维模型构建模块用于基于所述目标特征集构建所述目标墙体的目标三维模型；
第二检测结果获取模块，所述第二检测结果获取模块用于对所述目标三维模型进行仿真模拟试验得到所述第二检测结果；
目标性能模拟结果获取模块，所述目标性能模拟结果获取模块用于根据所述预定模拟损失函数对所述第二检测结果进行损失分析，得到所述目标性能模拟结果，所述预定模拟损失函数的表达如下：
；
其中，是指所述预定模拟损失函数，/>是指第二目标实际保温隔热结果，是指所述第二检测结果，m是指对所述目标三维模型进行了m次模拟，j是指对所述目标三维模型进行的第j次模拟，/>是指所述第j次模拟的第j个模拟误差，且/>，/>和分别为模型构建误差和仿真模拟误差。
其中，所述性能评估模块17还包括：
结果预处理模块，所述结果预处理模块用于对所述目标性能预测结果、所述目标性能检测结果和所述目标性能模拟结果进行归一化预处理，得到预处理检测结果；
指数计算模块，所述指数计算模块用于利用变异系数原理对所述预处理检测结果进行计算，得到目标保温隔热性能指数，所述目标保温隔热性能指数用于表征所述目标墙体的保温隔热性能。
本说明书通过前述对一种墙体保温隔热性能评估方法的详细描述，本领域技术人员可以清楚的知道本实施例中一种墙体保温隔热性能评估方法及系统，对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (6)
1.一种墙体保温隔热性能评估方法，其特征在于，所述方法包括：
读取预设性能预测评估方案，所述预设性能预测评估方案包括预设内因评估和预设外因评估，其中，将造成性能影响的内在因素作为所述预设内因评估，包括建筑材料和墙体结构，将造成性能影响的外在因素作为所述预设外因评估，包括饰面材料；
将基于所述预设内因评估采集得到的目标墙体的目标墙体内因特征和基于所述预设外因评估采集得到的所述目标墙体的目标墙体外因特征组合，得到目标特征集；
将所述目标特征集作为智能预测评估模型的输入信息，得到目标性能预测结果；
读取预设性能检测评估方案，所述预设性能检测评估方案包括预设检测评估和预设模拟评估；
引入预定检测损失函数对基于所述预设检测评估得到的所述目标墙体的第一检测结果进行损失分析，得到目标性能检测结果；
引入预定模拟损失函数对基于所述预设模拟评估得到的所述目标墙体的第二检测结果进行损失分析，得到目标性能模拟结果；
综合所述目标性能预测结果、所述目标性能检测结果和所述目标性能模拟结果对所述目标墙体进行保温隔热性能评估；
其中，所述将基于所述预设内因评估采集得到的目标墙体的目标墙体内因特征和基于所述预设外因评估采集得到的所述目标墙体的目标墙体外因特征组合，包括：
对所述目标墙体的目标墙体材料进行特征采集，得到目标墙体材料特征，所述目标墙体材料特征包括多种具备比例标识的材料类型；
从所述多种具备比例标识的材料类型中提取第一材料类型，且所述第一材料类型具备第一比例标识；
在墙体材料数据库中遍历得到所述第一材料类型的第一导热系数；
对所述目标墙体的目标墙体结构进行特征采集，得到目标墙体结构特征，所述目标墙体结构特征是指所述目标墙体的空心墙厚度；
基于所述第一导热系数、所述第一比例标识和所述空心墙厚度，组建所述目标墙体内因特征；
获取所述目标墙体的目标饰面材料；
采集得到所述目标饰面材料的目标饰面材料特征，所述目标饰面材料特征包括多种具备导热系数标识的饰面材料；
从所述多种具备导热系数标识的饰面材料中提取第二材料类型，且所述第二材料类型具备第二导热系数的标识；
基于所述第二材料类型与所述第二导热系数，组建所述目标墙体外因特征。
2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，在所述将所述目标特征集作为智能预测评估模型的输入信息之前，还包括：
从历史墙体保温隔热性能评估记录中提取第一历史墙体的第一历史评估记录；
将所述第一历史评估记录中的第一历史墙体特征集和第一历史性能评估结果作为第一训练数据组；
基于神经网络原理对所述第一训练数据组进行监督学习得到所述智能预测评估模型。
3.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述方法应用于一种墙体保温隔热性能评估系统，所述系统与红外线测温仪通信连接，所述得到目标性能检测结果，包括：
基于所述预设检测评估控制所述红外线测温仪对所述目标墙体进行动态保温隔热检测，得到所述第一检测结果；
根据所述预定检测损失函数对所述第一检测结果进行损失分析，得到所述目标性能检测结果，所述预定检测损失函数的表达如下：
；
其中，是指所述预定检测损失函数，/>是指第一目标实际保温隔热结果，/>是指所述第一检测结果，/>是指动态检测合理性调节系数，n是指所述红外线测温仪对所述目标墙体进行了n次检测，i是指所述红外线测温仪对所述目标墙体进行的第i次检测，/>是指所述第i次检测的第i个检测误差。
4.根据权利要求3所述方法，其特征在于，所述得到目标性能模拟结果，包括：
基于所述目标特征集构建所述目标墙体的目标三维模型；
对所述目标三维模型进行仿真模拟试验得到所述第二检测结果；
根据所述预定模拟损失函数对所述第二检测结果进行损失分析，得到所述目标性能模拟结果，所述预定模拟损失函数的表达如下：
；
其中，是指所述预定模拟损失函数，/>是指第二目标实际保温隔热结果，/>是指所述第二检测结果，m是指对所述目标三维模型进行了m次模拟，j是指对所述目标三维模型进行的第j次模拟，/>是指所述第j次模拟的第j个模拟误差，且/>，/>和/>分别为模型构建误差和仿真模拟误差。
5.根据权利要求4所述方法，其特征在于，所述综合所述目标性能预测结果、所述目标性能检测结果和所述目标性能模拟结果对所述目标墙体进行保温隔热性能评估，包括：
对所述目标性能预测结果、所述目标性能检测结果和所述目标性能模拟结果进行归一化预处理，得到预处理检测结果；
利用变异系数原理对所述预处理检测结果进行计算，得到目标保温隔热性能指数，所述目标保温隔热性能指数用于表征所述目标墙体的保温隔热性能。
6.一种墙体保温隔热性能评估系统，其特征在于，所述系统包括：
预测评估方案读取模块，所述预测评估方案读取模块用于读取预设性能预测评估方案，所述预设性能预测评估方案包括预设内因评估和预设外因评估，其中，将造成性能影响的内在因素作为所述预设内因评估，包括建筑材料和墙体结构，将造成性能影响的外在因素作为所述预设外因评估，包括饰面材料；
特征采集模块，所述特征采集模块用于将基于所述预设内因评估采集得到的目标墙体的目标墙体内因特征和基于所述预设外因评估采集得到的所述目标墙体的目标墙体外因特征组合，得到目标特征集；
性能预测模块，所述性能预测模块用于将所述目标特征集作为智能预测评估模型的输入信息，得到目标性能预测结果；
检测评估方案读取模块，所述检测评估方案读取模块用于读取预设性能检测评估方案，所述预设性能检测评估方案包括预设检测评估和预设模拟评估；
检测评估损失分析模块，所述检测评估损失分析模块用于引入预定检测损失函数对基于所述预设检测评估得到的所述目标墙体的第一检测结果进行损失分析，得到目标性能检测结果；
模拟评估损失分析模块，所述模拟评估损失分析模块用于引入预定模拟损失函数对基于所述预设模拟评估得到的所述目标墙体的第二检测结果进行损失分析，得到目标性能模拟结果；
性能评估模块，所述性能评估模块用于综合所述目标性能预测结果、所述目标性能检测结果和所述目标性能模拟结果对所述目标墙体进行保温隔热性能评估；
材料特征采集模块，所述材料特征采集模块用于对所述目标墙体的目标墙体材料进行特征采集，得到目标墙体材料特征，所述目标墙体材料特征包括多种具备比例标识的材料类型；
第一材料类型提取模块，所述第一材料类型提取模块用于从所述多种具备比例标识的材料类型中提取第一材料类型，且所述第一材料类型具备第一比例标识；
第一导热系数获取模块，所述第一导热系数获取模块用于在墙体材料数据库中遍历得到所述第一材料类型的第一导热系数；
结构特征采集模块，所述结构特征采集模块用于对所述目标墙体的目标墙体结构进行特征采集，得到目标墙体结构特征，所述目标墙体结构特征是指所述目标墙体的空心墙厚度；
内因特征组建模块，所述内因特征组建模块用于基于所述第一导热系数、所述第一比例标识和所述空心墙厚度，组建所述目标墙体内因特征；
目标饰面材料获取模块，所述目标饰面材料获取模块用于获取所述目标墙体的目标饰面材料；
目标饰面材料特征采集模块，所述目标饰面材料特征采集模块用于采集得到所述目标饰面材料的目标饰面材料特征，所述目标饰面材料特征包括多种具备导热系数标识的饰面材料；
第二材料类型提取模块，所述第二材料类型提取模块用于从所述多种具备导热系数标识的饰面材料中提取第二材料类型，且所述第二材料类型具备第二导热系数的标识；
外因特征组建模块，所述外因特征组建模块用于基于所述第二材料类型与所述第二导热系数，组建所述目标墙体外因特征。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311321676.6A CN117057027B (zh) | 2023-10-13 | 2023-10-13 | 一种墙体保温隔热性能评估方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311321676.6A CN117057027B (zh) | 2023-10-13 | 2023-10-13 | 一种墙体保温隔热性能评估方法及系统 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN117057027A CN117057027A (zh) | 2023-11-14 |
| CN117057027B true CN117057027B (zh) | 2023-12-22 |
Family
ID=88657629
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202311321676.6A Active CN117057027B (zh) | 2023-10-13 | 2023-10-13 | 一种墙体保温隔热性能评估方法及系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN117057027B (zh) |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2021121128A1 (zh) * | 2020-06-08 | 2021-06-24 | 平安科技（深圳）有限公司 | 基于人工智能的样本评估方法、装置、设备及存储介质 |
| CN113962562A (zh) * | 2021-10-25 | 2022-01-21 | 深圳市航建工程造价咨询有限公司 | 一种基于全生命周期的绿色建筑效益评估方法及装置 |
-
2023
- 2023-10-13 CN CN202311321676.6A patent/CN117057027B/zh active Active
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2021121128A1 (zh) * | 2020-06-08 | 2021-06-24 | 平安科技（深圳）有限公司 | 基于人工智能的样本评估方法、装置、设备及存储介质 |
| CN113962562A (zh) * | 2021-10-25 | 2022-01-21 | 深圳市航建工程造价咨询有限公司 | 一种基于全生命周期的绿色建筑效益评估方法及装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN117057027A (zh) | 2023-11-14 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN105956216B (zh) | 大跨钢桥基于均匀温度响应监测值的有限元模型修正方法 | |
| CN108803486A (zh) | 基于并联深度学习网络的数控机床热误差预测与补偿方法 | |
| CN109490072B (zh) | 一种土木工程建筑用检测系统及其检测方法 | |
| Ding et al. | Uncertainty sources and calculation approaches for building energy simulation models | |
| CN102621180B (zh) | 一种节能门窗性能测试方法 | |
| CN115687983A (zh) | 一种桥梁健康状态监测方法、系统及电子设备 | |
| CN108549847B (zh) | 一种无基准数据条件下的梁式结构裂缝损伤识别方法 | |
| CN110555235A (zh) | 基于向量自回归模型的结构局部缺陷检测方法 | |
| CN117594164A (zh) | 基于数字孪生的金属结构剩余疲劳寿命计算评估方法、系统 | |
| CN109145346A (zh) | 基于双重最小二乘支持向量机的固化热过程时空建模方法 | |
| CN117574176B (zh) | 一种bipv光伏玻璃生产工艺优化方法 | |
| CN117057027B (zh) | 一种墙体保温隔热性能评估方法及系统 | |
| CN113973403B (zh) | 基于结构离散测点拓扑的温致应变场重分布智能感知方法 | |
| CN111261239B (zh) | 基于损伤力学的复合材料结构损伤识别方法 | |
| CN112487712B (zh) | 基于遗传算法与多维动态时间规整的埋地悬空管道工况参数智能辨识方法 | |
| CN110866325B (zh) | 一种基于间接监测数据设备剩余寿命不完美维护预测方法 | |
| CN110750756B (zh) | 通过最优支持向量机算法即时在线仪表校验和诊断方法 | |
| CN114091144A (zh) | 一种混凝土水化热温度监控方法及系统 | |
| CN111507003A (zh) | 基于质量相关动态特性提取的脱丁烷塔关键变量预测方法 | |
| CN117554762B (zh) | 一种变压器绝缘件老化模型建立方法、介质及系统 | |
| CN117723594B (zh) | 一种基于miv-bp模型的保温建筑构件的检测方法 | |
| CN103630412A (zh) | 角位移时角度监测的问题索集中载荷递进式识别方法 | |
| Pilet et al. | A Building Envelope Characterization Workflow for In-situ Thermal Performance Assessment | |
| CN118536771A (zh) | 一种智慧装配式建筑运维管理系统与方法 | |
| CN115791872B (zh) | 一种地埋管换热器传热分析方法及系统 |
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 |