【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及非破坏性检测，尤其涉及一种建筑工程质量实时监测系统。
技术介绍
1、非破坏性检测是一种重要的
，用于评估材料、组件或整个结构的属性而不损害其未来的使用性。这种技术在建筑工程领域尤为关键，因为允许工程师和检测人员在不影响建筑物结构完整性的情况下，监测和评估建筑材料的质量和性能。常用的非破坏性检测方法包括超声波检测、x射线或伽马射线检测、磁粉检测、渗透检测和红外及热成像技术等。通过这些方法，可以检测裂缝、腐蚀、结构缺陷等潜在问题，从而确保建筑的安全和耐久性。
2、其中，建筑工程质量实时监测系统是一种运用在建筑工程领域的高级技术系统，其目的是实时监控建筑结构的健康状况和性能。这种系统通常包括传感器、数据采集单元和分析软件。传感器部署在建筑的关键位置，实时收集数据，如应力、温度、振动等参数，这些数据反映了建筑结构的当前状态。通过对这些数据的实时分析，系统能够及时发现潜在的结构问题，比如裂缝扩展、腐蚀或者其他造成结构弱化的因素。这样的监测使得及时的维修和加固成为可能，极大地增加了建筑的安全性和可靠性，同时降低了长期维护成本。
3、传统建筑工程质量监测系统在处理大规模和复杂数据时常面临诸多挑战。传统系统通常缺乏高效的数据分析和处理能力，导致负载分析和特征提取不够精确，从而影响资源配置和预测策略的有效性。此外，传统系统在动态环境适应性方面表现不佳，难以实时更新和优化响应策略，这导致对建筑健康状态的评估不够全面，增加了风险管理的难度。在数据存储和传输方面，由于缺乏高效的数据压缩技术，传统系统往往面临数
技术实现思路
1、本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种建筑工程质量实时监测系统。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：一种建筑工程质量实时监测系统包括负载分析模块、数据重构模块、增强预测模块、数字孪生模块、非线性分析模块、信息压缩模块、策略优化模块、状态估计模块；
3、所述负载分析模块基于传感器网络实时监测的数据，采用k-均值聚类算法对建筑负载进行模式识别，并使用遗传算法对识别出的模式进行迭代优化，同时综合负载调配，生成负载优化方案；
4、所述数据重构模块基于负载优化方案，采用自动编码器进行数据降维处理，并使用卷积神经网络对建筑结构图像和数据进行深度分析与特征提取，生成结构特征图谱；
5、所述增强预测模块基于结构特征图谱，采用深度强化学习模型进行环境与结构特征学习，通过策略优化迭代和自我评估调整，循环优化建筑结构的动态响应预测，生成预测策略模型；
6、所述数字孪生模块基于预测策略模型，采用动态贝叶斯网络对建筑物的时间序列数据进行深度建模和状态预测，并更新模型匹配新的数据输入，生成数字孪生实体；
7、所述非线性分析模块基于数字孪生实体，采用混合效应模型对建筑个体和群体结构的响应进行非线性分析，提取个体特征和群体规律，生成响应分析结果；
8、所述信息压缩模块基于响应分析结果，采用主成分分析和独立成分分析进行数据降维，并进行模式识别和压缩存储，生成压缩信息数据集；
9、所述策略优化模块基于压缩信息数据集，采用粒子群优化算法对负载分配和管理策略进行智能调整和优化，生成优化调控策略；
10、所述状态估计模块基于优化调控策略，采用动态贝叶斯网络进行建筑健康状态的连续估计和风险预测，生成健康状态评估。
11、作为本专利技术的进一步方案，所述负载优化方案包括楼层的负载分布、建议的负载调整幅度和优化后的能耗预测，所述结构特征图谱包括关键结构元素的特征向量、潜在风险点分布和结构健康指标，所述预测策略模型包括未来状态预测、建议的维护措施和应急响应策略，所述数字孪生实体包括虚拟模型、状态演化路径和预测的维护时间点，所述响应分析结果包括个体响应特征、群体响应趋势和关键影响因子，所述压缩信息数据集包括降维后的关键数据、信息压缩率和重构误差评估，所述优化调控策略包括优化后的负载分配方案、能效提升措施和预期的运行成本节省，所述健康状态评估包括当前健康指标、未来风险预测和建议的检查间隔。
12、作为本专利技术的进一步方案，所述负载分析模块包括负载监测子模块、第一模式识别子模块、遗传优化子模块；
13、所述负载监测子模块基于实时监测需求，采用分布式传感网络，包括温度传感器、振动传感器和应力传感器，收集建筑多个部分的负载数据，包括温度变化、振动频率和应力变化，进行数据汇总和初步筛选，生成负载数据集；
14、所述第一模式识别子模块基于负载数据集，采用k-均值聚类算法，通过计算和比较数据点间的距离，将数据分为k个类别，识别差异化的负载模式，包括常规负载、超载，进行分类和标注，生成负载模式分类；
15、所述遗传优化子模块基于负载模式分类，采用遗传算法，通过模拟选择、交叉和变异操作，对负载分配方案进行多代迭代优化，基于能耗和效率捕捉最优负载分配策略，生成负载优化方案。
16、作为本专利技术的进一步方案，所述数据重构模块包括自编码子模块、卷积分析子模块、特征提取子模块；
17、所述自编码子模块基于负载优化方案，采用自动编码器算法，通过设定编码器和解码器的神经网络结构，输入负载数据经过编码器压缩成低维特征表示，再通过解码器重构出数据，期间通过反向传播优化网络参数，进行数据的压缩和特征提取，生成压缩负载特征；
18、所述卷积分析子模块基于压缩负载特征，采用卷积神经网络，设置多层卷积和池化层结构，对输入的压缩特征进行逐层卷积和子采样，提取局部特征并逐渐组合成全局特征，通过非线性激活和归一化增强模型的识别能力，逐步提炼出建筑的关键结构特征，生成建筑特征分类；
19、所述特征提取子模块基于建筑特征分类，综合应用边缘检测、纹理分析技术，识别和标注建筑的结构细节和潜在风险区域，通过比较和分析多区域特征的相似性和差异性，基于建筑健康状态提取关键特征点，生成结构特征图谱。
20、作为本专利技术的进一步方案，所述增强预测模块包括特征学习子模块、策略迭代子模块、自评估子模块；
21、所述特征学习子模块基于结构特征图谱，采用卷积神经网络和循环神经网络，进行综合特征学习，其中卷积神经网络从建筑数据中提取空间特征，包括结构形状和空间分布，并通过循环神经网络处理时间序列数据，捕捉结构状态随时间的变化趋势，生成综合环境特征；
22、所述策略迭代子模块基于综合环境特征，采用强化学习中的策略梯度或q学习方法，进行策略迭代，通过建立奖励机制，模拟差异化行动对于预测目标的影响，通过多轮迭代优化，逐步调整和优化动作策略，生成改进的行动策略；
23、所述自评估子模块基于改进的行动策略，采用模型自我评估方法，包括持续监控模型的预测性能和泛化能力，对模型进行实时的评估和调整，通过分析预测结果与实际情况的偏差，调整神经网络的权重和参数，生成预测策略本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种建筑工程质量实时监测系统，其特征在于：所述系统包括负载分析模块、数据重构模块、增强预测模块、数字孪生模块、非线性分析模块、信息压缩模块、策略优化模块、状态估计模块；
2.根据权利要求1所述的建筑工程质量实时监测系统，其特征在于：所述负载优化方案包括楼层的负载分布、建议的负载调整幅度和优化后的能耗预测，所述结构特征图谱包括关键结构元素的特征向量、潜在风险点分布和结构健康指标，所述预测策略模型包括未来状态预测、建议的维护措施和应急响应策略，所述数字孪生实体包括虚拟模型、状态演化路径和预测的维护时间点，所述响应分析结果包括个体响应特征、群体响应趋势和关键影响因子，所述压缩信息数据集包括降维后的关键数据、信息压缩率和重构误差评估，所述优化调控策略包括优化后的负载分配方案、能效提升措施和预期的运行成本节省，所述健康状态评估包括当前健康指标、未来风险预测和建议的检查间隔。
3.根据权利要求1所述的建筑工程质量实时监测系统，其特征在于：所述负载分析模块包括负载监测子模块、第一模式识别子模块、遗传优化子模块；
4.根据权利要求1所述的建筑工程质量实时监
5.根据权利要求1所述的建筑工程质量实时监测系统，其特征在于：所述增强预测模块包括特征学习子模块、策略迭代子模块、自评估子模块；
6.根据权利要求1所述的建筑工程质量实时监测系统，其特征在于：所述数字孪生模块包括时间序列建模子模块、状态预测子模块、模型更新子模块；
7.根据权利要求1所述的建筑工程质量实时监测系统，其特征在于：所述非线性分析模块包括混合效应建模子模块、群体分析子模块、特征识别子模块；
8.根据权利要求1所述的建筑工程质量实时监测系统，其特征在于：所述信息压缩模块包括数据降维子模块、第二模式识别子模块、压缩存储子模块；
9.根据权利要求1所述的建筑工程质量实时监测系统，其特征在于：所述策略优化模块包括负载调配子模块、策略调整子模块、实时更新子模块；
10.根据权利要求1所述的建筑工程质量实时监测系统，其特征在于：所述状态估计模块包括状态监测子模块、风险预测子模块、健康评估子模块；
...【技术特征摘要】
1.一种建筑工程质量实时监测系统，其特征在于：所述系统包括负载分析模块、数据重构模块、增强预测模块、数字孪生模块、非线性分析模块、信息压缩模块、策略优化模块、状态估计模块；
2.根据权利要求1所述的建筑工程质量实时监测系统，其特征在于：所述负载优化方案包括楼层的负载分布、建议的负载调整幅度和优化后的能耗预测，所述结构特征图谱包括关键结构元素的特征向量、潜在风险点分布和结构健康指标，所述预测策略模型包括未来状态预测、建议的维护措施和应急响应策略，所述数字孪生实体包括虚拟模型、状态演化路径和预测的维护时间点，所述响应分析结果包括个体响应特征、群体响应趋势和关键影响因子，所述压缩信息数据集包括降维后的关键数据、信息压缩率和重构误差评估，所述优化调控策略包括优化后的负载分配方案、能效提升措施和预期的运行成本节省，所述健康状态评估包括当前健康指标、未来风险预测和建议的检查间隔。
3.根据权利要求1所述的建筑工程质量实时监测系统，其特征在于：所述负载分析模块包括负载监测子模块、第一模式识别子模块、遗传优化子模块；
4.根据权利要求1所述的建筑...
【专利技术属性】
技术研发人员：张可鑫，刘川，宋明奇，赵学翰，郝春松，李斯，康俊菲，荆扬，梁世超，殷向开，刘立朋，
申请(专利权)人：衡水烨通建设工程有限公司，
类型：发明
国别省市：
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