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恭喜贵州建工集团第四建筑工程有限责任公司;贵州师范大学杨正茂获国家专利权

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龙图腾网恭喜贵州建工集团第四建筑工程有限责任公司;贵州师范大学申请的专利基于BIM的建筑钢结构深化设计及虚拟预拼装系统获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN118981829B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202411475789.6,技术领域涉及:G06F30/13;该发明授权基于BIM的建筑钢结构深化设计及虚拟预拼装系统是由杨正茂;杨冬升;彭诗苡;邓欣吉;陈燕菲;徐国杰;王家海;杨铠铨;赵勇;刘刚;杨磊;汪应凰;张德培;廖再伦设计研发完成,并于2024-10-22向国家知识产权局提交的专利申请。

基于BIM的建筑钢结构深化设计及虚拟预拼装系统在说明书摘要公布了:本发明公开了基于BIM的建筑钢结构深化设计及虚拟预拼装系统,通过构建BIM系统服务器集成多专业模型,形成多专业模型集成平台。在该平台上创建并细化钢结构的三维模型,输入设计参数和工程数据,形成精确的几何表示。利用几何算法自动检查模型间的相对位置和重叠情况,建立模型间的关联和依赖关系,自动更新模型,并进行碰撞检测。深化设计过程中,优化钢结构节点,生成图纸和材料清单。根据生成的图纸和清单,进行钢结构分段构件的试组装,模拟拼装形成虚拟拼装轮廓模型,并与理论模型拟合比对,分析加工拼装精度,确保工程安装的精确性,实现零误差安装。该方法提高了设计效率,减少了施工误差,适用于复杂钢结构项目的深化设计和预拼装。

本发明授权基于BIM的建筑钢结构深化设计及虚拟预拼装系统在权利要求书中公布了:1.一种基于BIM的建筑钢结构深化设计及虚拟预拼装方法,其特征在于,包括如下步骤:S1,构建BIM系统服务器,在BIM系统中进行专业模型软件的集成,将不同专业的模型按照施工逻辑和顺序,采用国际统一格式IFC导入所述BIM系统,构成多专业模型集成平台;S2,在所述多专业模型集成平台中创建钢结构的三维模型,输入设计参数和工程数据,以形成精确的几何表示;在所述三维模型的基础上,采用参数化建模方法细化每个构件的几何形状;S3,在所述多专业模型集成平台中通过几何算法检查模型间的相对位置和重叠情况,在模型间建立关联和依赖关系,根据更新幅度公式自动更新模型,并构建变更传播机制,实现不同专业模型的整合和碰撞检测;S4,应用所述多专业模型集成平台中的各专业模型软件进行深化设计,得到深化设计的理论模型;在所述理论模型中优化钢结构节点,生成深化设计图纸和材料清单;S5,按照所述多专业模型集成平台生成的设计图纸和材料清单,将钢结构分段构件控制点的实测三维坐标,采用构件的分段立体试装和卧式立体试组装相结合进行构件试组装,在计算机中模拟拼装形成分段构件的虚拟拼装轮廓模型;S6,将所述虚拟拼装轮廓模型与所述深化设计的理论模型拟合比对,检查分析加工拼装精度,得到所需修改的调整信息;经过校正、修改与模拟拼装,来检查构件摩擦型高强螺栓连接制作加工的节点连接复杂及精度要求的准确性,使工程安装达到零误差的目的;在步骤S2中所述参数化建模方法包括采用智能赋值算法SCIA用于复杂的空间结构、弯扭构件和异形构件的赋值,所述智能赋值算法SCIA包括收集并预处理设计参数和工程数据、对数据进行分类和分组、从数据中提取关键特征、计算特征权重、建立智能赋值模型、采用反向传播算法更新权重和偏置以及对赋值结果进行合理性检验和优化的步骤;所述设计参数和工程数据包括复杂空间结构、弯扭构件和异形构件的三维坐标、曲率、扭转角度、材质、强度要求,对这些数据的预处理包括清洗和标准化处理,去除异常值和噪声数据;所述从数据中提取关键特征包括:从复杂空间结构中提取节点坐标、连接方式、构件长度比例,从弯扭构件中提取曲率变化率、扭转角度范围、截面形状参数,从异形构件中提取几何形状参数、材质参数、强度参数;并且,包括将所述关键特征构建特征矩阵X;所述计算特征权重包括计算特征矩阵的协方差矩阵C: ;式中,X是特征矩阵,为X的转置矩阵,n是样本数量;对协方差矩阵C进行特征值分解,得到特征值和特征向量:=;计算每个特征的权重: ;式中,m是特征数量;j是遍历所有特征值的索引变量;由每个特征的权重构建权重矩阵W;所述建立智能赋值模型,其计算公式表示为: ;式中,x是输入特征向量,W是权重矩阵,b是偏置向量,f是激活函数,y是输出赋值结果;所述采用反向传播算法更新权重和偏置采用如下均方误差函数: ;式中,是实际值,是模型输出值,n是样本数量。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人贵州建工集团第四建筑工程有限责任公司;贵州师范大学,其通讯地址为:550007 贵州省贵阳市南明区望城路4号;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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