[发明专利]一种基于知识规则驱动的古建筑结构分析模型重建方法

权利要求书

1.一种基于知识规则驱动的古建筑结构分析模型重建方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、设计古建筑结构模型组织方式；

S2、采集古建筑现状的相关数据；

S3、根据所述古建筑结构模型组织方式及所述相关数据，基于多约束知识

规则库，进行空间聚类、结构提取及模型重构；

S4、重建基于知识规则驱动的空间计算模型，将所述空间计算模型转换为第一有限元分析模型；

其中，步骤S1所述设计古建筑结构模型组织方式，包括：

构建古建筑的数据结构；所述数据结构的数据为：采集的多源精细空间数据和已有资料收集整理的原始数据；

设计概念模型、逻辑模型和物理模型；所述概念模型包括：语义约束；该语义约束包括：柱架层、铺作层、屋盖层和台基层；

构建空间索引机制；

生成古建筑结构模型组织方式；所述古建筑结构模型组织方式包括以下属性：构造特征、材料特征、结构关系、几何关系和拓扑关系；

步骤S2所述采集古建筑现状的相关数据，包括：

采集古建筑的点云数据、GIS数据、BIM数据、CAD数据、多光谱数据、应力波数据、摄影测量数据图像、第二有限元模型；

步骤S4中，重建基于知识规则驱动的空间计算模型，包括：

利用多时序现场采集数据和既有数据源数据，采用知识规则驱动的方式将其易对象化、可扩展性强的优势充分发挥，以面向对象的方式封装规则行为和掘取属性，通过激光点云数据的特征语义分割与信息提取、构件结构关系推导与空间关系重构，充分分析整理提炼各项约束规则，探索采用点云模型、CSG模型或NUBRS模型为蓝本构建空间分析模型；

步骤S4中，将所述空间计算模型转换为第一有限元分析模型，包括：

根据空间计算模型，确定点云的最小外包围盒；

划分格网及根据预设规则划分四边形；

优化所述四边形，实现转换为第一有限元分析模型。

2.如权利要求1所述的重建方法，其特征在于，所述概念模型，还包括：单元分解、几何表达和模型支撑；

所述单元分解包括：点单元、框架单元、面单元和体单元；

所述几何表达包括：点、线、面和体；

所述模型支撑包括：点云模型、B-REP模型、TIN模型和第三有限元模型。

3.如权利要求1所述的重建方法，其特征在于，所述逻辑模型，包括：构件截面、构件材料、构件单元和构件关系。

4.如权利要求1所述的重建方法，其特征在于，所述数据结构的来源，包括：点云模型、NURBS模型、CSG模型、3D-TIN模型和原始有限元分析模型。

5.如权利要求1所述的重建方法，其特征在于，所述构建空间索引机制，包括：建立八叉树与三维K-D 树、四叉树与最小外包围盒构成的QMBB、3D-R 和QMBB 树混合索引。