【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及工程质量检测，更具体地说，本专利技术涉及一种基于大数据的建筑工程质量检测数据分析管理系统。
技术介绍
1、建筑工程质量检测数据是指在建筑工程过程中通过各种手段和工具获取的与工程质量相关的信息。这些数据可以涵盖多个方面，以确保建筑工程达到预期的质量标准。
2、在面对中大型建筑物进行建筑工程质量检测时，对其存在的大量的剪力墙进行质量检测属于建筑工程质量检测的一部分，目前大多是对单个剪力墙分别获取其测量数据，然后对剪力墙进行质量分析评估，没有量化准确的考虑到剪力墙的实际情况以及外界的影响因素对其造成的安全风险影响，从而会导致对每个剪力墙的检测中，无法充分捕捉到潜在的质量风险，导致对剪力墙进行质量检测不够准确。
3、为了解决上述问题，现提供一种技术方案。
技术实现思路
1、为了克服现有技术的上述缺陷，本专利技术的实施例提供一种基于大数据的建筑工程质量检测数据分析管理系统以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、一种基于大数据的建筑工程质量检测数据分析管理系统，包括基础信息获取模块、疲劳模型建立模块、疲劳判断标记模块、正常剪力评估模块以及疲劳剪力评估模块；
4、基础信息获取模块：获取剪力墙信息，剪力墙信息包括剪力墙对应的编号、剪力墙对应的位置以及剪力墙自身信息；通过剪力墙信息建立剪力墙信息集合；
5、疲劳模型建立模块：对剪力墙所有疲劳加载下的循环次数、疲劳循环的
6、疲劳判断标记模块：基于疲劳模型，通过设定的阈值与疲劳模型进行比较，将该剪力墙标记为疲劳剪力墙或正常剪力墙；
7、正常剪力评估模块：获取剪力墙对应的剪力墙缝隙信息和剪力墙锈蚀信息；当剪力墙为正常剪力墙时，对剪力墙缝隙信息和剪力墙锈蚀信息进行分别分析，判断剪力墙的质量安全风险；
8、疲劳剪力评估模块：当剪力墙为疲劳剪力墙时，对剪力墙缝隙信息和剪力墙锈蚀信息进行综合分析，得到剪力墙的质量检测结果；获取剪力墙信息集合内该剪力墙以外的剪力墙的质量检测结果的综合情况；将剪力墙的质量检测结果和剪力墙信息集合内该剪力墙以外的剪力墙的质量检测结果的综合情况进行综合分析，对剪力墙的质量安全风险进行评估。
9、在一个优选的实施方式中，获取建筑物内包括的所有的剪力墙，获取每个剪力墙的剪力墙信息；剪力墙自身信息包括剪力墙尺寸和几何形状、结构材料和设计荷载、设计标准和要求以及构造细节和连接方式；
10、基于所有剪力墙的剪力墙信息，建立剪力墙信息集合{w1，w2，w3，......，wn，}，其中，wn是剪力墙信息集合内第n个剪力墙对应的剪力墙信息，n为正整数。
11、在一个优选的实施方式中，在疲劳模型建立模块中，获取剪力墙所有疲劳加载下的循环次数，获取剪力墙疲劳循环的应力范围，获取剪力墙疲劳循环的应力幅度，获取剪力墙的材料的疲劳指数，获取剪力墙的设计寿命；
12、对剪力墙所有疲劳加载下的循环次数、疲劳循环的应力范围、疲劳循环的应力幅度、材料的疲劳指数以及设计寿命进行综合分析，建立疲劳模型，疲劳模型即为剪力墙对应的疲劳期判断指数，计算每个剪力墙对应的疲劳期判断指数，其表达式为：其中，f是疲劳期判断指数，nq是剪力墙第q次疲劳循环的次数，δσq是剪力墙第q次疲劳循环的应力范围，sq是剪力墙第q次疲劳循环的应力幅度，a是剪力墙的材料的疲劳指数，nsj是剪力墙的设计寿命；q＝1、2、3、......、k，且q、k均为大于0的整数。
13、在一个优选的实施方式中，在疲劳判断标记模块中，基于剪力墙对应的疲劳期判断指数，对建筑物内的剪力墙是否处在疲劳期进行判断：
14、设定疲劳期判断阈值；将疲劳期判断指数与疲劳期判断阈值进行比较：
15、当剪力墙对应的疲劳期判断指数大于疲劳期判断阈值，将该剪力墙标记为疲劳剪力墙；当剪力墙对应的疲劳期判断指数小于等于疲劳期判断阈值，将该剪力墙标记为正常剪力墙。
16、在一个优选的实施方式中，剪力墙缝隙信息包括缝隙风险指数，其具体获取逻辑为：
17、获取剪力墙的缝隙数量，并获取每个缝隙的长度和宽度；获取设计缝隙的宽度和长度；
18、根据实际的剪力墙的每个缝隙的长度和宽度相较于设计缝隙的宽度和长度的比值进行分析，计算缝隙风险指数，其表达式为：其中，jf为缝隙风险指数，m是单个剪力墙的测得的缝隙的数量，gp是单个剪力墙的第p个缝隙的宽度，lp是单个剪力墙的第p个缝隙的长度，gsj、lsj分别是设计缝隙的宽度和长度；p＝1、2、3、......、m，且p、m均为大于0的整数。
19、在一个优选的实施方式中，剪力墙锈蚀信息包括锈蚀程度指数，其获取逻辑为：
20、通过视觉检测观察剪力墙上的钢筋，拍摄高清照片；
21、将照片导入计算机，使用数字影像处理软件对图像进行处理，以识别和测量锈蚀区域；
22、根据图像处理的数据，分别获取锈蚀区域与总钢筋横截的面积；
23、计算锈蚀程度指数，锈蚀程度指数为锈蚀区域与总钢筋横截面积的比值。
24、在一个优选的实施方式中，当剪力墙为正常剪力墙时，根据缝隙风险指数和锈蚀程度指数判断剪力墙的质量安全风险：
25、设定缝隙风险指数阈值，将缝隙风险指数与缝隙风险指数阈值进行比较：当缝隙风险指数大于缝隙风险指数阈值，生成第一质量风险信号；当缝隙风险指数小于等于缝隙风险指数阈值，生成第一质量正常信号；
26、设定锈蚀程度指数阈值，将锈蚀程度指数与锈蚀程度指数阈值进行比较：当锈蚀程度指数大于锈蚀程度指数阈值，生成第二质量风险信号；当锈蚀程度指数小于等于锈蚀程度指数阈值，生成第二质量正常信号；
27、当生成第一质量正常信号，且生成第二质量正常信号，则生成质量检测正常信号；反之，则生成质量检测风险信号。
28、在一个优选的实施方式中，当剪力墙为疲劳剪力墙时：将剪力墙对应的缝隙风险指数和锈蚀程度指数进行去单位处理，将去单位处理后的缝隙风险指数和锈蚀程度指数进行加权求和，计算质量风险指数；
29、获取剪力墙信息集合内除了该剪力墙之外的所有剪力墙对应的质量风险指数，计算剪力墙信息集合内除了该剪力墙之外的所有剪力墙对应的质量风险指数的平均值，将剪力墙信息集合内除了该剪力墙之外的所有剪力墙对应的质量风险指数标记为综合质量影响值；
30、对综合质量影响值纳入对单个剪力墙进行质量评估中，具体为：
31、将单个剪力墙对应的质量风险指数和综合质量影响值进行归一化处理，将归一化处理后的质量风险指数和综合质量影响值分别赋予预设比例系数后计算质量评估风险系数；
32、根据质量评估风险系数与质量评估风险阈值的比较，评估剪力墙的质量安全风险程度：当质量评估风险系数大于质量评估本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于大数据的建筑工程质量检测数据分析管理系统，其特征在于：包括基础信息获取模块、疲劳模型建立模块、疲劳判断标记模块、正常剪力评估模块以及疲劳剪力评估模块；
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的建筑工程质量检测数据分析管理系统，其特征在于：获取建筑物内包括的所有的剪力墙，获取每个剪力墙的剪力墙信息；剪力墙自身信息包括剪力墙尺寸和几何形状、结构材料和设计荷载、设计标准和要求以及构造细节和连接方式；
3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的建筑工程质量检测数据分析管理系统，其特征在于：在疲劳模型建立模块中，获取剪力墙所有疲劳加载下的循环次数，获取剪力墙疲劳循环的应力范围，获取剪力墙疲劳循环的应力幅度，获取剪力墙的材料的疲劳指数，获取剪力墙的设计寿命；
4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的建筑工程质量检测数据分析管理系统，其特征在于：在疲劳判断标记模块中，基于剪力墙对应的疲劳期判断指数，对建筑物内的剪力墙是否处在疲劳期进行判断：
5.根据权利要求4所述的一种基于大数据的建筑工程质量检测数据分析管理系统，其特征在于：剪力墙缝隙
6.根据权利要求5所述的一种基于大数据的建筑工程质量检测数据分析管理系统，其特征在于：剪力墙锈蚀信息包括锈蚀程度指数，其获取逻辑为：
7.根据权利要求6所述的一种基于大数据的建筑工程质量检测数据分析管理系统，其特征在于：当剪力墙为正常剪力墙时，根据缝隙风险指数和锈蚀程度指数判断剪力墙的质量安全风险：
8.根据权利要求7所述的一种基于大数据的建筑工程质量检测数据分析管理系统，其特征在于：当剪力墙为疲劳剪力墙时：将剪力墙对应的缝隙风险指数和锈蚀程度指数进行去单位处理，将去单位处理后的缝隙风险指数和锈蚀程度指数进行加权求和，计算质量风险指数；
...【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的建筑工程质量检测数据分析管理系统，其特征在于：包括基础信息获取模块、疲劳模型建立模块、疲劳判断标记模块、正常剪力评估模块以及疲劳剪力评估模块；
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的建筑工程质量检测数据分析管理系统，其特征在于：获取建筑物内包括的所有的剪力墙，获取每个剪力墙的剪力墙信息；剪力墙自身信息包括剪力墙尺寸和几何形状、结构材料和设计荷载、设计标准和要求以及构造细节和连接方式；
3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的建筑工程质量检测数据分析管理系统，其特征在于：在疲劳模型建立模块中，获取剪力墙所有疲劳加载下的循环次数，获取剪力墙疲劳循环的应力范围，获取剪力墙疲劳循环的应力幅度，获取剪力墙的材料的疲劳指数，获取剪力墙的设计寿命；
4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的建筑工程质量检测数据分析管理系统，其特征在于：在疲劳判断标记模块中...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨嘉睿，
申请(专利权)人：哈尔滨紫贝科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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