建筑系统关系拓扑无向图有向化方法和系统技术方案

本发明专利技术实施例提供的建筑系统关系拓扑无向图有向化方法和系统，包括：获取Revit建筑模型的拓扑关系中的节点信息；对节点信息进行自动修正过滤后，对节点信息进行数据处理，得到节点信息的邻接矩阵和特征矩阵；将邻接矩阵和特征矩阵作为输入值，输入至预先训练的特征提取模型进行计算，得到包括节点重力参数的拓扑特征向量；根据拓扑特征向量中每个节点的重力参数的大小得到节点间的指向关系，完成无向图有向化。本发明专利技术将缺乏信息的无向图数据转化成具有信息输出的有向图关系连接，可以明确给出水管或风管中的水或风的流通方向；还可以检查出revit模型中的一些建模问题，还可以推广到其它的拓扑数据信息化中，比如三维模型转二维系统图及其展示。系统图及其展示。系统图及其展示。

【技术实现步骤摘要】
建筑系统关系拓扑无向图有向化方法和系统


[0001]本专利技术涉及建筑信息化
，具体涉及一种建筑系统关系拓扑无向图有向化方法和系统。

技术介绍

[0002]在建筑信息化模型中，我们可以提取到设备及管件等之间的连接关系数据，但这些连接关系并没有很好的为人们所认知。人们的认知包括设备连接的方向性(在管道中的水、风的流向)，设备在系统中的连接方式(如：并联、串联、母联)，设备的功能性划分(冷冻水循环、冷却水循环、风循环、水循环)等。建筑的系统连接有效信息化可以进而用来进行三维转二维的系统图自动排布、连接关系的正误诊断等。

技术实现思路

[0003]为了能够使建筑系统连接有效信息化，进而可以用来进行三维转二维的系统图自动排布和连接关系正误诊断，本专利技术实施例提供一种建筑系统关系拓扑无向图有向化方法和系统。其具体技术方案如下：
[0004]为实现上述目的，本专利技术实施例提供一种建筑系统关系拓扑无向图有向化方法，包括步骤：
[0005]获取Revit建筑模型的拓扑关系中的节点信息；
[0006]对所述节点信息进行自动修正过滤后，对所述节点信息进行数据处理，得到所述节点信息的邻接矩阵和特征矩阵；
[0007]将所述邻接矩阵和所述特征矩阵作为输入值，输入至预先训练的特征提取模型进行计算，得到包括判断节点方向的重力参数的拓扑特征向量；其中，所述特征提取模型在训练过程中，所述节点信息的特征矩阵被赋予重力参数信息；
[0008]根据所述拓扑特征向量中每个节点的重力参数的大小得到节点间的指向关系，完成无向图有向化。
[0009]进一步的，所述特征提取模型可通过如下步骤训练得到：
[0010]构建建筑机电系统设备的拓扑关系知识库；
[0011]生成所述拓扑关系的节点信息；
[0012]对所述节点信息进行数据处理，得到所述节点信息对应的邻接矩阵和特征矩阵；
[0013]基于变分自编码器的编码/解码框架，将所述邻接矩阵和特征矩阵输入至图卷积神经网络进行编码，生成包括有重力参数信息的潜向量，将所述潜向量输入解码器，得到解码后的邻接矩阵；
[0014]将所述解码后的邻接矩阵输入至有向拓扑损失函数进行计算，当计算结果小于预设的阈值时，输出所述图卷积神经网络的参数，得到特征提取模型。
[0015]进一步的，在所述生成所述拓扑关系的节点信息之前，所述构建建筑机电系统设备的拓扑关系知识库之后，还包括将数据库中积累的多个项目Revit模型拓扑数据与生成
的拓扑关系进行比较，对生成的拓扑关系进行对比修正。
[0016]进一步的，所述有向拓扑损失函数包括拓扑损失函数和方向损失函数，拓扑损失函数是对比原邻接矩阵和解码后邻接矩阵计算加权交叉熵得到，方向损失函数为：
[0017]Y
i，j
是X
i
对X
j
的方向
[0018]式中，F表示节点数，Z表示潜向量，X是特征矩阵，第i个节点连接指向第j个节点，Y
ij
为1，否则为0。
[0019]进一步的，所述节点信息包括目标节点id、节点属性、与所述目标节点连接的其他节点id和节点数量；与所述目标节点连接的其他节点id包括：指向目标节点的其他节点id和目标节点指向的其他节点id。
[0020]本专利技术实施例的第二方面还提供一种建筑系统关系拓扑无向图有向化系统，包括：
[0021]获取模块，用于获取Revit建筑模型的拓扑关系中的节点信息；
[0022]处理模块，用于对所述节点信息进行自动修正过滤后，对所述节点信息进行数据处理，得到所述节点信息的邻接矩阵和特征矩阵；
[0023]计算模块，用于将所述邻接矩阵和所述特征矩阵作为输入值，输入至预先训练的特征提取模型进行计算，得到包括节点重力参数的拓扑特征向量；
[0024]无向图有向化模块，用于根据所述拓扑特征向量中每个节点的重力参数的大小得到节点间的指向关系，完成无向图有向化。
[0025]本专利技术实施例的第三方面还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器处理上述所述的建筑系统关系拓扑无向图有向化方法的步骤。
[0026]本专利技术的第四方面提供一种电子设备，该电子设备包括：
[0027]处理器；以及，
[0028]被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行上述所述建筑系统关系拓扑无向图有向化的方法。
[0029]本专利技术实施例提供的建筑系统关系拓扑无向图有向化方法，包括：获取Revit建筑模型的拓扑关系中的节点信息；对所述节点信息进行自动修正过滤后，对所述节点信息进行数据处理，得到所述节点信息的邻接矩阵和特征矩阵；将所述邻接矩阵和所述特征矩阵作为输入值，输入至预先训练的特征提取模型进行计算，得到包括节点重力参数的拓扑特征向量；根据所述拓扑特征向量中每个节点的重力参数的大小得到节点间的指向关系，完成无向图有向化。本专利技术将缺乏信息的数据转化成具有信息输出的有向关系连接，可以明确给出水管或风管中的水或风的流通方向；还可以检查出revit模型中的一些建模问题，还可以推广到其它的拓扑数据信息化中，比如三维模型转二维系统图及其展示。
附图说明
[0030]图1为本专利技术实施例1提供的一种建筑系统关系拓扑无向图有向化方法的流程图；
[0031]图2为本专利技术实施例1提供的一种建筑系统关系拓扑无向图有向化系统的结构框图；
[0032]图3为本专利技术实施例1提供的一种建筑系统关系拓扑无向图有向化方法的基本连
接图的实例；
[0033]图4为图3中一次回风阀和二次回风阀的连接示意图。
具体实施方式
[0034]为了使得本专利技术技术方案能够清楚、详尽的展现出来，以下结合附图对本专利技术进行说明，但不用来限制本专利技术的范围。
[0035]参见图1为本专利技术实施例1提供的一种建筑系统关系拓扑无向图有向化方法的流程图，包括步骤：
[0036]S1获取Revit建筑模型基础图的拓扑关系中的节点信息。
[0037]上述节点包括目标节点和其他节点；上述节点信息包括目标节点id、节点属性、与所述目标节点连接的其他节点id和节点数量；与所述目标节点连接的其他节点id包括：指向目标节点的其他节点id和目标节点指向的其他节点id；在本专利技术的可选实施方式中，上述节点信息以多维数组的形式表示，举例如下：
[0038][
[0039][0,10,1,[7],[1,3,]],
[0040][1,5,2,[0,2],[0,2]],
[0041][2,10,4,[1,4],[5,7]],
[0042][3,2,2,[0],[4]],
[0043][4,3,2,[3],[2]],
[0044][5,3,2,[2],[6]],
[0045]本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种建筑系统关系拓扑无向图有向化方法，其特征在于，包括步骤：获取Revit建筑模型的拓扑关系中的节点信息；对所述节点信息进行自动修正过滤后，对所述节点信息进行数据处理，得到所述节点信息的邻接矩阵和特征矩阵；将所述邻接矩阵和所述特征矩阵作为输入值，输入至预先训练的特征提取模型进行计算，得到包括节点重力参数的拓扑特征向量；其中，所述特征提取模型在训练过程中，所述节点信息的特征矩阵被赋予重力参数信息；根据所述拓扑特征向量中每个节点的重力参数的大小得到节点间的指向关系，完成无向图有向化。2.根据权利要求1所述的建筑系统关系拓扑无向图有向化方法，其特征在于，所述特征提取模型可通过如下步骤训练得到：构建建筑机电系统设备的拓扑关系知识库；生成所述拓扑关系的节点信息；对所述节点信息进行数据处理，得到所述节点信息对应的邻接矩阵和特征矩阵；基于变分自编码器的编码/解码框架，将所述邻接矩阵和特征矩阵输入至图卷积神经网络进行编码，生成包括有重力参数信息的潜向量，再将所述潜向量输入至所述变分自编码器的编码/解码框架的解码器，得到解码后的邻接矩阵；将所述解码后的邻接矩阵输入至有向拓扑损失函数进行计算，当计算结果小于预设的阈值时，输出所述图卷积神经网络的参数，得到特征提取模型。3.根据权利要求1所述的建筑系统关系拓扑无向图有向化方法，其特征在于，在所述生成所述拓扑关系的节点信息之前，所述构建建筑机电系统设备的拓扑关系知识库之后，还包括将数据库中积累的多个项目Revit模型拓扑数据与生成的拓扑关系进行比较，对生成的拓扑关系进行对比修正。4.根据权利要求1所述的建筑系统关系拓扑无向图有向化方法，其特征在于，所述有向拓扑损失函数包括拓扑损失函数和方向损失函数，拓扑损失函数是对比原邻接矩阵...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙一凫，沈启，顾佳，柴状，
申请(专利权)人：博锐尚格科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：