一种基于决策树模型的水平排砖方法技术

本发明专利技术公开了一种基于决策树模型的水平排砖方法，包括如下步骤：(1)输入排砖参数；(2)生成水平排砖测试方案；(3)构建水平排布决策树模型；(4)选择水平排砖方案，输出排砖结果。本发明专利技术通过构建排砖模型，迭代生成多种排砖方案，再利用自动评价方法得出优选的排砖方案，最终自动形成符合规范要求、材料损耗少、并且美观的排砖方案。美观的排砖方案。美观的排砖方案。

【技术实现步骤摘要】
一种基于决策树模型的水平排砖方法


[0001]本专利技术属于建筑信息化领域，具体涉及一种基于决策树模型的水平排砖方法，尤其适用于二次结构的排砖。

技术介绍

[0002]二次结构作为建筑工程的主要组成部分，细部节点繁多，特别是墙体砌筑时既要满足美观，又要考虑省砖，排砖样式多变，对排砖的准确度要求高，排布难度大。
[0003]排砖是建筑二次结构构造关键环节之一，排列合理的排砖组合可以增强立面美观性、降低施工损耗。排砖包括水平和竖向两方面。传统水平向排砖时，需要工人试排后，再利用经验进行调整；这种方式低效，排砖效果也依赖于工人的经验。
[0004]目前已有基于BIM的二结构排砖工具自动生成的排砖模型，但存在对缝不均匀，选用的砖块不符合规范等问题，导致生成的排砖方案无法指导现场砌筑。
[0005]针对上述问题，目前，试用各插件尚未发现公开的方法解决该问题。因此需要一种二结构水平排砖方法来分析排砖方案的优劣，形成优选的二结构水平向排砖方法。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的在于克服上述现有技术中存在的不足，通过构建排砖模型，迭代生成多种排砖方案，再利用自动评价方法得出优选的排砖方案，最终自动形成符合规范要求、材料损耗少、并且美观的排砖方案。
[0007]为实现上述专利技术目的，本专利技术提供一种基于决策树模型的水平排砖方法，包括如下步骤：(1)输入排砖参数；(2)生成水平排砖测试方案；(3)构建水平排布决策树模型；(4)选择水平排砖方案，输出排砖结果。
[0008]进一步地，步骤(1)中所述排砖参数包括标准砖长s、灰缝宽度t、马牙槎进退值d、需排砖的墙长L。
[0009]进一步地，有马牙槎进退时，所述需排砖的墙长L为底皮砖长度。
[0010]进一步地，所述步骤(2)包括如下步骤：(21)将需排砖的墙长L除以单块整砖与单条灰缝长度之和得到整砖排布数量n及余数区间m；(22)构建水平排砖模型：根据步骤(1)中的输入参数建立二维数组a[2][2n+1]＝{{x1,t,x2,t,
…
,x
n
‑1,t,x
n
,t,m1},{y1,t,y2,t,
…
,y
n
‑1,t,y
n
,t,m2}}，定义第一行为奇数皮砖，第二行为偶数皮砖，并根据步骤(1)中的输入参数初始化数组，限定每一行元素之和为需排砖的墙长L；(23)通过调整砖块尺寸生成多种排砖方案：改变砖a
ij
的取值，迭代生成多种排砖测试方案；(24)将多种排砖测试方案存入数据库。
[0011]进一步地，步骤(23)所述迭代生成的过程中，分别调整奇数皮砖x1,x2,x
n
‑1,x
n
及偶数皮砖y1,y2,y
n
‑1,y
n
8块中其中6块的取值，其余2块由总长L相减得出。
[0012]进一步地，将一块整砖拆成两块非整砖，或将余数增加到尾砖m1中，如m1＞a
ij
，则水平排砖模型中增加一块非整砖。
[0013]进一步地，所述步骤(3)包括如下步骤：(31)收集行业内公开的图集、优秀的排砖案例、排砖典型问题，根据工程经验选取以下特征属性数据：边界识别、奇数皮/偶数皮整砖起筑、对缝位置、边缘砖尺寸；统计所述特征属性数据，以优、一般、差来标注方案的优劣程度，融合建立模型训练数据集，并划分70％为训练集，30％为测试集；(32)构建决策树：从上述给定的训练集DB，构造出水平排布决策树class＝DecisionTree(DB)；(33)训练水平排布决策树：过滤所有可能的决策条件，选择使子节点信息增益最大的决策条件；重复上述步骤，直到使每个子节点都属于同类标签的排砖方案；(34)决策树剪枝优化：利用步骤(31)中所述的测试集对步骤(33)中的训练模型进行测试，若检测结果的正确率大于等于95％，满足实际应用需求，则完成模型训练和测试；若检测结果的正确率小于95％，则不满足实际应用需求，通过数据集拓展、数据增强、调整限制最大叶子节点数参数其中至少一种方式进行迭代优化，直至满足实际应用需求。
[0014]进一步地，所述步骤(32)包括如下步骤：(321)将步骤(31)建立的特征属性利用C4.5算法从根节点开始，计算每个特征引入后的信息增益率，选择给数据集带来最大信息增益率的特征决策树的划分节点，(322)将对缝位置、碎砖尺寸、边缘非整砖尺寸这些连续的特征进行分类处理，将对缝位置分成不同的区间，比较各分裂点的信息增益的大小。
[0015]进一步地，所述步骤(4)包括如下步骤：(41)计算特征值：输入步骤(24)中的排砖测试方案，根据特征属性计算特征值；(42)分类决策：按照决策树的分类属性逐层往下划分，直到叶节点，获得属性分类结果y＝DecisionTree(x)；
[0016](43)过滤出标签为优的排砖方案；(44)从获得的优选可行方案中选取整砖数量n最多的数组作为水平排砖方案。
[0017]进一步地，步骤(41)中所述特征属性包括对缝位置(a
21
‑
d)/a
11
、特征边缘砖尺寸。
[0018]与现有技术相比，本专利技术的有益效果为：
[0019]通过构建排砖数学模型，迭代生成多种排砖方案，再利用自动评价方法得出优选的排砖方案，最终自动形成符合规范要求、材料损耗少、并且美观的排砖方案。
附图说明
[0020]图1为本专利技术一个实施例的流程图；
[0021]图2为本专利技术一个实施例中待排砖墙体示意图；
[0022]图3为本专利技术一个实施例中决策树示意图；
[0023]图4为本专利技术一个实施例中排砖结果示意图。
具体实施方式
[0024]下面结合附图和具体实施例，对本专利技术的技术方案做进一步说明。
[0025]如图1
‑
图4所示，本专利技术基于决策树模型的水平排砖方法一个实施例，包括如下步骤：
[0026]步骤1：二结构排砖参数输入
[0027]输入标准砖长s(即图2和图4中的S)，灰缝宽度t，马牙槎进退值d。需排砖的墙长L(注：有马牙槎进退时，奇、偶数皮的排砖墙长不一，L为底皮砖长度)。
[0028]步骤2：生成水平排砖测试方案
[0029]2.1将排砖长度L值除以整砖加灰缝得到余数区间m，以及理论最多整砖排布数量n。以图2墙体为例
[0030][0031]2.2构建水平排砖模型，根据上述输入参数建立一个2*2n+1的二维数组代表奇数皮和偶数皮砖，定义第一行为奇数皮砖，第二行为偶数皮砖，并根据步骤1中的输入参数初始化数组。限定每一行之和为排砖长度。
[0032]a[2][2n+1]＝{{x1,t,x2,t,
…
,x
n
‑1,t,x
n
,t,m1},{y1,t,y2,t,
…...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于决策树模型的水平排砖方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)输入排砖参数；(2)生成水平排砖测试方案；(3)构建水平排布决策树模型；(4)选择水平排砖方案，输出排砖结果。2.根据权利要求1所述的基于决策树模型的水平排砖方法，其特征在于，步骤(1)中所述排砖参数包括标准砖长s、灰缝宽度t、马牙槎进退值d、需排砖的墙长L。3.根据权利要求1所述的基于决策树模型的水平排砖方法，其特征在于，有马牙槎进退时，所述需排砖的墙长L为底皮砖长度。4.根据权利要求2所述的基于决策树模型的水平排砖方法，其特征在于，所述步骤(2)包括如下步骤：(21)将需排砖的墙长L除以单块整砖与单条灰缝长度之和得到整砖排布数量n及余数区间m；(22)构建水平排砖模型：根据步骤(1)中的输入参数建立二维数组a[2][2n+1]＝{{x1,t,x2,t,
…
,x
n
‑1,t,x
n
,t,m1},{y1,t,y2,t,
…
,y
n
‑1,t,y
n
,t,m2}}，定义第一行为奇数皮砖，第二行为偶数皮砖，并根据步骤(1)中的输入参数初始化数组，限定每一行元素之和为需排砖的墙长L；(23)通过调整砖块尺寸生成多种排砖方案：改变砖a
ij
的取值，迭代生成多种排砖测试方案；(24)将多种排砖测试方案存入数据库。5.根据权利要求4所述的基于决策树模型的水平排砖方法，其特征在于，步骤(23)所述迭代生成的过程中，分别调整奇数皮砖x1,x2,x
n
‑1,x
n
及偶数皮砖y1,y2,y
n
‑1,y
n
8块中其中6块的取值，其余2块由总长L相减得出。6.根据权利要求5所述的基于决策树模型的水平排砖方法，其特征在于，将一块整砖拆成两块非整砖，或将余数增加到尾砖m1中，如m1＞a
ij
，则水平排砖模型中增加一块非整砖。7.根据权利要求1所述的基于决策树模型的水平排砖方法，其特征在于，所述步骤(3...

【专利技术属性】
技术研发人员：曹盈，余芳强，仇春华，乔逸骏，彭阳，杨鑫，陈菁，辛佩康，谭欣诚，刘坤，叶聪，何瑞琦，
申请(专利权)人：上海建工四建集团有限公司，
类型：发明
国别省市：