CN119397314A 基于bim模型的装配式建筑智能管理方法及系统 （浙江省建筑业行业协会）

基于BIM模型的装配式建筑智能管理方法及本发明提供了一种基于BIM模型的装配式建析报告的结果与BIM模型进行对比，展示实际构一个误差分析报告的误差超出可接受范围的采2将收集到的传感数据进行预处理，对预处理后的传感数据进行交叉验析报告；将误差分析报告的结果与BIM模型进行对比，展示实际构件与设计模型之间的差根据对比结果，对每一个误差分析报告的误差超出可接受范围的采集2.如权利要求1所述的基于BIM模型的装配式建筑识别出各构件在建筑中的功能和作用，得到施工顺序及每个形成初步关键采集点清单，将最终的采集点与BIM模型的构件布局进行比对3.如权利要求1所述的基于BIM模型的装配式建分析报告的结果与BIM模型进行对比对收集到的传感数据进行噪声过滤、缺失数据处理及4.如权利要求3所述的基于BIM模型的装配式建筑智能管理方法6.如权利要求5所述的基于BIM模型的装配式建筑从传感器中实时收集的数据，通过建筑信息模型计算得出的预期数实际值与预期数据的理论值做差得到绝对误差，通过绝对误差和理论值计算得到相对误设定一个允许的误差范围，将计算得出的各个采集点相对误差进行分7.如权利要求6所述的基于BIM模型的装配3获取当前采集点的相对误差值，如果当前采集点有历史相对误差记计算历史的平均相对误差，判断当前相对误差与平均8.如权利要求6所述的基于BIM模型的装配式建筑智9.如权利要求5所述的基于BIM模型的装配式建筑智误差分析模块，负责将收集到的传感数据进行预处理，对预处理后的调整修正模块，负责根据对比结果，对每一个误差分4[0001]本发明涉及数据处理技术领域，特别涉及一种基于BIM模型的装配式建筑智能管间和劳动强度，提高施工效率和质量。在装配式建筑的实施过程中，经常与BIM模型位置点簇内所有采集点的空间分布特征和待测点与所处同位置点簇的其他采集点的空间5提供一种基于BIM模型的装配式建筑智能[0007]为了解决上述技术问题，本发明提供了一种基于BIM模型的装配式建筑智能管理[0014]形成初步关键采集点清单，将最终的采集点与BIM模型的构件布局进行比对；在6[0038]在加权综合评分的模型中采用幂运算，引入一个大于1的指数，以形成非线性关[0039]将所有评分因素的模糊评分与相应的动态权重相乘，并通过非线性关系进行组7了解实际状态和潜在问题，从而做出科学合理的调整；通过将误差报告与BIM模型进行对8的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方[0065]上述技术方案的工作原理和有益效果为：本实施例首先根据BIM模型的构件布局9[0070]S103：形成初步关键采集点清单，将最终的采集点与BIM模型的构件布局进行比kRklk-1=f(RK-1IK-1,ux)+[w,kwzk:wwx]kk-1表示在时间k的状态预测(例如，位置、速度等)，f(RK-可视化支持。步骤S203误差情况的重要性分析与可视化展示按照误差的重要性进行分类，步骤S2011冗余传感器部署，在结构关键区域布置至少三台冗余传感器增强数据的冗余性积极的推动作用。述方案的步骤S2021数据收集与误差计算，通过传感器收集的数据确保了信息的及时性和相对误差与平均相对误差的差异是否在可接受的稳定性阈值内；最后结合当前相对误差、过判断当前相对误差与平均相对误差之间的差异，能够识别出是否存在明显的波动或异了技术上的创新与逻辑上的严谨。最终形成的综合评分不仅能够反映各采集点的健康状[0125]S2022331：为每个模糊评分赋予评估周期基于数据驱动设定每个因素的动态权[0129]和seuor变量分别代表当前相对误差、变化幅度和历史平均相周期基于数据驱动设定每个因素的动态权重；其次在加权综合评分的模型中采用幂运算，引入一个大于1的指数，以形成非线性关系，使得评分因素对总评分表现出非线性增长特线性关系确保了在评分因素重要性较高的情况下，其对整体结果的影响能够被极大放大，策过程中可以有效识别和利用各个因素的变化；不仅提升了评分模型的科学性和实用性，析是否有计划上的失误或工人操作的不规范；其次误差是由于传感器或设备的故障引起及材料特性)为后续措施提供了数据支持；理解影响因素可以帮助从根本上解决问题而不[0142]上述技术方案的工作原理和有益效果为：本实施例的设备布设模块根据BIM模型