给大家推荐5篇关于智能建造的计算机专业论文

今天分享的是关于智能建造的5篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到智能建造等主题,本文能够帮助到你

基于BIM+GIS的长大隧道智能建造技术应用研究

这是一篇关于特长隧道,BIM,GIS,智能建造,钻爆法,应用研究的论文, 主要内容为随着建筑信息模型(BIM)与地理信息系统(GIS)技术在工程中的应用日益广泛,以BIM和GIS技术为核心的智能建造理念在隧道工程建设中日益得到重视。本文以某特长公路隧道为背景开展了基于BIM+GIS的智能建造应用研究,借助隧址地质信息模型(GIS)以三维可视化方式揭露隧道沿线地层岩性分布;创建隧道BIM表达和呈现隧道结构构造,基于隧道BIM开展虚拟建造与进度管理、碰撞检查和档案管理等研究应用;搭建隧道智能机械化施工场景,以BIM+GIS数据为驱动,以协同管理、数据处理与共享、围岩参数识别、三维空间测量定位等平台和技术为支撑,实现特长隧道智能机械化施工作业流程;以基于BIM+GIS的全电脑三臂凿岩台车、移动式混凝土湿喷机械手台车等智能施工装备在爆破钻孔、帷幕注浆、初期支护喷射混凝土等工序中的实际应用为案例,分析总结特长隧道智能建造方式的综合效益;采用有限元法对超前帷幕注浆等施工方案分析验证,为相关施工方案提供科学支撑。本文主要研究内容和成果如下:(1)鉴于本文依托的长大隧道工程沿线地质水文条件复杂,风险挑战众多,施工组织任务艰巨,迫切需要提高建造信息化智能化水平,本文在研究国内外隧道工程BIM、GIS、智能建造相关文献的基础上,归纳总结了隧道工程智能建造特点与应用研究重点,提出研究思路和技术实现路径。(2)针对依托工程的地质数据应用,采用多种方法建立了隧址区地质信息模型(GIS)并进行对比分析,以三维可视化方式揭露隧道沿线地层岩性分布,为相关技术方案论证提供更全面的工程地质信息。(3)根据施工工法和工作分解结构(Work Breakdown Structure,WBS)研究建立隧道BIM并开发施工技术文档管理平台,基于BIM+GIS信息开展虚拟建造与进度管理、碰撞检查和档案管理等研究应用,实现以三维数字化方式表达隧道结构构造特点和技术交底,优化设计和施工组织,方便了各专业管理人员的沟通并提高了施工管理效率,以BIM导航、链接外部数据库、模型-文档互查的方式优化了施工档案管理,减轻了工作量。(4)以提高依托工程建设的机械化、自动化、智能化水平为目标开展特长隧道智能建造应用。基于5G、大数据、移动互联网、导航定位等技术在TJ2标段搭建了智能机械化施工场景;以BIM+GIS数据为驱动,以协同管理、数据处理与共享、围岩参数识别、三维空间测量定位等平台和技术为支撑,实现了特长隧道智能机械化施工作业流程并开展智能机械化施工应用。实际应用效果表明,在智能机械化施工场景下,BIM+GIS模型及其深化设计数据对于发挥全电脑三臂凿岩台车、移动式混凝土湿喷机械手台车等智能机械装备的作用和效率至关重要,特别在复杂地质水文环境中及时施做锚杆、超前水平钻孔和超前帷幕注浆止水作业等工序中,合理的装备配套和施工组织设计可实现建造的快速、安全、优质。对超前帷幕注浆节段采用隧道工程有限元方法进行的数值模拟分析表明,超前帷幕注浆有效约束了围岩变形、提高了围岩的自稳性能,并使洞周围岩变形趋势趋向一致和稳定,从而验证了注浆加固方案的可行性,保证隧道智能机械化施工时安全通过,为本文的智能建造应用提供更多科学支撑。分析表明,本项目基于BIM+GIS的智能机械化施工会造成隧道直接建造费用有一定程度的增加,但在特长隧道工程进度、安全、质量、工时与能耗等方面的效益明显,综合应用效益良好。

机械臂3D陶土打印技术研究及其数字孪生工厂构建

这是一篇关于智能建造,3D打印,数字孪生,机器人系统的论文, 主要内容为近些年以来,数字化和智能化技术的快速发展,这些技术也不断涌入建筑业,对建筑业的建造方式和设计理念产生巨大影响,推动建筑业向国家鼓励的数字化和智能化方向变革与升级。机器人系统中六轴机械手臂的多自由度和各种开源硬件的延展性,为设计-建造集成一体化提供软硬件基础。数字孪生技术的出现,实现了对建造过程的实时监控、实时掌控和实时终止等功能,使设计-建造一体化更加完善。对两者进行研究具有重要的价值。首先,本篇文章针对以往的3D打印建造方式中无法持续供料的情况进行研究,研发出一种新型的机器人3D打印加工系统,其中新型打印加工系统主要涉及机器人系统和3D打印系统两部分,其中在硬件装配方面,分析3D打印加工需求,研发出包含供料系统、传送挤出系统的多系统集成的3D打印系统,并通过开源硬件实现各个系统之间的信号协同交互,机器人系统作为该系统的运动装置,与3D打印系统构成完整的新型机器人3D打印加工系统,该系统可以做到打印系统自动化、稳定性和持续性的工作。其次,在软件设计方面,通过Rhino、Grasshopper、KUKA|prc和Arduino IDE等计算机软件对机器人3D打印加工系统进行编程设计,其中通过Rhino和Grasshopper进行打印模型的可视化编程设计和仿真模拟,利用KUKA|prc和Arduino IDE进行该系统的自动化控制的程序代码编译,从而形成对机器人3D打印加工系统的整体控制。利用机器人3D打印加工系统设计搭建一个基于数字孪生技术的3D打印数字工厂,其中通过CAD、Rhino、UE4等软件进行整个3D打印数字工厂的设计与搭建,通过CAD和Rhino软件完成3D打印数字工厂所有生产线的整体布局设计和搭建,将Rhino中的数字工厂导入UE4,通过UE4完成基于MES系统的3D打印数字工厂系统管理平台设计。最后,通过KUKA|prc及Arduino IDE导出的代码程序完成对机器人3D打印加工系统的控制,并通过陶土作为打印材料进行实体打印,完成对机器人3D打印加工系统的可行性分析,进而证明其系统可用于3D打印数字工厂,使数字工厂具有实际工程应用价值。

基于机械臂的木构智能建造技术及其数字孪生工厂构建

这是一篇关于智能建造,木结构,机械臂,数字工厂的论文, 主要内容为机器人技术的高度发展为建筑行业带来了新的动力,其中机器人木构技术借助机械臂的灵活性可实现标准化木结构的快速生产与个性化木结构的定制化建造,为木结构发展提供创新性思路,促进建筑行业的绿色发展。本文通过对机械臂木构末端工具存在的弊端进行剖析,结合铣削、切割、开孔工艺原理,研发一基于机械臂的木构加工协同工作装置。借助Arduino等开源硬件搭建装置内部工具选定与切换的自动化控制系统,通过Arduino IDE平台编写控制语句对其进行精确控制。并基于可视化编程软件Grasshopper自主编写多工艺协同加工程序,对机械臂使用木构加工协同工作装置进行多工艺加工实现路径规划与仿真模拟,提高机械臂多工序加工自动化水平。其次,针对机械臂加工过程中坐标测量缓慢的问题提出一基于机器视觉的定位系统,采用平行双目相机进行图像获取。通过分析双目相机成像原理对像素坐标与三维坐标的转换公式进行推导梳理,采用Halcon软件通过机械臂末端工具TCP与标定板的联合标定完成机器视觉的定位系统的初步搭建,经实际搭建与标定证明系统精确性较好,为基坐标的快速定位提供可行性方案。随后提出交互控制方案并自主编写控制程序实现木构加工协同工作系统与机械臂系统之间的协同运行,来达到机械臂运行木构加工协同工作装置的多工具自动化加工。为验证研发的基于机械臂的木构加工协同工作系统在木构加工中的可行性,通过制作木构加工协同工作装置原型机,搭建协同工作系统,运用机械臂搭配装置原型机对一实际的缩尺模型进行加工建构,最终完成鲁班桥的建造搭建。验证了协同工作装置多工艺协同功能和自动切换工具功能运行良好,具有一定的应用价值。最后从传统木构工厂弊端入手,提出机器人技术和计算机技术与传统木构工厂结合的木构智能建造数字工厂方案,并对其进行布置规划,结合协同工作装置和视觉定位系统提高工厂的加工柔性。按照工厂布置规划进行孪生建模并对MES管理平台进行设计,实现物料、设备、生产全生命周期管理。

基于三维点云与机器人的预制构件尺寸检测与智能装配

这是一篇关于装配式结构,预制混凝土构件,三维激光扫描,PCCR-Net,尺寸检测,机械臂,智能建造的论文, 主要内容为本研究针对装配式结构在制造与建造过程中的行业现状和需求,结合三维激光扫描技术与计算机视觉算法,建立了浇筑前钢筋笼及竣工预制构件的智能尺寸检测。并基于BIM可视化与机器人技术实现了施工现场预制构件的自动化避障与装配,从而实现了装配式结构的智能建造。研究工作主要分为以下四点:(1)本研究使用三维激光扫描获取钢筋笼及预制构件的点云模型,提出了去噪、坐标转换、降采样等数据预处理方法提高点云质量。针对现场扫描数据集匮乏的现状,提出了一种基于几何特征与坐标矩阵的预制构件合成点云模型生成方法,实现了预制构件点云的快速、自动化、批量生成,同时还可进行子部件(钢筋、混凝土)点云的自动标注及密度自定义调整。该方法大大提高了深度学习点云数据集的获取效率,可作为真实扫描点云数据集的补充。(2)建立了一种浇筑前预制构件的预应力管道线型自动化识别方法。提出了结合半径近邻协方差特征与DBSCAN的分割框架,对预制构件的钢筋笼及预应力管道点云进行识别,与人工分割相比精度达到了96.95%。对预应力管道点云模型,构建了融合点云切片函数与牛顿迭代圆拟合算法的线型拟合模型,实现了预应力管道截面轴心的高精度提取及整体线型自动化检测,与现场实测数据相比平均误差为1.84%,验证了该方法的有效性。(3)针对经典机器学习泛化能力不足的问题,建立了一种基于预制构件识别网络(PCCR-Net)的预制构件自动化尺寸检测方法。提出了预制构件识别深度学习网络PCCR-Net,对四类典型预制构件点云模型开展识别与分割,结合机器学习算法,实现子部件的自动化尺寸检测。与现场实测数据对比,混凝土尺寸、钢筋长度和钢筋间距的平均偏差分别为1.6、1.1和1.0毫米,远小于允许制造公差。表明该方法可准确测量各种预制构件(预制柱、梁、板、墙)尺寸,节省劳动时间与测量成本。(4)提出了一种基于BIM可视化与机器人技术的预制构件自动化避障与拼方法。该方法基于BIM对预制结构建立构件库,并确定合理的预制构件安装顺序和定位。基于引入闵可夫斯基差的RRT-Star算法与与逆运动学数值解法建立预制构件安装路径避障算法,计算机械臂自动化安装作业的轨迹参数,实现预制构件的自动化避障与安装。通过仿真实验验证了该方法在构件安装顺序和定位准确性、避障性能、轨迹平滑性与时间效率等方面的有效性。