摘要
本发明公开了一种隧道全周期施工特征信息融合与质量追溯方法及系统,方法包括:通过构建隧道施工的数字孪生模型,将隧道全周期的施工数据转换为施工特征信息,并针对不同施工特征信息的重要性进行动态加权,以融合生成高维施工特征数据;将所述高维施工特征数据表示成图结构;利用图神经网络算法GNN对所述图结构进行分析,得到施工设备的异常检测结果;将所述施工数据构建成知识图谱,利用知识图谱推理技术,对施工过程中的质量数据进行追溯,并结合所述异常检测结果分析潜在的质量风险,以实现对施工过程的风险预警及全生命周期质量管理。利用本发明实施例,能够为施工管理提供更为全面、精准的数据支持,提升施工过程的安全性和质量管理的效率。
技术关键词
数字孪生模型
特征信息融合
节点
异常设备
知识图谱推理
神经网络算法
施工设备
贝叶斯网络建模
特征数据结构
定位异常位置
邻居
数据建模技术
关系抽取技术
异常状态
隧道施工现场
模糊逻辑推理
追溯方法
系统为您推荐了相关专利信息
有功功率
超图模型
告警策略
水电厂发电机组
切割算法
银行柜面
填充方法
节点
银行数据处理
业务办理效率
路径优化方法
节点
混凝土
三维打印路径规划
计算机可执行程序
智慧环保系统
孤立森林算法
节点
Kubernetes集群
边缘计算方法