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申请/专利权人：河北工业大学

摘要：本发明提供了一种装配式建筑结构的全生命周期预测与监测方法及系统，属于智慧建筑领域。所述全生命周期预测与监测方法包括数据收集、施工参数预测、监测管理及参数分析，其中，施工参数预测与监测管理根据所收集数据通过机器学习完成，参数分析根据施工参数预测与监测管理的结果进行，分析后的决策数据再对所收集的数据进行补充和更新，在装配式建筑结构的全生命周期参数预测与监测过程中循环进行。本发明构建了用于装配式建筑结构施工过程的节点参数预测模型以及用于装配式建筑结构后期运维的节点参数监测模型，充分发挥了装配式建筑结构生产方式的优势，提高了装配式建筑结构的生产效率，及时预警失效周期进行灾害预防，延长了使用寿命。

主权项：1.一种装配式建筑结构的全生命周期参数预测与监测方法，其特征在于，分为施工阶段与运维阶段；其中，施工阶段包括：步骤S1，根据装配式建筑结构的建筑图纸基于Revit程序构建建筑信息模型BIM和有限元模型，并读取结构构件及装配式结构数据，作为收集的初始数据，并存储在数据集Z中；步骤S2，对数据集Z进行数据处理；步骤S3，根据处理后的数据集Z及施工管理历史数据库中的数据，进行施工参数混合计算，得到施工布局优化管控参数，并将管控参数反馈给BIM模型，对BIM模型进行实时的动态更新；步骤S4，在施工过程中，在关键节点处布设监测传感器，传感器实时采集装配式建筑结构已施工部分的结构及力学参数，将动态监测的数据进行数据存储；同时启动三维激光扫描仪，获取建筑数据并构建结构模型；将上述实时监测的结构及力学参数、结构模型同时发送给数据集Z；在建筑结构完工前，再次转入步骤S2；建筑结构全部完工后，则进入运维阶段；步骤S5，根据历史数据库，构建危险预测模型，再将所收集的数据输入危险预测模型中，对施工过程进行实时监测，并将所监测的结果反馈给BIM模型和有限元模型，对BIM模型和有限元模型进行实时的动态更新；步骤S6，对所述动态更新后的BIM模型和有限元模型进行可视化分析，得到决策管理数据，并将决策管理数据反馈给数据集Z，转入步骤S2；运维阶段包括：步骤S7，启动气象地质类探测仪，实时收集气象地质数据并修复结构，实时记录结构修复数据，同时收集BIM模型和有限元模型参数、装配式结构参数、传感器实时监测参数、三维激光扫描仪扫描数据存储在数据集Z中；调用步骤S2对数据集Z进行数据处理后，再调用步骤S5和步骤S6,对装配式建筑结构进行实时监测；步骤S8，云端根据气象地质数据，结合现存的历史灾害数据库，进行结构的灾害预测及灾后修复，当临近发生破坏时，云端提前做出预测反馈给运营者，预防灾难发生并进行危机干预；步骤S9，云端根据所接收的结构数据实时更新BIM模型和有限元模型；在装配式建筑结构全生命周期的后期运维阶段，随着实体建筑结构的变化而带来BIM模型和有限元模型的变化，按预定时间间隔获取BIM模型和有限元模型生成的结构图片；对所述结构图片进行参数分析，通过分水岭算法找出微小不可视裂缝并确定其深度及位置，检测建筑挠度、裂缝变化，进行实时的安全评估。

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百度查询： 河北工业大学 装配式建筑结构的全生命周期参数预测与监测方法及系统