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龙图腾网获悉杭州肯励建筑数据科技有限公司申请的专利一种装配式钢结构建筑建设评估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：CN120316891B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202510798911.1，技术领域涉及：G06F30/13；该发明授权一种装配式钢结构建筑建设评估系统是由李康设计研发完成，并于2025-06-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种装配式钢结构建筑建设评估系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种装配式钢结构建筑建设评估系统。方案设置了包括采集输入模块、寄存模块和运算模块的终端模块以及云服务器，终端模块和云服务器通讯连接；采集输入模块接收不同建设方案下的不同阶段数据，寄存模块接收不同建设方案下的不同阶段数据存储，运算模块提取每个建设方案的不同阶段数据评估获得每个建设方案的建设成本数据和建设产出期望数据并发送云服务器，云服务器综合评估处理确定最优的建设方案。本发明实现了装配式钢结构建筑建设的评估，涵盖各个阶段，并横向对比了各方案的产出预期并综合评估复核，为建筑生产建造方案对比分析提供了可行的方案。

本发明授权一种装配式钢结构建筑建设评估系统在权利要求书中公布了：1.一种装配式钢结构建筑建设评估系统，其特征在于： 包括主要由采集输入模块、寄存模块和运算模块构成的终端模块以及云服务器； 包括终端模块，用于和云服务器通讯连接； 所述终端模块内设置有采集输入模块，输入接收针对装配式钢结构建筑的不同建设方案下的不同阶段数据并发送到寄存模块； 所述终端模块内设置有寄存模块，接收不同建设方案下的不同阶段数据进行寄存存储； 所述终端模块内设置有运算模块，从寄存模块中提取每个建设方案的不同阶段数据进行分析处理评估获得每个建设方案的建设成本数据和建设产出期望数据，并发送到云服务器； 包括云服务器，接收各个建设方案的建设成本数据和建设产出期望数据进行综合评估处理，确定最优的建设方案； 所述运算模块内嵌设置有建设成本运算模块和建设产出运算模块； 建设成本运算模块，从寄存模块接收每个建设方案的不同阶段数据，并从中提取出设计数据、生产数据、运输数据和建设数据进行分析处理评估获得每个建设方案的建设成本数据； 建设产出运算模块，从寄存模块接收每个建设方案的不同方面产出数据，并从中提取出建设产出数据、环境产出数据和生产制造数据进行分析处理评估获得每个建设方案的建设产出期望数据； 所述建设产出运算模块中，根据从不同产出影响方面的方案数据从中根据钢材、工期、环境因素、构件制造情况进行提取计算分别获得不同产出影响方面的建设产出期望、环境产出期望和生产制造期望； 所述装配式钢结构建筑的建设产出期望Ec根据以下公式获得的建设工期产出期望Ec1、预期钢材节约量Ec2和结构使用率期望Ec3处理获得： Ec＝NPVc1Ec1+NPVc2Ec2+NPVc2Ec3Ec1＝△d1kC’365+△d1R0M030Ec2＝D0‑B0q×3％Ec3＝△γS0式中：△d1为工期缩短天数，k为建设期系数，C’为每天的预期工程量，R0为预计建成的建筑物的总施工面积，M0为装配式钢结构建筑的每单位面积每天的工程量；D0为建筑的预计可使用钢材量，B0为建筑的设计可使用钢材量，q为钢材比例系数；△γ为结构体系不同而形成的面积使用率差比例，S0表示装配式钢结构建筑的总面积；NPVc1、NPVc2、NPVc2分别表示建设工期产出期望Ec1、预期钢材节约量Ec2和结构使用率期望Ec3的占比系数； 所述装配式钢结构建筑的环境产出期望Ee按照以下公式根据节水产出期望Ee1、节能产出期望Ee2、碳排放产出期望Ee3和建筑垃圾减少产出期望Ee4处理获得： Ee＝NPVe1Ee1+NPVe2Ee2+NPVe3Ee3×1+en‑1n1+en+NPVe4Ee4式中：e为建筑建成后的使用折旧率；n为装配式钢结构建筑从设计生产到残值回收的年限，NPVe1、NPVe2、NPVe3、NPVe4分别表示节水产出期望Ee1、节能产出期望Ee2、碳排放产出期望Ee3和建筑垃圾减少产出期望Ee4的占比系数； 所述装配式钢结构建筑的制造期望Es按照以下公式根据制造劳动配比Es1和构件优良率Es2处理获得： Es＝NPVs1Es1+NPVs2Es2×1+en‑1n1+en式中：e为建筑建成后的使用折旧率；n为装配式钢结构建筑从设计生产到残值回收的年限； 所述云服务器内嵌设置有综合评估模块，综合评估模块接收所有各个建设方案的建设成本数据和建设产出期望数据进行分析处理评估获得各个建设方案的建设评估结果，进而反馈发送到终端模块； 所述综合评估模块按照以下方式针对各个建设方案的建设成本数据和建设产出期望数据进行评估： S1、将不同建设方案B1、B2、…、Bm的建设成本数据和建设产出期望数据构建为一个原始数据矩阵A： 其中，Cmd、Cmp、Cmt、Cmb、Emc、Eme、Ems分别表示第m个建设方案的设计成本Cd、生产成本Cp、运输成本Ct、安装成本Cb、建设产出期望Ec、环境产出期望Ee、制造期望Es； S2、然后根据原始数据矩阵A提取每列的最大值获得最佳因素参数向量，进而根据最佳因素参数向量对原始数据矩阵A进行初始化处理，获得评估矩阵Z，具体如下： zij＝aijaq，i＝5、6、7zij＝acaij，i＝1、2、3、4ac＝mina1j,a2j,a3j,a4jaq＝maxa5j,a6j,a7j其中，ac表示建设成本数据的最佳因素参数向量，a1j、a2j、a3j、a4j分别表示原始数据矩阵A中第1、2、3、4列的第j行元素值；aq表示建设产出期望数据的最佳因素参数向量，a5j、a6j、a7j分别表示原始数据矩阵A中第5、6、7列的第j行元素值；aij表示原始数据矩阵A中第i列、第j行的元素值； S3、根据评估矩阵Z并结合预设的分辨系数针对评估矩阵Z中的每个元素计算初步关联度，进而组建获得关联度矩阵λ： λ＝λijn×mλij＝miniminj|zj’‑zij|+ηmaximaxj|zj’‑zij||zj’‑zij|+ηmaximaxj|zj’‑zij|其中，zij表示评估矩阵Z中第i列、第j行的元素值，zj’表示评估矩阵Z中第j列的极值，η是分辨系数；mini表示评估矩阵Z中第i行的最小元素的值，minj表示评估矩阵Z中第j行的最小元素的值，maxi表示评估矩阵Z中第i行的最大元素的值，maxj表示评估矩阵Z中第j行的最大元素的值； S4、预先设置建设成本数据和建设产出期望数据中各个参数的关联度权重，根据针对建设成本数据和建设产出期望数据中各个参数预设的关联度权重进行投影处理获得关联度投影权值向量α'： α'＝α'1,…,α'j,…,α'7α'j＝αj2∑jαj2其中，α'j表示关联度投影权值向量α'中的第j个元素值，αj表示建设成本数据和建设产出期望数据中的第j个参数，j＝1‑7； S5、最后根据关联度投影权值向量α'和关联度矩阵λ按照以下公式处理获得每个建设方案最终的关联度评估参数S： S＝Σj＝1λijα'jS6、重复上述步骤针对每个建设方案进行同样处理获得各个建设方案的关联度评估参数S，最后将所有建设方案的关联度评估参数S进行比较，取关联度评估参数S最大的作为最优建设方案进行实施。

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