钢筋下料组合优化方法技术

本发明专利技术涉及一种基于BIM技术结合人工智能算法的钢筋下料组合优化方法，包括以下步骤：第一步、工程实体模型搭建：搭建结构模型和关键部位钢筋模型；通过明细表的词缀快速提取钢筋所需要的关键信息条目；第二步、数据采集：取结构形式相似、施工类型相似的段为样板，进行数据采集，归档后进行清理并作为学习模板进行数学模型的深度学习的素材；第三步、数据库设计与数据清理：设立6大数据库类型，将所有信息进行归类，通过excel进行数据整理与清洗，将数据进行导入；第四步、数学模型搭建与计算：采用python开发语言对钢筋原料录入的信息的条目进行设计和适配，运行后进行机器学习。运行后进行机器学习。运行后进行机器学习。

【技术实现步骤摘要】
钢筋下料组合优化方法


[0001]本专利技术涉及人工智能和钢筋计算
，具体涉及一种基于BIM技术结合人工智能算法的钢筋下料组合优化方法。

技术介绍

[0002]钢筋计算领域通常都是以线性规划为准则，现场会根据钢筋下料单凭借有经验的师傅进行原料估算或理论值计算。
[0003]现有技术中针对钢筋优化下料研究较多的有一维线性规划法、启发式的遗传算法、混合遗传算法、模拟退火算法等。
[0004]其中上述描述的后几种方法对钢筋优化人员专业化要求高，难于在项目实际应用过程中推广。而传统的人工优化下料方法受人为影响因素大，过程繁琐，难以保证能够十分有效地进行钢筋下料优化。

技术实现思路

[0005]本专利技术旨在提供一种基于BIM技术结合人工智能算法的钢筋下料组合优化方法，以解决如何减少现场材料加工损耗、提高调运准确度和高效施工的问题。
[0006]本专利技术的目的是解决现有技术的不足，提供一种基于BIM技术结合人工智能算法的钢筋下料组合优化方法，包括以下步骤：第一步、工程实体模型搭建：通过Revit软件搭建结构本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于BIM技术结合人工智能算法的钢筋下料组合优化方法，其特征在于，所述的基于BIM技术结合人工智能算法的钢筋下料组合优化方法包括以下步骤：第一步、工程实体模型搭建：通过Revit软件搭建结构模型和关键部位钢筋模型；通过明细表的词缀快速提取钢筋所需要的关键信息条目；第二步、数据采集：取结构形式相似、施工类型相似的段为样板，进行数据采集，归档后进行清理并作为学习模板进行数学模型的深度学习的素材；第三步、数据库设计与数据清理：设立6大数据库类型，分别是编码数据库、原始数据库、计算模型数据库、基准效率数据库、定额数据库、影响因素数据库；最后将所有信息进行归类，通过excel进行数据整理与清洗，将数据进行导入；第四步、数学模型搭建与计算：使用tensorflow中的keras标准数学模型为基准，采用python开发语言对钢筋原料录入的信息的条目进行设计和适配，运行后进行机器学习。2.根据权利要求1所述的基于BIM技术结合人工智能算法的钢筋下料组合优化方法，其特征在于，第一步中所述的关键信息条目包括钢筋型号、形变、钢筋长度、数量和/或所属构件类型。3.根据权利要求1所述的基于BIM技术结合人工智能算法的钢筋下料组合优化方法，其特征在于，第一步在有规律主体中利用钢筋传播的功能快速实现钢筋模型的搭建。4.根据权利要求1所述的基于BIM技术结合人工智能算法的钢筋下料组合优化方法，其特征在于，所述的编码数据库是对“任务单元”的...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘震国，张垚，刘进，陈建兵，刘波，王建飞，吴过，霍燃平，王雨麒，何沛基，
申请(专利权)人：北京安定生物质能源有限公司，
类型：发明
国别省市：