一种用于造楼机的施工进度动态调控系统及方法

AITNT
正文
推荐专利
一种用于造楼机的施工进度动态调控系统及方法
申请号:CN202511160517
申请日期:2025-08-19
公开号:CN120972683A
公开日期:2025-11-18
类型:发明专利
摘要
本发明提供一种用于造楼机的施工进度动态调控系统及方法,涉及建筑施工特种设备技术领域,解决了现有造楼机调控系统在动态性与协同性等方面仍存在的局限性问题。系统中,感知执行层用于实时采集施工数据并对应执行调控指令,数据传输至边缘计算层进行处理;边缘计算层用于对数据进行本地化实时预处理与决策生成,并将关键信息同步至云端分析层以获取调控策略;云端分析层用于构建施工过程的虚拟映射并优化调控策略,驱动动态调控模块进行多维度决策;动态调控模块用于综合预测施工进度、协调优化目标及处置突发异常,生成调控指令后反馈至感知执行层形成闭环。本发明可使造楼机的施工资源利用率及进度预测精度均得以有效提升。
技术关键词
动态调控系统 动态调控方法 调控策略 知识图谱数据库 深度强化学习 多模态传感器 贝叶斯网络推理 激光雷达点云数据 视觉传感器 仿真平台 数字孪生 云端 动态优先级排序 混合神经网络模型 顶升系统 决策 模块 温湿度传感器
系统为您推荐了相关专利信息
1
基于数字影子与区块链的风电设备全生命周期管理方法、系统及计算机设备
全生命周期管理方法 风电设备 深度强化学习算法 多模态传感器 裂纹扩展路径
2
基于深度强化学习的光刻加工区快响应调度方法及系统
响应调度方法 深度强化学习 智能体模型 数据交互模块 深度神经网络
3
基于芯片测试数据的分析优化方法及系统
芯片测试数据 分析优化方法 波形 通道 极值
4
电梯应急救援平台的自动化任务分配方法及系统
深度强化学习模型 自动化任务分配方法 电梯运行状态 扫描算法 电梯应急救援
5
基于深度强化学习的电子负载拉载电流调节方法
电流调节方法 电子负载 梯度下降算法 序列 卷积神经网络模型
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号