一种基于IFC和强化学习的构件深化图纸智能生成方法

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一种基于IFC和强化学习的构件深化图纸智能生成方法
申请号:CN202411070541
申请日期:2024-08-06
公开号:CN118965578A
公开日期:2024-11-15
类型:发明专利
摘要
本发明公开一种基于IFC和强化学习的构件深化图纸智能生成方法,步骤包括:S1:输入构件、钢筋及构造信息,并利用IFC通用标准建立数字化模型;S2:从数字化模型中提取构造信息,并利用OCCT技术建立OCC模型;S3:利用OCCT技术对OCC模型进行模型变换操作,并获取模型变换后的平面数据;S4:建立图纸模板文件,设置标注样式、文字样式和图层样式;S5:利用平面数据绘制平面图形,并赋予图层信息;S6:利用Rtree数据结构实现基于混合包围盒的标注碰撞检测;S7:利用强化学习算法实现尺寸标注智能布局;S8:生成构件深化设计图。其效果是:可以减少构件的建模次数,准确表达简单和复杂构件的几何外形,能够自动化生成数字化模型,同时生成构件深化设计图纸。
技术关键词
智能生成方法 绘制平面图形 强化学习算法 图纸 预制构件材料 样式 碰撞检测算法 强化学习环境 结构单元 下料尺寸 预埋件 受力钢筋 预留孔洞 模板 布局 数据 线段 拉毛
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