本申请涉及一种基于人工智能的机电设备辅助设计方法、装置、设备。该方法包括根据三维建筑模型，导出建筑用机电布局图，所述机电布局图至少为一个楼层的机电相关的设计图；所述机电布局图包括机电设备、设备走线、消防设备、空调设备中的一种或多种；将所述机电布局图输入神经网络模型中进行识别，并根据识别结果形成设备的设计强规则，将所述设计强规则与预设的设计规则库比对，根据比对结果给出提醒。从而可以根据该识别评估结果对机电设备模型进行调整，不需要依靠人工经验对机电设备模型进行调整，使得调整效率高且准确。使得调整效率高且准确。使得调整效率高且准确。
【技术实现步骤摘要】
基于人工智能的机电设备辅助设计方法、装置、设备
[0001]本申请涉及建筑辅助设计
，特别是涉及一种基于人工智能的机电设备辅助设计方法、装置、设备。
技术介绍
[0002]随着时代的发展，科学技术逐渐趋向专业化和综合化定量化发展，机电设计中电路的错误设计，会给我们的生活带来很大的不利甚至安全隐患，没有质量保证，会有触电、火灾风险。传统的机电设备设计过程中，通过人工进行设计得到设计结果(即机电设备模型)，设计完成之后，仅仅依靠机电工程师个人经验对设计结果进行优化。
[0003]然而，传统的设计优化过程中，纯粹依靠人工经验对机电设备模型进行检查，可能存在调整效率低和优化不全面的问题，且致设计结果的质量不高。
技术实现思路
[0004]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种基于人工智能的机电设备辅助设计方法、装置、设备。
[0005]第一方面，本申请实施例提供一种基于人工智能的机电设备辅助设计方法，所述方法包括：
[0006]根据三维建筑模型，导出建筑用机电布局图，所述机电布局图至少为一个楼层的机电相关的设计图；所述机电布局图包括机电设备、设备走线、消防设备、空调设备中的一种或多种；
[0007]将所述机电布局图输入神经网络模型中进行识别，并根据识别结果形成设备的设计强规则，将所述设计强规则与预设的设计规则库比对，根据比对结果给出提醒。
[0008]在其中一个实施例中，所述根据三维建筑模型模型，导出建筑用机电布局图，包括：
[0009]利用三维建筑模型中的机电筛选功能，筛选出三维建筑模型中与机电有关的设备及布线的三维模型；
[0010]基于所述三维模型根据预设规则导出户型结构图及与机电有关的设备、布线的平面示意图；
[0011]将所述与电机有关的设备、布线的平面示意图转换为设计符号示意图，将所述设计符号示意图与所述户型结构图相结合形成图像文件，将所述图像文件作为所述机电布局图。
[0012]在其中一个实施例中，所述将所述机电布局图输入神经网络模型中进行识别，并根据识别结果形成设备的设计强规则，包括：
[0013]利用所述神经网络模型识别所述机电布局图，提取所述机电布局图中的所述机电设备、设备走线、消防设备、空调设备所处场景环境特征；
[0014]将所述机电设备、设备走线、消防设备、空调设备与各自的场景环境特征形成设计
强规则。
[0015]在其中一个实施例中，所述将所述设计强规则与预设的设计规则库比对，根据比对结果给出提醒，包括：
[0016]根据国家设计规范及建筑设计经验知识构建设计规则库，所述设计规则库包括机电设备放置规则、设备走线规则、消防设备放置规则、空调设备放置规则；
[0017]所述设计强规则中包含有命名实体，所述预设的设计规则库中包含有命名实体，将所述设计强规则中的命名实体与所述预设的设计规则库中的命名实体进行关联比对；将不符合设计规则的机电设备设计或机电设备走线设计给出提示。
[0018]在其中一个实施例中，所述方法还包括：将导出建筑用机电布局图做地理位置标记信息，根据所述地理位置标记信息选择相适应的神经网络模型；
[0019]所述选择相适应的神经网络模型，是根据所述地理位置标记信息选择由南方的建筑用机电布局图训练而成的神经网络模型，或由北方的建筑用机电布局图训练而成的神经网络模型。
[0020]第二方面，本申请实施例提供一种基于人工智能的机电设备辅助设计装置，所述装置包括：
[0021]根据三维建筑模型，导出建筑用机电布局图，所述机电布局图至少为一个楼层的机电相关的设计图；所述机电布局图包括机电设备、设备走线、消防设备、空调设备中的一种或多种；
[0022]将所述机电布局图输入神经网络模型中进行识别，并根据识别结果形成设备的设计强规则，将所述设计强规则与预设的设计规则库比对，根据比对结果给出提醒。
[0023]在其中一个实施例中，所述导出模块包括：
[0024]筛选单元，用于利用三维建筑模型中的机电筛选功能，筛选出三维建筑模型中与机电有关的设备及布线的三维模型；
[0025]导出单元，用于基于所述三维模型根据预设规则导出户型结构图及与机电有关的设备、布线的平面示意图；
[0026]结合单元，用于将所述与电机有关的设备、布线的平面示意图转换为设计符号示意图，将所述设计符号示意图与所述户型结构图相结合形成图像文件，将所述图像文件作为所述机电布局图。
[0027]所述辅助模块包括：
[0028]提取单元，用于利用所述神经网络模型识别所述机电布局图，提取所述机电布局图中的所述机电设备、设备走线、消防设备、空调设备所处场景环境特征；
[0029]获取单元，用于将所述机电设备、设备走线、消防设备、空调设备与各自的场景环境特征形成设计强规则。
[0030]所述辅助模块还包括：
[0031]根据国家设计规范及建筑设计经验知识构建设计规则库，所述设计规则库包括机电设备放置规则、设备走线规则、消防设备放置规则、空调设备放置规则；
[0032]将所述设计强规则中包含有命名实体，所述预设的设计规则库中包含有命名实体，将所述设计强规则中的命名实体与所述预设的设计规则库中的命名实体进行关联比对；将不符合设计规则的机电设备设计或机电设备走线设计给出提示。
[0033]第三方面，本申请实施例提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
[0034]根据三维建筑模型，导出建筑用机电布局图，所述机电布局图至少为一个楼层的机电相关的设计图；所述机电布局图包括机电设备、设备走线、消防设备、空调设备中的一种或多种；
[0035]将所述机电布局图输入神经网络模型中进行识别，并根据识别结果形成设备的设计强规则，将所述设计强规则与预设的设计规则库比对，根据比对结果给出提醒。
[0036]第四方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
[0037]根据三维建筑模型，导出建筑用机电布局图，所述机电布局图至少为一个楼层的机电相关的设计图；所述机电布局图包括机电设备、设备走线、消防设备、空调设备中的一种或多种；
[0038]将所述机电布局图输入神经网络模型中进行识别，并根据识别结果形成设备的设计强规则，将所述设计强规则与预设的设计规则库比对，根据比对结果给出提醒。
[0039]上述基于人工智能的机电设备辅助设计方法、装置、设备，根据机电设备系统模型，导出建筑用机电布局图，将所述机电设备设计图像布局图输入预设的神经网络模型中进行识别，并根据识别结果形成设备的设计强规则，将所述设计强规则与预设的设计规则库比对，根据比对结果给出提醒。利用神经网络对机电设备的布局进行识别，提取机电设备的设计强规则，基于所述强规则进行设计规则比对，从而可以实现不需要依靠本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的机电设备辅助设计方法，其特征在于，所述方法包括：根据三维建筑模型，导出建筑用机电布局图，所述机电布局图至少为一个楼层的机电相关的设计图；所述机电布局图包括机电设备、设备走线、消防设备、空调设备中的一种或多种；将所述机电布局图输入神经网络模型中进行识别，并根据识别结果形成设备的设计强规则，将所述设计强规则与预设的设计规则库比对，根据比对结果给出提醒。2.根据权利要求1中所述的方法，其特征在于，所述根据三维建筑模型模型，导出建筑用机电布局图，包括：利用三维建筑模型中的机电筛选功能，筛选出三维建筑模型中与机电有关的设备及布线的三维模型；基于所述三维模型根据预设规则导出户型结构图及与机电有关的设备、布线的平面示意图；将所述与电机有关的设备、布线的平面示意图转换为设计符号示意图，将所述设计符号示意图与所述户型结构图相结合形成图像文件，将所述图像文件作为所述机电布局图。3.根据权利要求1中所述的方法，其特征在于，所述将所述机电布局图输入神经网络模型中进行识别，并根据识别结果形成设备的设计强规则，包括：利用所述神经网络模型识别所述机电布局图，提取所述机电布局图中的所述机电设备、设备走线、消防设备、空调设备所处场景环境特征；将所述机电设备、设备走线、消防设备、空调设备与各自的场景环境特征形成设计强规则。4.根据权利要求1中所述的方法，其特征在于，所述将所述设计强规则与预设的设计规则库比对，根据比对结果给出提醒，包括：根据国家设计规范及建筑设计经验知识构建设计规则库，所述设计规则库包括机电设备放置规则、设备走线规则、消防设备放置规则、空调设备放置规则；所述设计强规则中包含有命名实体，所述预设的设计规则库中包含有命名实体，将所述设计强规则中的命名实体与所述预设的设计规则库中的命名实体进行关联比对；将不符合设计规则的机电设备设计或机电设备走线设计给出提示。5.根据权利要求1中所述的方法，其特征在于，还包括：将导出建筑用机电布局图做地理位置标记信息，根据所述地理位置标记信息选择相适应的神经网络模型；所述选择相适应的神经网络模型，是根据所述地理位置标记信息选择由南方的建筑用机电布局图训练而成的神经网络模型，或由北方的建筑用机电布局...
【专利技术属性】
技术研发人员：华荣伟，请求不公布姓名，
申请(专利权)人：久瓴江苏数字智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。