一种水利工程的三维设计方法与流程

本发明涉及计算机辅助设计，尤其涉及一种水利工程的三维设计方法。

背景技术：

1、计算机辅助设计是指利用计算机技术辅助进行工程、产品或系统的设计、分析和优化的技术领域。计算机辅助设计技术广泛应用于各个工程领域，包括建筑、机械、电子、水利等。其中，水利工程的三维设计方法是指在水利工程设计中应用cad技术和三维建模技术，以创建具有空间几何属性的水利工程模型。其目的是通过三维视觉化和分析，更好地理解和评估水利工程的结构、水流、水文等要素，为水利工程的设计和决策提供定量和可视化的支持。

2、水利工程的三维设计方法旨在提供更准确、可靠的设计方案和效果展示。通过创建水利工程的立体模型，设计者可以更直观地观察和分析水利工程的复杂性，包括水位、水流、地形、河道、水库等。通过模拟真实情况，可以评估设计方案的可行性、效果和可操作性，减少设计错误和风险。一般通过使用三维建模软件、数据采集和处理、可视化和仿真技术等手段来实现水利工程的三维设计方法。通过这种方法，可以提高水利工程的设计质量和效率，优化设计方案，并为水利工程的建设和管理提供可靠的依据。

3、在水利工程的三维设计方法的实际开展中，现有方法往往过于依赖传统的数据处理和分析方式，缺乏对新型算法和技术的利用，导致数据分析的深度不够。传统的优化方法通常只考虑单一目标，如成本或效率，而忽视了多目标之间的相互影响和平衡。此外，缺乏自适应的调整机制，一旦工程设计完成，对于运行中出现的问题，调整起来成本较高。同时，没有结合现代的决策支持工具，决策者可能无法及时准确地掌握工程的实时情况和潜在风险。此外，对于空间规划和地理信息的利用不够，可能导致工程与环境的不和谐。最后，缺乏对可持续发展的全面考虑，可能导致长远的环境和社会问题。

技术实现思路

1、本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种水利工程的三维设计方法。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种水利工程的三维设计方法，包括以下步骤：

3、s1：使用k均值聚类算法与异常检测算法，对水利工程中包括水位、水流、水质的基础数据以及地形信息进行收集和预处理，生成预处理数据集；

4、s2：基于所述预处理数据集，使用cad和有限元方法进行水利工程的三维模型构建，生成初步三维模型；

5、s3：利用纳维-斯托克斯方程和所述初步三维模型，进行水流的流速、流向、涡流参数的计算，得到水流参数数据集；

6、s4：使用遗传算法与所述水流参数数据集进行多目标优化，包括水资源利用效率、工程成本和环境影响，生成多目标优化方案；

7、s5：基于强化学习算法和所述多目标优化方案，自适应调整设计参数，包括闸门开启程度和水库水位控制，得到自适应调整参数；

8、s6：应用支持向量机算法，结合所述多目标优化方案、自适应调整参数，构建风险预警模型；

9、s7：使用统一3d引擎和增强现实工具包，结合所述风险预警模型和自适应调整参数，开发混合现实的决策支持系统；

10、s8：基于所述决策支持系统、风险预警模型和地理信息系统，进行水利工程的空间规划，得到水利工程空间规划方案；

11、s9：结合所述水利工程空间规划方案、决策支持系统、风险预警模型，使用建筑信息模型技术生成三维水利工程模型和可持续发展报告。

12、作为本发明的进一步方案，使用k均值聚类算法与异常检测算法，对水利工程中包括水位、水流、水质的基础数据以及地形信息进行收集和预处理，生成预处理数据集的步骤具体为：

13、s101：通过水位计、流速计和水质监测设备获取水利工程的原始数据，生成原始数据集；

14、s102：基于所述原始数据集，采用k均值聚类算法进行特征空间的划分，识别不同的水文环境和条件，生成分类后数据集；

15、s103：在分类后数据集的基础上，采用异常检测算法，识别并剔除异常值或噪声，生成清洗后数据集；

16、s104：对清洗后数据集应用z值标准化和最小－最大值归一化，以便进行后续的分析和处理，生成预处理数据集。

17、作为本发明的进一步方案，基于所述预处理数据集，使用cad和有限元方法进行水利工程的三维模型构建，生成初步三维模型的步骤具体为：

18、s201：利用所述预处理数据集中的地形和流体数据，在cad软件中绘制水利工程的基本结构和形态，生成cad基础模型；

19、s202：基于所述cad基础模型，运用有限元方法的预处理步骤，包括材料属性和边界条件的设定，生成有限元参数模型；

20、s203：使用德劳内三角剖分算法，对所述有限元参数模型进行网格划分，生成网格划分模型；

21、s204：基于所述网格划分模型，采用加勒金方法进行有限元分析，生成初步三维模型。

22、作为本发明的进一步方案，利用纳维-斯托克斯方程和所述初步三维模型，进行水流的流速、流向、涡流参数的计算，得到水流参数数据集的步骤具体为：

23、s301：利用所述初步三维模型为基础，设定纳维-斯托克斯方程的初始条件和边界条件，生成流体模拟初始设置；

24、s302：根据所述流体模拟初始设置，应用稳定性和耦合算法，运用纳维-斯托克斯方程进行流体动力学模拟，生成流体动力学模拟结果；

25、s303：从所述流体动力学模拟结果中，使用矢量场分析方法提取水流的流速和流向数据，生成流速流向数据集；

26、s304：基于所述流速流向数据集，采用涡度法来提取涡流参数，生成水流参数数据集。

27、作为本发明的进一步方案，使用遗传算法与所述水流参数数据集进行多目标优化，包括水资源利用效率、工程成本和环境影响，生成多目标优化方案的步骤具体为：

28、s401：导入所述水流参数数据集，并进行标准化处理，采用z值标准化方法使数据分布在相同的数值范围内，生成标准化水流数据集；

29、s402：基于所述标准化水流数据集，定义多目标优化的适应度函数，来分析水资源利用效率、工程成本和环境影响，生成多目标适应度函数；

30、s403：利用所述多目标适应度函数，采用遗传算法进行种群初始化和选择，生成初代种群；

31、s404：基于所述初代种群，应用遗传算法中的交叉和变异操作，生成新一代种群；

32、s405：对新一代种群进行评估，并迭代执行遗传算法直至满足终止条件或迭代次数，生成多目标优化方案。

33、作为本发明的进一步方案，基于强化学习算法和所述多目标优化方案，自适应调整设计参数，包括闸门开启程度和水库水位控制，得到自适应调整参数的步骤具体为：

34、s501：初始化强化学习的环境和代理，并基于所述多目标优化方案，生成强化学习初始环境；

35、s502：基于所述强化学习初始环境，利用q学习算法策略探索和学习最佳的设计参数，生成q值矩阵；

36、s503：在所述q值矩阵的基础上，迭代并调整设计参数，实现闸门开启程度和水库水位的自适应控制，生成调整后的设计参数；

37、s504：对所述调整后的设计参数进行验证和测试，生成自适应调整参数。

38、作为本发明的进一步方案，应用支持向量机算法，结合所述多目标优化方案、自适应调整参数，构建风险预警模型的步骤具体为：

39、s601：将所述多目标优化方案和自适应调整参数进行合并与预处理，生成合并数据集；

40、s602：基于所述合并数据集，采用支持向量机算法进行训练集与测试集的划分，生成训练集和测试集；

41、s603：利用所述训练集进行支持向量机的训练，并进行模型的调优，生成优化后的svm模型；

42、s604：基于所述优化后的svm模型，对所述测试集进行预测，并评估模型效果，生成风险预警模型。

43、作为本发明的进一步方案，使用统一3d引擎和增强现实工具包，结合所述风险预警模型和自适应调整参数，开发混合现实的决策支持系统的步骤具体为：

44、s701：采用射线追踪算法，在统一3d引擎中加入增强现实工具包arkit进行渲染，生成初始混合现实环境；

45、s702：在所述初始混合现实环境中，采用贝叶斯网络算法对所述风险预警模型和自适应调整参数进行整合和分析，得到集成风险与参数的混合现实环境；

46、s703：基于所述集成风险与参数的混合现实环境，采用交互式设计原则构建用户交互界面和决策辅助功能，创建初步决策支持界面；

47、s704：运用a/b测试对初步决策支持界面进行用户体验优化，生成混合现实的决策支持系统。

48、作为本发明的进一步方案，基于所述决策支持系统、风险预警模型和地理信息系统，进行水利工程的空间规划，得到水利工程空间规划方案的步骤具体为：

49、s801：通过地理json数据交换格式，将地理信息系统数据与所述混合现实的决策支持系统进行整合，生成gis集成决策系统；

50、s802：基于所述gis集成决策系统，采用最短路径算法进行水源到达点的路线规划，得到初步水利工程空间规划；

51、s803：基于所述初步水利工程空间规划，运用克里金插值法进行地形、水文数据的细化分析，生成优化的水利工程空间规划；

52、s804：运用蒙特卡洛模拟方法对所述优化的水利工程空间规划进行可靠性和风险评估，得到水利工程空间规划方案。

53、作为本发明的进一步方案，结合所述水利工程空间规划方案、决策支持系统、风险预警模型，使用建筑信息模型技术生成三维水利工程模型和可持续发展报告的步骤具体为：

54、s901：采用ifc数据交换格式，将水利工程空间规划方案导入bim工具，生成bim初步模型；

55、s902：基于所述bim初步模型，使用有限元分析法结合所述混合现实的决策支持系统和风险预警模型进行模型细化和验证，得到细化的bim模型；

56、s903：运用流体动力学模拟方法，对所述细化的bim模型中的水流路径进行分析，得到分析后的bim模型；

57、s904：基于所述分析后的bim模型，利用可持续性评估工具，生成三维水利工程可视化效果和可持续发展报告。

58、与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：

59、本发明中，通过数据的精确收集和预处理，能够充分利用现场各类数据信息，为工程设计提供坚实的基础。结合遗传算法的多目标优化，可以在水资源利用效率、工程成本和环境影响之间找到更好的平衡。引入强化学习算法，能够自适应地调整设计参数，使得工程运行更加稳定和高效。将支持向量机与风险预警模型相结合，早期识别和应对潜在风险，增强工程的安全性。通过混合现实的决策支持系统，决策者能够更直观地理解工程情况和潜在风险。结合地理信息系统，可以更精确地进行水利工程的空间规划，使工程符合地理和环境需求。最终的三维水利工程模型和可持续发展报告为决策者提供全方位的信息支持，助力可持续发展的实现。