恭喜广东省水利水电第三工程局有限公司吴念辉获国家专利权
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龙图腾网恭喜广东省水利水电第三工程局有限公司申请的专利基于三维激光扫描的钢结构构件虚拟预拼装方法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:CN119600243B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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:202411640278.5,技术领域涉及:G06T19/20;该发明授权基于三维激光扫描的钢结构构件虚拟预拼装方法是由吴念辉;黄育华;吕凯;李小鹏;彭新玉;陈杰;肖敏文;王伟年;聂清念;刘茜茜;唐秀腾设计研发完成,并于2024-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于三维激光扫描的钢结构构件虚拟预拼装方法在说明书摘要公布了:本发明涉及基于三维激光扫描的钢结构构件虚拟预拼装方法。设计自适应的分层扫描策略,动态调整扫描设备的参数,以获取构件各区域的数据;通过对不同层次的扫描数据进行融合,检测和剔除异常点;提取基准点并进行坐标校准,将各层次数据拼接,构成全构件三维点云模型;利用多维数据分析算法对点云进行分类;建立闭环数据验证系统;设计多重特征点匹配算法;通过算法迭代对接和位置校准;对拼装过程中构件之间的空间偏差进行量化分析;在检测到偏差后,生成微调方案并对构件位置进行调整;根据构件的形状、连接方式和安装顺序生成虚拟预拼装路径,控制拼装顺序和空间位置的布局;实时监控各构件的拼装状态,通过反馈机制对路径进行优化调整。
本发明授权基于三维激光扫描的钢结构构件虚拟预拼装方法在权利要求书中公布了:1.基于三维激光扫描的钢结构构件虚拟预拼装方法,其特征在于包括以下步骤:S1、钢结构构件三维激光数据的自适应分层采集:S1.1、设计自适应的分层扫描策略,动态调整扫描设备的参数,包括分辨率、角度和扫描频率;以获取构件各区域的数据;S1.2、通过对不同层次的扫描数据进行融合,检测和剔除异常点,包括表面反射导致的噪声点云;S1.3、在完成分层数据采集后,提取基准点并进行坐标校准,将各层次数据拼接,构成全构件三维点云模型;S2、钢结构构件的智能特征识别与参数化建模:S2.1、利用多维数据分析算法对点云进行分类,通过边缘检测、曲率分析方法识别构件的关键特征,包括连接孔位、焊缝线、搭接区域;S2.2、建立闭环数据验证系统,通过扫描数据与模型数据的动态比对,控制参数化模型与实际构件高度匹配;S3、基于智能匹配算法的虚拟预拼装定位:S3.1、设计多重特征点匹配算法,对模型中包括螺栓孔和搭接面的关键点进行对齐;通过算法迭代对接和位置校准;S3.2、对拼装过程中构件之间的空间偏差进行量化分析;在检测到偏差后,生成微调方案并对构件位置进行调整;S4、虚拟预拼装路径的动态优化与调整:S4.1、根据构件的形状、连接方式和安装顺序生成虚拟预拼装路径,控制拼装顺序和空间位置的布局;在大型构件预拼装时,优先选择装配主梁和支撑结构;S4.2、实时监控各构件的拼装状态,通过反馈机制对路径进行优化调整;S4.3、加入可行性评估模块,模拟施工现场状况,包括空间限制或设备故障,并提前生成应急调整方案;S5、虚拟拼装精度预测与动态误差补偿:S5.1、基于虚拟拼装模型和历史拼装数据,利用机器学习算法建立误差预测模型,对预测出现的拼装偏差进行预判;S5.2、设计实时补偿算法,通过动态调整虚拟模型中的构件位置或连接点位置,控制虚拟拼装与实际装配状态的高契合度;所述虚拟拼装精度预测与动态误差补偿方法:通过分析历史拼装数据,识别出影响误差的关键因素,包括构件的形状、装配顺序、材料特性、环境温度和机械精度;所述因素被作为特征输入模型进行深度学习,创建特征映射空间;定义特征处理函数Fx1,x2,…,xn,其中每个特征xi表示影响误差的变量,包括构件形状或机械精度: 其中,x1,x2,…,xn表示拼装过程中的各个特征变量,包括构件尺寸、连接点数或环境参数;γi是权重参数,用于调整每个特征在整体误差预测中的重要性;ηi是衰减系数,控制每个特征对误差的影响范围;C为常数项,用于平滑特征值范围;所述虚拟拼装精度预测与动态误差补偿方法:利用机器学习中的回归模型对拼装误差进行建模;通过学习历史数据中的模式,识别和学习特征变量与拼装误差之间的关系;所述虚拟拼装精度预测与动态误差补偿方法:结合虚拟拼装模型和实时数据反馈,在拼装过程中根据预测的偏差调整拼装参数,包括构件位置或拼装顺序,定义误差补偿函数Tz′,根据实时误差值z′对拼装参数进行适时的动态调整: 其中,z′表示当前检测到的误差偏差量,用于实时反馈当前拼装过程中的偏差;σ是比例系数,控制补偿量的整体强度;φt为调节函数,通过积分在误差范围内进行平滑调整;δ为补偿幅度系数,用于控制调整幅度;ω是补偿频率参数,用于调节余弦项的频率。
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