一种基于知识规则驱动的古建筑结构分析模型重建方法技术

本发明专利技术公开了一种基于知识规则驱动的古建筑结构分析模型重建方法，包括：设计古建筑结构模型组织方式；采集古建筑现状的相关数据；根据所述古建筑结构模型组织方式及所述相关数据，基于多约束知识规则库，进行空间聚类、结构提取及模型重构；重建基于知识规则驱动的空间计算模型，将所述空间计算模型转换为第一有限元分析模型。该方法以古建筑原始的设计数据和古建筑现状的整体损伤等结构信息为基础，以测绘学科和土木学科关键技术的协同耦合为手段，建立一套全新的多维度空间数据模型与结构状态分析模型，赋与古建筑实体对空间环境变化的感知计算能力；可为后续古建筑结构分析提供一个全面完整准确分析的第一有限元分析模型。

An analysis model reconstruction method of ancient building structure driven by knowledge rules

【技术实现步骤摘要】
一种基于知识规则驱动的古建筑结构分析模型重建方法
本专利技术涉及建筑监测
，涉及一种基于知识规则驱动的古建筑结构分析模型重建方法。
技术介绍
保护文化遗产能够强化国家共同记忆、建立民族自信和传承彰显民族文化，是国家的重大需求，木结构古建筑作为我国乃至世界独树一帜的物质文化遗产结晶，历经气候变化、人类活动和地震等外部荷载，以及木材老化、疲劳等内部因素数百年甚至上千年的影响，安全性能不断降低，这样进行木结构整体健康状态评估就显得甚为重要。然而，木结构古建筑健康状态评定等级偏高，会忽视古建现存问题，引发安全事故，造成难以挽回的损失；反之，会造成因采取过度加固防范措施而导致经济浪费。为什么不能正确评估木结构古建筑的结构现状？一方面由于我国古建筑结构形式多样、构造复杂、既有结构分析对象不明确，更重要一方面是由于检测条件的限制和文化遗产保护的相关要求，使得部分构件无法使用仪器进行检测，或者即使能够检测也存在设备精度问题导致存在较大的测量误差，这些所谓的“灰色信息”或“贫信息”极大地阻碍了对现存木结构古建筑安全性评估工作的正常开展。深究其因，关键在于没有采用全面有效的评估方式、缺乏对古建筑实体多维度、多视角、多粒度的精准认知，尤其缺乏对古建筑实体结构特征的精细化建模方案、多源海量空间数据模型组织及其对随机性和模糊性作用下木结构综合评估手段的系统性研究。从古建筑安全性评定行业规范来看，目前现行标准主要有《民用建筑可靠性鉴定标准》(GB50292-2015)[12]、《古建筑结构安全性鉴定技术规范第一部分:木结构》(DB11/T1190.1-2015)[13]和《古建筑木结构维护与加固技术规范》GB50165-92等，这些规范往往是以定性鉴定为主，定量鉴定为辅，一般以抽样、观察的方式进行检测，存在部分构件无法检测或无法精确定量检测的问题；从古建筑评估分析方法来看，普遍采用层次分析法、灰色模糊分析法、静荷载实验评定法、灰色白化权函数聚类法和残损状况指标法等，这些方法针对古建安全性量化指标评定的内容较少，而且不能完整高效地对古建筑整体结构安全性进行评估。从古建筑技术参数检测手段来看，主要分为二类，一类针对木结构内部缺陷与损伤的，包括木材阻抗仪、应力波、超声波、Pilodyn(皮罗钉)、X射线以及微波、红外线、核磁共振和雷达探测技术等；另一类是基于外观残损、尺寸、偏移、沉降、结构动力特性等测量类检测的，如目测法、三维激光扫描、有限元分析、动力特性测试技术以及荷载试验等。综上所述，目前还没有哪一种模型真正针对木结构古建筑健康评估这一国家重大需求而设计，也没有全面高效的古建筑健康评估方案。
技术实现思路
鉴于上述问题，需要设计一套针对木结构古建筑健康评估的多维结构分析模型，本专利技术提供了一种基于知识规则驱动的古建筑结构分析模型重建方法，利用海量激光点云及既有相关数据进行结构建模的方法，并在多维多级混合索引的支持下实现各类评估要素的定量分析。本专利技术提供一种基于知识规则驱动的古建筑结构分析模型重建方法，包括：设计古建筑结构模型组织方式；采集古建筑现状的相关数据；根据所述古建筑结构模型组织方式及所述相关数据，基于多约束知识规则库，进行空间聚类、结构提取及模型重构；重建基于知识规则驱动的空间计算模型，将所述空间计算模型转换为第一有限元分析模型。在一个实施例中，所述设计古建筑结构模型组织方式，包括：构建古建筑的数据结构；所述数据结构的数据为：采集的多源精细空间数据和已有资料收集整理的原始数据；设计概念模型、逻辑模型和物理模型；构建空间索引机制；生成古建筑结构模型组织方式；所述古建筑结构模型组织方式包括以下属性：构造特征、材料特征、结构关系、几何关系和拓扑关系。在一个实施例中，所述采集古建筑现状的相关数据，包括：采集古建筑的点云数据、GIS数据、BIM数据、CAD数据、多光谱数据、应力波数据、摄影测量数据图像、第二有限元模型。在一个实施例中，所述概念模型，包括：语义约束、单元分解、几何表达和模型支撑；所述语义约束包括：柱架层、铺作层、屋盖层和台基层；所述单元分解包括：点单元、框架单元、面单元和体单元；所述几何表达包括：点、线、面和体；所述模型支撑包括：点云模型、B-REP模型、TIN模型和第三有限元模型。在一个实施例中，所述逻辑模型，包括：构件截面、构件材料、构件单元和构件关系。在一个实施例中，所述数据结构的来源，包括：点云模型、NURBS模型、CSG模型、3D-TIN模型和原始有限元分析模型。在一个实施例中，所述构建空间索引机制，包括：建立八叉树与三维K-D树、四叉树与最小外包围盒构成的QMBB、3D-R和QMBB树混合索引。在一个实施例中，将所述空间计算模型转换为第一有限元分析模型，包括：根据空间计算模型，确定点云的最小外包盒；划分格网及根据预设规则划分四边形；优化所述四边形，实现转换为第一有限元分析模型。本专利技术实施例提供的上述技术方案的有益效果至少包括：本专利技术提供的一种基于知识规则驱动的古建筑结构分析模型重建方法，以古建筑原始的设计数据和古建筑现状的整体损伤等结构信息为基础，以测绘学科和土木学科关键技术的协同耦合为手段，建立一套全新的多维度空间数据模型与结构状态分析模型，赋与古建筑实体对空间环境变化的感知计算能力；可为后续古建筑结构分析提供一个全面完整准确分析的第一有限元分析模型。本专利技术的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本专利技术而了解。本专利技术的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。下面通过附图和实施例，对本专利技术的技术方案做进一步的详细描述。附图说明附图用来提供对本专利技术的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本专利技术的实施例一起用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的限制。在附图中：图1为本专利技术实施例提供的基于知识规则驱动的古建筑结构分析模型重建方法的流程图；图2为本专利技术实施例提供的基于知识规则驱动的古建筑结构分析模型重建方法的原理图；图3为本专利技术实施例提供的多层次架构概念模型框架设计示意图；图4为本专利技术实施例提供的基于面向对象的逻辑模型框架设计示意图。图5为本专利技术实施例提供的三维点云的最小外包盒示意图。图6为本专利技术实施例提供的格网划分示意图。图7a-7e为本专利技术实施例提供的四边形划分不同样式的示意图。图8为本专利技术实施例提供的判断四边形的凹凸性示意图。具体实施方式下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于知识规则驱动的古建筑结构分析模型重建方法，其特征在于，包括：/n设计古建筑结构模型组织方式；/n采集古建筑现状的相关数据；/n根据所述古建筑结构模型组织方式及所述相关数据，基于多约束知识规则库，进行空间聚类、结构提取及模型重构；/n重建基于知识规则驱动的空间计算模型，将所述空间计算模型转换为第一有限元分析模型。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于知识规则驱动的古建筑结构分析模型重建方法，其特征在于，包括：
设计古建筑结构模型组织方式；
采集古建筑现状的相关数据；
根据所述古建筑结构模型组织方式及所述相关数据，基于多约束知识规则库，进行空间聚类、结构提取及模型重构；
重建基于知识规则驱动的空间计算模型，将所述空间计算模型转换为第一有限元分析模型。


2.如权利要求1所述的重建方法，其特征在于，所述设计古建筑结构模型组织方式，包括：
构建古建筑的数据结构；所述数据结构的数据为：采集的多源精细空间数据和已有资料收集整理的原始数据；
设计概念模型、逻辑模型和物理模型；
构建空间索引机制；
生成古建筑结构模型组织方式；所述古建筑结构模型组织方式包括以下属性：构造特征、材料特征、结构关系、几何关系和拓扑关系。


3.如权利要求1所述的重建方法，其特征在于，所述采集古建筑现状的相关数据，包括：
采集古建筑的点云数据、GIS数据、BIM数据、CAD数据、多光谱数据、应力波数据、摄影测量数据图像、第二有限元模型。


4.如权利要求2所述的重建方法，其特征在于，所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭可才，
申请(专利权)人：北京申信达成科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11