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公开(公告)号:CN117807684A
公开(公告)日:2024-04-02
申请号:CN202410009955.7
申请日:2024-01-04
Applicant: 上海振华重工(集团)股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于三维建模软件的钢箱梁参数化建模方法,包括以下步骤:S1,输入设计参数;S2,获取零件属性;S3,计算零件几何参数;S4,绘制零件模型;S5,模型是否发生变更,若是则进行模型变更处理。本发明还公开了一种基于三维建模软件的钢箱梁参数化建模系统。本发明解决现有钢箱梁三维模型建模自动化程度低,操作繁琐等技术问题。
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公开(公告)号:CN117807683A
公开(公告)日:2024-04-02
申请号:CN202410009953.8
申请日:2024-01-04
Applicant: 上海振华重工(集团)股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于钢箱梁BIM模型的自动层级划分方法,包括以下步骤:S1,钢箱梁模型处理;S2,形成钢箱梁零件图结构数据;S3,标注钢箱梁零件图结构数据;S4,搭建图神经网络模型;S5,主、次零件识别;S6,主零件归类;S7,次零件归类;S8,归类构件零件集合数据。本发明还公开了一种基于钢箱梁BIM模型的自动层级划分系统。本发明以解决现有钢箱梁模型零件标注自动化程度低、操作繁琐等技术问题。
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公开(公告)号:CN119941340A
公开(公告)日:2025-05-06
申请号:CN202510152841.2
申请日:2025-02-12
Applicant: 上海振华重工(集团)股份有限公司
IPC: G06Q30/0283 , G06N3/0499 , G06N3/092 , G06F16/28 , G06F16/901 , G06F16/25
Abstract: 本发明提出了一种基于强化学习的钢箱梁三维模型成本预测方法,通过智能算法对钢箱梁三维模型中的数据进行深度挖掘,提高成本预测的精度与效率。对钢箱梁的三维模型数据进行预处理,将原始数据转换为标准化格式,提取几何特征、材料属性和结构复杂度等多维度信息;利用深度强化学习算法构建成本预测模型,通过优化奖励函数和训练策略,使模型能够逐步逼近实际制造成本;通过将模型预测结果与实际项目数据进行对比,验证泛化能力与预测精度;通过可视化工具将预测结果叠加到三维模型中,直观展示高成本区域,为工程设计优化和资源分配提供决策支持。该方法不仅提高了钢箱梁制造成本预测的准确性,还为其他复杂结构的成本预测提供了可行的技术方案。
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