本發明專利技術涉及建筑預制構件技術領域，具體涉及基于機器學習的預制構件設計效率提升方法，包括以下步驟：S1：收集來自多個來源的設計數據；S2：根據步驟S1中收集的數據，構建一個快速響應算法的機器學習模型；S3：引入效率優化算法；S4：根據項目需求生成可互換、易于裝配的構件設計方案；S5：提供一個在線協作平臺；S6：進行虛擬施工仿真，以評估設計方案在實際施工環境中的表現；S7：將最終確認的設計方案生成施工指南和材料清單。本發明專利技術，通過集成機器學習、效率優化算法和在線協作平臺，顯著提高了預制構件設計的效率和準確性，同時降低成本和縮短施工時間，并增強了設計方案的適應性和靈活性。
【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及建筑預制構件，尤其涉及基于機器學習的預制構件設計效率提升方法。
技術介紹
1、傳統的預制構件設計流程面臨多項挑戰，首先，設計效率低下，主要由于手工設計方法的依賴和缺乏高效的數據處理機制，其次，傳統方法難以適應多變的建筑需求和復雜的施工環境，導致設計方案往往缺乏靈活性和可適應性，此外，成本和時間的控制也是一個重大問題，因為設計階段缺乏準確的成本和時間預測機制。
2、盡管現有技術嘗試通過計算機輔助設計(cad)和一些基礎的數據管理工具來改進這一過程，但這些工具通常缺乏高級的數據分析和優化能力，因此，現有技術無法充分解決設計效率低、成本和時間控制不精確、以及適應性差等問題。
3、本專利技術旨在解決上述挑戰，即提高預制構件設計的效率、精確控制成本和時間，同時增強設計方案的適應性和靈活性。
技術實現思路
1、基于上述目的，本專利技術提供了基于機器學習的預制構件設計效率提升方法。
2、基于機器學習的預制構件設計效率提升方法，包括以下步驟：
3、s1：收集來自多個來源的設計數據，包括歷史預制構件設計案例、實時市場材料成本和施工時間記錄；
4、s2：根據步驟s1中收集的數據，構建一個快速響應算法的機器學習模型，該模型能夠適應不同項目需求，生成初步設計方案；
5、s3：引入效率優化算法，以最小化材料成本和施工時間；
6、s4：采用模塊化設計原則，根據項目需求生成可互換、易于裝配的構件設計方案；
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p>7、s5：提供一個在線協作平臺，允許設計師、工程師和客戶共同參與到設計決策過程中，以實時反饋和調整設計方案；8、s6：在設計確定后，進行虛擬施工仿真，以評估設計方案在實際施工環境中的表現；
9、s7：將最終確認的設計方案生成施工指南和材料清單，以便于施工團隊理解和執行。
10、進一步的，所述s1中收集來自多個來源的設計數據具體包括：
11、s11：從建筑設計數據庫和已完成項目的檔案中收集歷史預制構件的設計案例，該設計案例包括設計圖紙、規格說明和實施評估報告；
12、s12：通過訂閱建筑材料供應商的數據庫服務或與材料供應商建立數據共享協議，實時獲取市場上各種建筑材料的價格和供應情況；
13、s13：與建筑施工公司合作，收集他們在施工項目中記錄的各種預制構件的施工時間數據，包括施工開始和結束時間，以及任何與時間效率相關的注釋或觀察；
14、s14：對步驟s11-s14收集到的數據進行標準化處理，所述準化處理包括統一度量單位、數據格式和分類方式；
15、s15：對所有收集到的數據進行質量檢查，以確保數據的準確性和可靠性，所述質量檢查包括識別和糾正錯誤數據，刪除重復記錄，以及評估數據的完整性。
16、進一步的，所述s2中構建一個快速響應算法的機器學習模型具體包括：
17、s21：對步驟s1收集的數據進行預處理，包括歸一化處理和缺失值處理，具體使用最小-最大歸一化方法，具體公式為：其中，x為原始數據點，xmin和xmax分別為數據集中的最小值和最大值；
18、s22：從預處理后的數據中提取關鍵特征，具體使用主成分分析pca的特征選擇技術進行提取，該pca的計算公式為：y＝x×p，其中，x是原始數據矩陣，p是從數據協方差矩陣提取的主成分；
19、s23：對于預測連續變量，選擇使用線性回歸的機器學習模型進行訓練，具體公式為：y＝β0+β1x1+…+βnxn+∈，其中y是響應變量，β0,β1,…,βn是模型參數，x1,…,xn是特征變量，∈是誤差項；
20、s24：為所選模型集成一個快速響應機制，具體使用隨機梯度下降sgd的在線學習算法進行響應，其更新公式為：其中θ是模型參數，η是學習率，j(θ)是成本函數，x(i),y(i)是單個訓練樣本；
21、s25：使用交叉驗證和性能指標評估模型性能，均方誤差計算公式為：其中yi是實際值，是預測值，n是樣本數量；
22、s26：部署經過訓練和優化的模型，以響應設計請求，生成初步設計方案。
23、進一步的，所述s3中引入效率優化算法具體包括：
24、s31：首先明確優化的具體目標，即最小化材料成本和施工時間，具體將該目標定義為數學函數，包括成本函數c和時間函數t，其中c和t是需要最小化的目標值；
25、s32：構建數學模型來表示成本和時間，所述成本模型表示為：
26、其中，pi是材料i的單價，qi是材料i的數量；所述時間模型表示為：其中，tj是施工任務j的預計時間；
27、s33：為了達到最小化材料成本和施工時間的目標，選擇遺傳算法作為優化工具；
28、s34：為遺傳算法定義具體參數和操作；
29、s35：使用成本與時間模型作為目標函數，算法通過不斷迭代，評估和選擇種群中的個體，以尋找最小化成本和時間的設計方案。
30、進一步的，所述定義具體參數和操作包括選擇、交叉和變異，以下是該操作的具體定義及其公式：
31、選擇：負責從當前種群中選擇優秀的個體作為下一代；
32、交叉：將兩個個體父代的特征組合生成新個體子代；
33、變異：通過隨機改變個體中的某些基因來引入新的遺傳變異，增加種群的多樣性。
34、進一步的，所述s4具體包括：
35、s41：首先確定模塊化設計的關鍵參數，包括模塊大小、形狀、接口類型和材料屬性；
36、s42：基于定義的設計參數，創建一個模塊化構件庫，該構件庫中的每個構件都是獨立的模塊，能與其他模塊兼容，構件庫中具有多種類型的模塊包括墻體、地板、屋頂和支撐結構；
37、s43：為確保模塊之間的互換性和易裝配性，設計標準化的模塊化接口；
38、s44：根據預設的自動化構件匹配算法，來匹配項目需求自動選擇和組合庫中的模塊。
39、進一步的，所述自動化構件匹配算法具體包括：
40、s441：基于多目標優化定義一個算法框架，用于處理模塊選擇和組合的問題；
41、s442：建立一系列匹配準則，包括尺寸適配性f1，形狀兼容性f2，以及負荷適應性f3，該準則的數學函數公式，如下所示：
42、尺寸適配性f1：其中，sm是模塊m的尺寸，sp是項目需求的尺寸；
43、形狀兼容性f2：f2(m，p)＝shapematch(m，p)，其中，shapematch(m，p)是一個函數，返回0或1，表示模塊m是否符合項目p的形狀要求；
44、負荷適應性f3：其中lm是模塊m能承受的最大負荷，lp是項目需求的負荷；
45、s443：對每個模塊應用步驟s442中的匹配準則，計算其匹配得分，具體模塊m的總匹配得分可以表示為：
46、f(m，p)＝w1·f1(m，p)+w2·f本文檔來自技高網
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【技術保護點】
1.基于機器學習的預制構件設計效率提升方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于機器學習的預制構件設計效率提升方法，其特征在于，所述S1中收集來自多個來源的設計數據具體包括：
3.根據權利要求2所述的基于機器學習的預制構件設計效率提升方法，其特征在于，所述S2中構建一個快速響應算法的機器學習模型具體包括：
4.根據權利要求3所述的基于機器學習的預制構件設計效率提升方法，其特征在于，所述S3中引入效率優化算法具體包括：
5.根據權利要求4所述的基于機器學習的預制構件設計效率提升方法，其特征在于，所述定義具體參數和操作包括選擇、交叉和變異，以下是該操作的具體定義及其公式：
6.根據權利要求5所述的基于機器學習的預制構件設計效率提升方法，其特征在于，所述S4具體包括：
7.根據權利要求6所述的基于機器學習的預制構件設計效率提升方法，其特征在于，所述自動化構件匹配算法具體包括：
8.根據權利要求7所述的基于機器學習的預制構件設計效率提升方法，其特征在于，所述S5中的在線協作平臺具體包括：
9.根據權利要求8所述的基于機器學習的預制構件設計效率提升方法，其特征在于，所述S6具體包括：
10.根據權利要求9所述的基于機器學習的預制構件設計效率提升方法，其特征在于，所述施工指南包括施工步驟說明、安全指導、質量標準、施工圖紙和時間規劃，材料清單包括所需材料的規格、數量、成本估算、供應商信息。
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【技術特征摘要】
1.基于機器學習的預制構件設計效率提升方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于機器學習的預制構件設計效率提升方法，其特征在于，所述s1中收集來自多個來源的設計數據具體包括：
3.根據權利要求2所述的基于機器學習的預制構件設計效率提升方法，其特征在于，所述s2中構建一個快速響應算法的機器學習模型具體包括：
4.根據權利要求3所述的基于機器學習的預制構件設計效率提升方法，其特征在于，所述s3中引入效率優化算法具體包括：
5.根據權利要求4所述的基于機器學習的預制構件設計效率提升方法，其特征在于，所述定義具體參數和操作包括選擇、交叉和變異，以下是該操作的具體定義及其公式：
6.根...
【專利技術屬性】
技術研發人員：謝立，羌志東，俞聰，朱一凡，張亞強，
申請(專利權)人：南通砼星建筑科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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