【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及建筑施工方法，具體為從一種基于人工智能技術的人工塑石設計施工方法。
技術介紹
1、在現代風景園林設計中，景石是一種常見的景觀元素，廣泛應用于公園、綠地、廣場等公共空間中，用以模擬自然環境，營造出具有藝術效果的自然景觀。然而，隨著對環境保護要求的提高，天然景石的開采和使用受到越來越多的限制和約束。天然景石不僅成本高昂，運輸和安裝困難，其大規模開采還會對自然環境造成不可逆的破壞。因此，人工塑石作為天然景石的替代品，逐漸成為景觀設計中一種重要的選擇。
2、人工塑石相比于天然景石，具有以下幾個顯著優勢：
3、可塑性強：人工塑石可以根據設計要求定制外觀、顏色、質感等，塑造出各種形狀和紋理，突破了天然景石在形狀和大小上的局限性。
4、環保和可持續性：人工塑石使用混凝土、鋼筋等材料，避免了對自然資源的破壞，有助于推動綠色可持續的園林建設。
5、施工靈活：由于人工塑石可以根據具體項目進行定制設計和分段施工，其運輸和安裝過程更加便捷，適用于多種不同的施工環境。
6、成本控制：人工塑石的材料來源廣泛且價格相對較低，與天然景石相比，能更好地控制項目整體成本。
7、盡管人工塑石具備上述優點，但傳統的人工塑石設計與施工方法也存在顯著的局限性，主要體現在以下幾個方面：
8、(1)設計過程依賴于手工經驗：傳統的人工塑石設計高度依賴設計師的經驗與個人感悟，設計師需要通過大量的實地采風、攝影、手繪等方式來收集設計素材，并根據記憶和經驗進行構思。這種方式不僅費時費力，
9、(2)設計與施工的銜接不緊密：在傳統設計流程中，設計師生成的二維設計圖紙難以直接用于施工。二維圖紙無法提供足夠的施工信息，如支撐結構、材料用量、細部造型等，因此工程師在施工階段常需根據二維圖紙估算鋼結構的尺寸和形狀，導致材料浪費、造型不精確，且整體施工效率較低。尤其在涉及到大體量的復雜造型時，施工過程中的誤差很難避免。
10、(3)施工精度和效率問題：在沒有精確的三維模型指導下，施工階段通常依賴手工經驗來搭建支撐結構和塑造細部造型，無法實現精確的鋼筋加工、支撐結構設計及混凝土澆筑。傳統施工方法不僅效率低下，而且造型的還原度較差，很難完全呈現出設計圖紙中的細節效果。
11、(4)設計和施工全生命周期的割裂：設計階段和施工階段往往是分離的，設計師和施工方需要通過多次溝通和修改來協調設計與實際施工中的問題，這導致了項目周期延長，并且容易出現設計方案無法完全落地的情況，最終效果可能與預期差異較大。
12、針對這些問題，人工智能技術的引入為人工塑石設計和施工提供了全新的解決方案。近年來，隨著深度學習、生成對抗網絡(gan)、三維建模等ai技術的發展，ai已經在圖像生成、三維重建、自動化設計等領域展現出強大的潛力。
13、基于上述背景，本專利技術提出了一種基于人工智能技術的人工塑石設計施工方法。
技術實現思路
1、本專利技術的目的在于針對現有技術的不足之處，提供一種基于人工智能技術的人工塑石設計施工方法，以解決
技術介紹
中所提出的問題。
2、為實現上述目的，本專利技術提供如下技術方案：一種基于人工智能技術的人工塑石設計施工方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：
3、步驟1：在設計階段，通過撰寫提示詞，運用ai文生圖功能生成大量人工塑石的概念意向圖；
4、步驟2：從已有的景石圖集中篩選符合設計要求的目標圖片；
5、步驟3：使用ai圖生圖功能，將設計目標圖片與生成的概念圖進行多輪融合，形成多個方案圖片；
6、步驟4：選定最優方案圖片，并通過ai生成對應的三維模型；
7、步驟5：利用三維模型生成支撐鋼架、造型鋼筋網、混凝土襯網的三維結構模型；
8、步驟6：在施工階段，根據三維模型進行鋼筋網加工、混凝土澆筑和細部雕刻。
9、作為本專利技術優選的技術方案，在步驟1中撰寫的提示詞包含人工塑石的長寬比例、造型特點、周圍環境及顏色質感的描述，以便生成符合實際要求的概念意向圖。
10、作為本專利技術優選的技術方案，步驟3中的多圖融合使用了基于生成對抗網絡(gan)的圖像融合算法，其公式為：
11、g(z)＝t(z)·α+(1-α)·d(x)
12、其中，g(z)是生成的圖像，t(z)是ai生成的概念意向圖，d(x)為設計目標圖，α為圖像融合的權重參數，通過多次迭代優化。
13、作為本專利技術優選的技術方案，多輪融合過程中，權重參數α隨著每輪迭代的進行逐漸增大，使得最終生成的方案圖片更加接近設計目標圖。
14、作為本專利技術優選的技術方案，步驟5中采用了基于深度學習的三維重建算法，將二維方案圖片轉換為三維模型，其算法公式為：
15、f(x,y)＝relu(w1·σ(w2·p(x,y)))
16、其中，f(x,y)表示三維坐標點的輸出，p(x,y)為二維平面圖像的像素坐標，w1,w2為權重矩陣，σ為非線性激活函數。
17、作為本專利技術優選的技術方案，生成的三維模型包括支撐鋼架、造型鋼筋網和混凝土襯網三部分結構模型，采用逐層擠出技術從外到內生成三維網格。
18、作為本專利技術優選的技術方案，步驟5生成的三維網格模型中，每層造型鋼筋網和混凝土襯網的孔徑和密度依據塑石結構強度需求自動調整，具體為：最外層為孔徑25mm大眼雞籠襯網，中間層為200mm×200mm的矩形鋼筋網格，內層為孔徑4mm小眼菱形襯網。
19、作為本專利技術優選的技術方案，步驟6中塑石的支撐鋼架和鋼筋網通過三維模型生成的cad圖紙進行現場加工，采用自動鋼筋彎折機對鋼筋進行加工，并根據編號焊接成完整的造型鋼筋網片。
20、作為本專利技術優選的技術方案，步驟9中在結構混凝土表面進行雕刻時，基于al生成的三維模型進行細部雕刻，并按照設計方案中的色彩信息對表面進行上色處理。
21、作為本專利技術優選的技術方案，整個設計施工過程采用了數據驅動的智能反饋機制，實時調整三維模型的生成和施工方案，以確保最終效果符合設計需求。
22、與現有技術相比，本專利技術一種基于人工智能技術的人工塑石設計施工方法用于實踐應用，取得的有益效果是：
23、1.本專利技術通過引入人工智能技術，設計師可以快速生成大量的概念意向圖，極大地豐富了設計方案的選擇。ai圖像融合技術能夠實現多輪方案優化，逐步接近設計目標，從而避免了傳統手工設計的局限性。設計效率的提升不僅縮短了設計周期，還增加了設計的多樣性和創新性，特別適合復雜的景觀項目。
24、2.本專利技術利用ai生成的三維模型，設計與施工無縫銜接，解決了傳統二維圖紙難以直接用于施工的難題。三維模型包含了詳細的支撐鋼架、鋼筋網和混凝土襯網的結本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于人工智能技術的人工塑石設計施工方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的人工塑石設計施工方法，其特征在于，在步驟1中撰寫的提示詞包含人工塑石的長寬比例、造型特點、周圍環境及顏色質感的描述，以便生成符合實際要求的概念意向圖。
3.根據權利要求1所述的人工塑石設計施工方法，其特征在于，步驟3中的多圖融合使用了基于生成對抗網絡(GAN)的圖像融合算法，其公式為：
4.根據權利要求3所述的人工塑石設計施工方法，其特征在于，多輪融合過程中，權重參數α隨著每輪迭代的進行逐漸增大，使得最終生成的方案圖片更加接近設計目標圖。
5.根據權利要求1所述的人工塑石設計施工方法，其特征在于，步驟5中采用了基于深度學習的三維重建算法，將二維方案圖片轉換為三維模型，其算法公式為：
6.根據權利要求5所述的人工塑石設計施工方法，其特征在于，生成的三維模型包括支撐鋼架、造型鋼筋網和混凝土襯網三部分結構模型，采用逐層擠出技術從外到內生成三維網格。
7.根據權利要求1所述的人工塑石設計施工方法，其特征在于，步
8.根據權利要求1所述的人工塑石設計施工方法，其特征在于，步驟6中塑石的支撐鋼架和鋼筋網通過三維模型生成的CAD圖紙進行現場加工，采用自動鋼筋彎折機對鋼筋進行加工，并根據編號焊接成完整的造型鋼筋網片。
9.根據權利要求1所述的人工塑石設計施工方法，其特征在于，步驟6中在結構混凝土表面進行雕刻時，基于Al生成的三維模型進行細部雕刻，并按照設計方案中的色彩信息對表面進行上色處理。
10.根據權利要求1所述的人工塑石設計施工方法，其特征在于，整個設計施工過程采用了數據驅動的智能反饋機制，實時調整三維模型的生成和施工方案。
...【技術特征摘要】
1.一種基于人工智能技術的人工塑石設計施工方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的人工塑石設計施工方法，其特征在于，在步驟1中撰寫的提示詞包含人工塑石的長寬比例、造型特點、周圍環境及顏色質感的描述，以便生成符合實際要求的概念意向圖。
3.根據權利要求1所述的人工塑石設計施工方法，其特征在于，步驟3中的多圖融合使用了基于生成對抗網絡(gan)的圖像融合算法，其公式為：
4.根據權利要求3所述的人工塑石設計施工方法，其特征在于，多輪融合過程中，權重參數α隨著每輪迭代的進行逐漸增大，使得最終生成的方案圖片更加接近設計目標圖。
5.根據權利要求1所述的人工塑石設計施工方法，其特征在于，步驟5中采用了基于深度學習的三維重建算法，將二維方案圖片轉換為三維模型，其算法公式為：
6.根據權利要求5所述的人工塑石設計施工方法，其特征在于，生成的三維模型包括支撐鋼架、造型鋼筋網和混凝土襯網三部分結構模型...
【專利技術屬性】
技術研發人員：董則奉，張心宇，陳理民，張朱虹，
申請(專利權)人：上海園林集團有限公司，
類型：發明
國別省市：
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