本发明公开了一种基于管线排布空间特征的智能排布方法，该方法包括以下步骤：S1、测量管线待排布施工建筑的建筑参数并构建数字孪生场景；S2、将原始管线排布图纸导入数字孪生场景构建管线排布模型；S3、获取管线排布的工艺参数对管线排布模型进行评估与优化；S4、获取优化后管线排布模型的管线排布空间特征与施工顺序；S5、按照管线排布空间特征与施工顺序进行管线排布施工；S6、测量施工过程中管线的实际空间特征进行施工工艺误差监测；S7、根据监测结果对管线排布施工进程进行动态调整与修正；本发明还公开了一种基于管线排布空间特征的智能排布系统。本发明通过基于数字孪生技术构建管线排布模型，减少材料和人力成本。
1.一种基于管线排布空间特征的智能排布方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1、测量管线待排布施工建筑的建筑参数并构建数字孪生场景；
S2、将原始管线排布图纸导入所述数字孪生场景构建管线排布模型；
S3、获取管线排布的工艺参数对所述管线排布模型进行评估与优化；
S4、获取优化后所述管线排布模型的管线排布空间特征与施工顺序；
S5、按照所述管线排布空间特征与所述施工顺序进行管线排布施工；
S6、测量施工过程中管线的实际空间特征进行施工工艺误差监测；
S7、根据监测结果对管线排布施工进程进行动态调整与修正；
所述获取管线排布的工艺参数对所述管线排布模型进行评估与优化包括以下步骤：S31、获取每个管线干道的管线参数，对所述管线排布模型进行多次模拟仿真，计算每个所述管线干道出现故障的概率，作为故障参数；
S32、获取每个所述管线干道各自的材料成本、施工成本及维护成本，并将所述材料成本、所述施工成本及所述维护成本之和作为成本参数；
S33、获取每个所述管线干道存在的连接点数量、弯头数量及倾斜管线数量，并利用加权求和法进行计算，将计算结果作为难度参数；
S34、结合所述故障参数、所述成本参数及所述难度参数构建多目标评估模型，对所述管线排布模型的综合性评估；
S35、若评估结果不满足管线排布要求，则对所述管线排布模型进行智能优化，并将优化后的所述管线排布模型重新执行步骤S31至步骤S34，若所述评估结果满足管线排布要求，则确定当前的所述管线排布模型为最优模型；
所述对所述管线排布模型进行智能优化包括以下步骤：S351、查询所述工艺参数中影响所述评估结果的主要因素，并确定该主要因素所在的管线类型及所述管线干道及其对应的编号；
S352、建立所述管线排布模型的空间坐标系，获取待优化的所述管线干道的管线长度、弯曲程度及高度差作为管线排布空间特征；
S353、以所述管线排布空间特征作为控制变量构建智能优化模型；
S354、利用所述智能优化模型对所述管线排布模型中的管线排布进行智能优化；
所述以所述管线排布空间特征作为控制变量构建智能优化模型包括以下步骤：S3531、对所述管线排布空间特征设定约束条件并定义目标函数；
S3532、将每种管线排布方案作为一个粒子并利用实数向量进行表示；
S3533、随机生成一定数量的粒子，并根据所述目标函数计算每个所述粒子的适应度值；
S3534、根据粒子群中每个所述粒子的当前位置、当前速度与群体最优位置，对每个所述粒子的速度进行更新；
S3535、根据每个所述粒子的当前位置与速度，更新每个所述粒子的位置，并根据新的位置计算每个所述粒子的适应度值；
S3536、根据当前所述适应度值的大小更新全局最优粒子；
S3537、重复步骤S3534至步骤S3536，直至满足所述目标函数的约束；
S3538、输出所述全局最优粒子作为所述智能优化模型的最优解。
2.根据权利要求1所述的一种基于管线排布空间特征的智能排布方法，其特征在于，所述结合所述故障参数、所述成本参数及所述难度参数构建多目标评估模型，对所述管线排布模型的综合性评估包括以下步骤：S341、首先计算每种所述管线类型内所有所述管线干道的所述故障参数、所述成本参数及所述难度参数的算数平均值；
S342、预先设定每种所述管线类型的权重，利用加权平均算法计算得到所有所述管线类型的所述故障参数、所述成本参数及所述难度参数加权平均值，分别记作加权故障参数、加权成本参数及加权难度参数；
S343、利用线性归一算法对所述加权故障参数、所述加权成本参数及所述加权难度参数进行归一化处理；
S344、将归一化处理后的所述加权故障参数、所述加权成本参数及所述加权难度参数作为所述管线排布模型的评估指标，利用多目标算法计算得到综合性评估结果；
、 、 分别表示加权故障参数、加权成本参数及加权难度参数的权重值；
X1、X2、X3分别表示归一化处理后的加权故障参数、加权成本参数及加权难度参数。
3.根据权利要求1所述的一种基于管线排布空间特征的智能排布方法，其特征在于，所述将原始管线排布图纸导入所述数字孪生场景构建管线排布模型包括以下步骤：S21、对所述原始管线排布图纸中的管线进行层级划分与编号标注，并对各层级之间的关系进行关联约束；
S22、将所述原始管线排布图纸按预设坐标系与比例进行数字化处理；
S23、在三维建模软件中对数字化处理后的所述原始管线排布图纸进行三维建模，按照管线的层级逐级封装并与所述数字孪生场景进行数据集成；
S24、在所述数字孪生场景中输入管线的管线参数，构建得到完整的管线排布模型。
4.根据权利要求3所述的一种基于管线排布空间特征的智能排布方法，其特征在于，所述对所述原始管线排布图纸中各类型管线进行层级划分与编号标注，并对各层级之间的关系进行关联约束包括以下步骤：S211、将所述原始管线排布图纸划分为五个层级，一等层级为总建筑管线网，二等层级为房间管线，三等层级为管线类型，四等层级为管线干道，五等层级为管线参数；
S212、设定不同层级的编号规则，对各层级内元素进行编号标注；
S213、设定相邻层级之间逐层递进的包含关系，对各层级进行约束。
5.根据权利要求4所述的一种基于管线排布空间特征的智能排布方法，其特征在于，所述管线参数包括管线材料、材料单价、管线连接点、管线弯点、倾斜管、连接方式、管线流量及使用寿命。
6.根据权利要求1所述的一种基于管线排布空间特征的智能排布方法，其特征在于，所述测量施工过程中管线的实际空间特征进行施工工艺误差监测包括以下步骤：S61、在施工区域中布置测量仪器对建筑布局与尺寸进行实时测量；
S62、利用三维激光扫描仪对施工管线进行扫描生成三维点云数据，利用点云处理软件进行处理提取所述施工管线的实际空间特征；
S63、将所述实际空间特征与所述管线排布空间特征进行比对，对两者之间的误差进行监测测量。
7.一种基于管线排布空间特征的智能排布系统，用于权利要求1‑6中任意一项所述基于管线排布空间特征的智能排布方法的实现，其特征在于，该系统包括以下组成：建筑参数测量单元、数字孪生模型单元、图纸转换建模单元、模型评估优化单元、施工管线监测单元及互通互联单元；
其中，所述建筑参数测量单元，用于对待排布施工建筑进行参数测量；
所述数字孪生模型单元，用于构建建筑的数字孪生场景；
所述图纸转换建模单元，用于实现原始管线排布模型的构建；
所述模型评估优化单元，用于对所述管线排布模型进行评估与优化；
所述施工管线监测单元，用于对施工管线排布进行实时监测；
所述互通互联单元，用于实现虚拟与现实之间的数据互通互联。
一种基于管线排布空间特征的智能排布方法及系统
技术领域
[0001] 本发明涉及管线智能排布技术领域具体来说，涉及一种基于管线排布空间特征的智能排布方法及系统。
背景技术
[0002] 随着社会的发展，对于建筑工程的施工要求越来越高，由于设备需求量的增加使得管线的排布越来越错综复杂，同时，考虑到工程的美观度与实用性，进行管线排布前需进行管线排布方案设计，基于设计方案进行排布施工，因此方案的准确度影响者后续施工标准，若方案存在偏差可能存在潜在性应用风险，后期需进行返工调整。
[0003] 管线的排布在建筑施工中非常重要。一方面，正确的管线排布可以保证建筑物的各项功能得到顺利实现，另一方面，不正确的排布可能会导致施工进程的延误、成本增加、安全隐患等问题。因此，在建筑施工中，管线排布的重要性不容忽视。
[0004] 然而，管线排布在施工过程中存在一定的难度。主要有以下几点：
[0005] 多种管线类型：建筑物内部涉及到的管线种类繁多，包括水管、电缆、通风管、排水管等。每种管线的特点不同，需要有不同的布局方式和施工标准。
[0006] 空间限制：建筑物内部空间有限，管线需要在有限的空间内布置，需要考虑不同管线之间的交叉和重叠问题，使其能够顺畅通行。
[0007] 设计变更：在建筑施工过程中，可能会发生设计变更，这会影响到原有的管线排布。这时需要重新评估管线的排布，进行适当调整。
[0008] 综上，管线的施工难度较大，需要专业的技能和经验。随着人们对共用建筑、住宅、办公区域的适用性、美观度、舒适度和功能性要求的增多，房屋建造时需要引入的各类管线类型也变得复杂多样起来，如此，管线排布图纸也将变得错综复杂，对于愈发复杂的管线排布设计而言，一方面，设计对施工的精确度要求在逐渐提高；另一方面，管线排布工人解读图纸的难度增大，当施工工人无法准确全面的解读出图纸中的管线排布要求时，施工的正确性和效率也将受到明显影响，最终导致施工难度的上升和施工效率的下降。
[0009] 因此，需要借助更先进更科技的技术手段，解决管线排布的技术难题。
[0010] 针对相关技术中的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
[0011] 针对相关技术中的问题，本发明提出一种基于管线排布空间特征的智能排布方法及系统，以克服现有相关技术所存在的上述技术问题。
[0012] 为此，本发明采用的具体技术方案如下：
[0013] 根据本发明的一个方面，提供了一种基于管线排布空间特征的智能排布方法及系统，该方法包括以下步骤：
[0014] S1、测量管线待排布施工建筑的建筑参数并构建数字孪生场景；
[0015] S2、将原始管线排布图纸导入数字孪生场景构建管线排布模型；
[0016] S3、获取管线排布的工艺参数对管线排布模型进行评估与优化；
[0017] S4、获取优化后管线排布模型的管线排布空间特征与施工顺序；
[0018] S5、按照管线排布空间特征与施工顺序进行管线排布施工；
[0019] S6、测量施工过程中管线的实际空间特征进行施工工艺误差监测；
[0020] S7、根据监测结果对管线排布施工进程进行动态调整与修正。
[0021] 进一步的，将原始管线排布图纸导入数字孪生场景构建管线排布模型包括以下步骤：
[0022] S21、对原始管线排布图纸中的管线进行层级划分与编号标注，并对各层级之间的关系进行关联约束；
[0023] S22、将原始管线排布图纸按预设坐标系与比例进行数字化处理；
[0024] S23、在三维建模软件中对数字化处理后的原始管线排布图纸进行三维建模，按照管线的层级逐级封装并与数字孪生场景进行数据集成；
[0025] S24、在数字孪生场景中输入管线的管线参数，构建得到完整的管线排布模型。
[0026] 进一步的，对原始管线排布图纸中各类型管线进行层级划分与编号标注，并对各层级之间的关系进行关联约束包括以下步骤：
[0027] S211、将原始管线排布图纸划分为五个层级，一等层级为总建筑管线网，二等层级为房间管线，三等层级为管线类型，四等层级为管线干道，五等层级为管线参数；
[0028] S212、设定不同层级的编号规则，对各层级内元素进行编号标注；
[0029] S213、设定相邻层级之间逐层递进的包含关系，对各层级进行约束。
[0030] 进一步的，管线参数包括管线材料、材料单价、管线连接点、管线弯点、倾斜管、连接方式、管线流量及使用寿命。
[0031] 进一步的，获取管线排布的工艺参数对管线排布模型进行评估与优化包括以下步骤：
[0032] S31、获取每个管线干道的管线参数，对管线排布模型进行多次模拟仿真，计算每个管线干道出现故障的概率，作为故障参数；
[0033] S32、获取每个管线干道各自的材料成本、施工成本及维护成本，并将材料成本、施工成本及维护成本之和作为成本参数；
[0034] S33、获取每个管线干道存在的连接点数量、弯头数量及倾斜管线数量，并利用加权求和法进行计算，将计算结果作为难度参数；
[0035] S34、结合故障参数、成本参数及难度参数构建多目标评估模型，对管线排布模型的综合性评估；
[0036] S35、若评价结果不满足管线排布要求，则对管线排布模型进行智能优化，并将优化后的管线排布模型重新执行步骤S31至步骤S34，若评价结果满足管线排布要求，则确定当前的管线排布模型为最优模型。
[0037] 进一步的，结合故障参数、成本参数及难度参数构建多目标评估模型，对管线排布模型的综合性评估包括以下步骤：
[0038] S341、首先计算每种管线类型内所有管线干道的故障参数、成本参数及难度参数的算数平均值；
[0039] S342、预先设定每种管线类型的权重，利用加权平均算法计算得到所有管线类型的故障参数、成本参数及难度参数加权平均值，分别记作加权故障参数、加权成本参数及加权难度参数；
[0040] S343、利用线性归一算法对加权故障参数、加权成本参数及加权难度参数进行归一化处理；
[0041] S344、将归一化处理后的加权故障参数、加权成本参数及加权难度参数作为管线排布模型的评价指标，利用多目标算法计算得到综合性评价结果；
[0042] 其中，多目标算法计算公式为：
[0043]
[0044] 式中，P表示综合性评价值； 、 、 分别表示加权故障参数、加权成本参数及加权难度参数的权重值；X1、X2、X3分别表示归一化处理后的加权故障参数、加权成本参数及加权难度参数。
[0045] 进一步的，对管线排布模型进行智能优化包括以下步骤：
[0046] S351、查询工艺参数中影响评价结果的主要因素，并确定该因素所在的管线类型及管线干道及其对应的编号；
[0047] S352、建立管线排布模型的空间坐标系，获取待优化的管线干道的管线长度、弯曲程度及高度差作为管线排布空间特征；
[0048] S353、以管线排布空间特征作为控制变量构建智能优化模型；
[0049] S354、利用智能优化模型对管线排布模型中的管线排布进行智能优化。
[0050] 进一步的，以管线排布空间特征作为控制变量构建智能优化模型包括以下步骤：
[0051] S3531、对管线排布空间特征设定约束条件并定义目标函数；
[0052] S3532、将每种管线排布方案作为一个粒子并利用实数向量进行表示；
[0053] S3533、随机生成一定数量的粒子，并根据目标函数计算每个粒子的适应度值；
[0054] S3534、根据粒子群中每个粒子的当前位置、当前速度与群体最优位置，对每个粒子的速度进行更新；
[0055] S3535、根据每个粒子的当前位置与速度，更新每个粒子的位置，并根据新的位置计算每个粒子的适应度值；
[0056] S3536、根据当前适应度值的大小更新全局最优粒子；
[0057] S3537、重复步骤S3534至步骤S3536，直至满足目标函数的约束；
[0058] S3538、输出全局最优粒子作为智能优化模型的最优解。
[0059] 进一步的，测量施工过程中管线的实际空间特征进行施工工艺误差监测包括以下步骤：
[0060] S61、在施工区域中不知测量仪器对建筑布局与尺寸进行实时测量；
[0061] S62、利用三维激光扫描仪对施工管线进行扫描生成三维点云数据，利用点云处理软件进行处理提取施工管线的实际空间特征；
[0062] S63、将实际空间特征与管线排布空间特征进行比对，对两者之间的误差进行监测测量。
[0063] 根据本发明的另一个方面，还提供了一种基于管线排布空间特征的智能排布系统，该系统包括以下组成：建筑参数测量单元、数字孪生模型单元、图纸转换建模单元、模型评估优化单元、施工管线监测单元及互通互联单元；
[0064] 其中，建筑参数测量单元，用于对待排布施工建筑进行参数测量；
[0065] 数字孪生模型单元，用于构建建筑的数字孪生场景；
[0066] 图纸转换建模单元，用于实现原始管线排布模型的构建；
[0067] 模型评估优化单元，用于对管线排布模型进行评估与优化；
[0068] 施工管线监测单元，用于对施工管线排布进行实时监测；
[0069] 互通互联单元，用于实现虚拟与现实之间的数据互通互联。
[0070] 本发明的有益效果为：通过基于数字孪生技术快速构建精准的管线排布模型，通过模拟和优化，可以减少冗余的管线、减少材料和人力成本，将建筑物内部的管线以3D形式进行展示，让工作人员更直观地了解管线排布情况，即在设计阶段发现不同管线之间的冲突，从而更容易发现问题和解决问题，减少施工阶段的问题和损失，大大提高施工质量。
[0071] 通过获取并基于管线排布空间特征对，利用粒子群算法对管线排布模型进行迭代优化，对其中管线影响因素进行分析，可以制定最佳的管线布局方案，从而优化管线的布局，使其更加合理、高效和安全，同时也能节省成本，避免传统的管线设计和施工流程耗费的大量时间和人力。
附图说明
[0072] 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0073] 图1是根据本发明实施例的一种基于管线排布空间特征的智能排布方法的流程图；
[0074] 图2是根据本发明实施例的一种基于管线排布空间特征的智能排布系统的系统框图。
[0075] 图中：
[0076] 1、建筑参数测量单元；2、数字孪生模型单元；3、图纸转换建模单元；4、模型评估优化单元；5、施工管线监测单元；6、互通互联单元。
具体实施方式
[0077] 根据本发明的实施例，提供了一种基于管线排布空间特征的智能排布方法。现结合附图和具体实施方式对本发明进一步说明，如图1所示，根据本发明实施例的基于管线排布空间特征的智能排布方法，该方法包括以下步骤：
[0078] S1、测量管线待排布施工建筑的建筑参数并构建数字孪生场景。
[0079] 需要对建筑物进行全方面的三维扫描，获取全面的建筑参数，包括：
[0080] 几何形状：长度、宽度、高度、墙壁、屋顶、楼梯、门窗、通风口等的形状和尺寸。
[0081] 物理属性：材料、密度、强度、热传导系数、导热系数、光反射率等参数。
[0082] 地理信息：所处的地理位置、周围环境、气候条件等信息。
[0083] 在三维建模中，使用计算机辅助设计（CAD）软件或其他三维建模软件，将建筑设计图纸中的信息和数据转换为三维数字模型。在空间定位中，可以使用全球定位系统（GPS）或其他定位技术，将建筑物的位置和坐标精确定位到现实世界中。
[0084] S2、将原始管线排布图纸导入所述数字孪生场景构建管线排布模型。
[0085] 原始管线排布图纸通常包括管线的基本信息、结构、机电、水暖等系统的布置和参数，以及各个管线的尺寸和形状等信息。
[0086] 其中，所述将原始管线排布图纸导入所述数字孪生场景构建管线排布模型包括以下步骤：
[0087] S21、对所述原始管线排布图纸中的管线进行层级划分与编号标注，并对各层级之间的关系进行关联约束，包括以下步骤：
[0088] S211、将所述原始管线排布图纸划分为五个层级，一等层级为总建筑管线网，二等层级为房间管线，三等层级为管线类型，四等层级为管线干道，五等层级为管线参数。
[0089] 其中，管线干道作为最基础的实体单位，也是施工过程中接触与操作的基本单位，通过对其进行优化排布实现管线整体的优化调节。
[0090] 所述管线参数包括管线材料、材料单价、管线连接点、管线弯点、倾斜管、连接方式、管线流量及使用寿命等。
[0091] S212、设定不同层级的编号规则，对各层级内元素进行编号标注。
[0092] 例如将总建筑管线网编号命名为1，那么房间管线的编号为1001、1002、1003……，管线类型则采用字母区分，可表示为1001A、1001B……，管线干道则再次使用数字表示，如1001A1、1001A2……，直至完成全部元素的命名与编号，通过前一个层级的编号可对下层级进行快速搜索与定位。
[0093] S213、设定相邻层级之间逐层递进的包含关系，对各层级进行约束。
[0094] 每个层级均具备各自的存储信息，而相邻层级之间还包括许多共享信息，例如管线类型为电线，它的管线参数包括电线品类、规格等信息，两者之间存在一定的交集。
[0095] S22、将所述原始管线排布图纸按预设坐标系与比例进行数字化处理。
[0096] S23、在三维建模软件中对数字化处理后的所述原始管线排布图纸进行三维建模，按照管线的层级逐级封装并与所述数字孪生场景进行数据集成。
[0097] S24、在所述数字孪生场景中输入管线的管线参数，构建得到完整的管线排布模型。
[0098] S3、获取管线排布的工艺参数对所述管线排布模型进行评估与优化。
[0099] 工艺参数包括故障参数、成本参数与难度参数，其能够反映管线干道在管线排布模型中的基本信息，体现出该排布方式是否合理与科学，是否需要进行针对性优化与改进。
[0100] 其中，所述获取管线排布的工艺参数对所述管线排布模型进行评估与优化包括以下步骤：
[0101] S31、获取每个所述管线干道的管线参数，对所述管线排布模型进行多次模拟仿真，计算每个所述管线干道出现故障的概率，作为故障参数。
[0102] S32、获取每个所述管线干道各自的材料成本、施工成本及维护成本，并将所述材料成本、所述施工成本及所述维护成本之和作为成本参数。
[0103] S33、获取每个所述管线干道存在的连接点数量、弯头数量及倾斜管线数量，并利用加权求和法进行计算，将计算结果作为难度参数。
[0104] 连接点数量：管线连接点数量的增加会增加管线的施工难度，因为每个连接点都需要进行接口调整、焊接等操作。通过计算连接点的数量来评估管线的施工难度，并通过优化管线设计来减少连接点的数量。
[0105] 弯头数量：管线弯头数量的增加会增加管线的施工难度和阻力，因为每个弯头都需要进行弯曲加工和安装。通过计算弯头的数量和曲率来评估管线的施工难度，并通过优化管线设计来减少弯头的数量和曲率。
[0106] 倾斜管线：管线的倾斜角度可以影响管线的施工难度和排水性能，因为较大的倾斜角度会增加管线的重量和安装难度，较小的倾斜角度则可能导致排水不畅。可以通过计算管线的倾斜数量来评估其施工难度和排水性能，并通过优化管线设计来调整倾斜角度。
[0107] S34、结合所述故障参数、所述成本参数及所述难度参数构建多目标评估模型，对所述管线排布模型的综合性评估，包括以下步骤：
[0108] S341、首先计算每种所述管线类型内所有所述管线干道的所述故障参数、所述成本参数及所述难度参数的算数平均值。
[0109] S342、预先设定每种所述管线类型的权重，利用加权平均算法计算得到所有所述管线类型的所述故障参数、所述成本参数及所述难度参数加权平均值，分别记作加权故障参数、加权成本参数及加权难度参数。
[0110] S343、利用线性归一算法对所述加权故障参数、所述加权成本参数及所述加权难度参数进行归一化处理。
[0111] S344、将归一化处理后的所述加权故障参数、所述加权成本参数及所述加权难度参数作为所述管线排布模型的评价指标，利用多目标算法计算得到综合性评价结果。
[0112] 其中，所述多目标算法计算公式为：
[0113]
[0114] 式中，P表示综合性评价值， 、 、 分别表示加权故障参数、加权成本参数及加权难度参数的权重值，X1、X2、X3分别表示归一化处理后的加权故障参数、加权成本参数及加权难度参数。
[0115] S35、若所述评价结果不满足管线排布要求，则对所述管线排布模型进行智能优化，并将优化后的所述管线排布模型重新执行步骤S31至步骤S34，若所述评价结果满足管线排布要求，则确定当前的所述管线排布模型为最优模型。
[0116] 其中，所述对所述管线排布模型进行智能优化包括以下步骤：
[0117] S351、查询所述工艺参数中影响所述评价结果的主要因素，并确定该因素所在的所述管线类型及所述管线干道及其对应的编号。
[0118] S352、建立所述管线排布模型的空间坐标系，获取待优化的所述管线干道的管线长度、弯曲程度及高度差作为管线排布空间特征。
[0119] 管线长度：指管道系统中单个管道的长度，通常以米为单位。
[0120] 弯曲程度：指管道系统中单个管道的弯曲程度，通常以弯曲半径或弯曲角度表示。弯曲程度越大，管道的阻力越大，流体的流动速度会降低。
[0121] 高度差：指管道系统中不同部分之间的高度差，通常以米为单位。高度差对于管道系统的流量和压力分布都有很大影响，因为高度差会改变流体的势能，从而影响流体的动能和压力。
[0122] S353、以所述管线排布空间特征作为控制变量构建智能优化模型，包括以下步骤：
[0123] S3531、对所述管线排布空间特征设定约束条件并定义目标函数。
[0124] 各个约束条件分别为：
[0125] 管线长度的约束条件： 。
[0126] 弯曲程度的约束条件： 。
[0127] 高度差的约束条件： 。
[0128] 式中，表示管线干道i的管线长度， 表示管线干道i的管线长度的最大限制，表示管线干道i的弯曲程度的最大限制， 表示管线干道i的高度差， 表示管线干道i的高度差的最大限制。
[0129] 为了将约束条件引入到目标函数中，本发明使用拉格朗日乘数法，将约束条件转换为目标函数中的罚函数。具体地，可以将约束条件h（x）表示为一个非负的罚函数p（x），并将其加到目标函数中，如下所示：
[0130]
[0131] 式中，表示拉格朗日乘数， 表示初始目标函数。
[0132] S3532、将每种管线排布方案作为一个粒子并利用实数向量进行表示。
[0133] S3533、随机生成一定数量的粒子，并根据所述目标函数计算每个所述粒子的适应度值。
[0134] S3534、根据粒子群中每个所述粒子的当前位置、当前速度与群体最优位置，对每个所述粒子的速度进行更新。
[0135] S3535、根据每个所述粒子的当前位置与速度，更新每个所述粒子的位置，并根据新的位置计算每个所述粒子的适应度值。
[0136] S3536、根据当前所述适应度值的大小更新全局最优粒子。
[0137] S3537、重复步骤S3534至步骤S3536，直至满足所述目标函数的约束。
[0138] S3538、输出所述全局最优粒子作为所述智能优化模型的最优解。
[0139] S354、利用所述智能优化模型对所述管线排布模型中的管线排布进行智能优化。
[0140] 粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种优化算法，它模拟了粒子在空间中搜索最优位置的过程。该算法通过维护一个粒子群，每个粒子代表一个解，不断迭代来寻找最优解。在每一次迭代中，每个粒子根据自身历史最优解和整个粒子群中历史最优解进行位置和速度的更新，从而逐渐靠近全局最优解。
[0141] PSO算法具有以下优点：
[0142] 1、算法实现简单，易于理解和调整参数。
[0143] 2、具有全局收敛性和较快的收敛速度。
[0144] 3、可以处理高维度和非线性问题。
[0145] S4、获取优化后所述管线排布模型的管线排布空间特征与施工顺序。
[0146] 实际管线系统和虚拟模型是相辅相成、互为依存的关系。实际管线系统提供了数据和反馈，为虚拟模型的建立和优化提供了实际依据。虚拟模型则可以对实际管线系统进行模拟和优化，为实际管线系统的智能管理提供了支持和指导。因此，本发明选择以数字模型中推荐的顺序作为实际施工顺序，对管线进行铺设施工。
[0147] S5、按照所述管线排布空间特征与所述施工顺序进行管线排布施工。
[0148] S6、测量施工过程中管线的实际空间特征进行施工工艺误差监测，包括以下步骤：
[0149] S61、在施工区域中不知测量仪器对建筑布局与尺寸进行实时测量。
[0150] S62、利用三维激光扫描仪对施工管线进行扫描生成三维点云数据，利用点云处理软件进行处理提取所述施工管线的实际空间特征。
[0151] S63、将所述实际空间特征与所述管线排布空间特征进行比对，对两者之间的误差进行监测测量。
[0152] S7、根据监测结果对管线排布施工进程进行动态调整与修正。
[0153] 根据本发明的另一个实施例，如图2所示，还提供了一种基于管线排布空间特征的智能排布系统，该系统包括以下组成：建筑参数测量单元1、数字孪生模型单元2、图纸转换建模单元3、模型评估优化单元4、施工管线监测单元5及互通互联单元6。
[0154] 其中，所述建筑参数测量单元1，用于对待排布施工建筑进行参数测量。
[0155] 所述数字孪生模型单元2，用于构建建筑的数字孪生场景。
[0156] 所述图纸转换建模单元3，用于实现原始管线排布模型的构建。
[0157] 所述模型评估优化单元4，用于对所述管线排布模型进行评估与优化。
[0158] 所述施工管线监测单元5，用于对施工管线排布进行实时监测。
[0159] 所述互通互联单元6，用于实现虚拟与现实之间的数据互通互联。
[0160] 综上所述，借助于本发明的上述技术方案，通过基于数字孪生技术快速构建精准的管线排布模型，通过模拟和优化，可以减少冗余的管线、减少材料和人力成本，将建筑物内部的管线以3D形式进行展示，让工作人员更直观地了解管线排布情况，即在设计阶段发现不同管线之间的冲突，从而更容易发现问题和解决问题，减少施工阶段的问题和损失，大大提高施工质量。通过获取并基于管线排布空间特征对，利用粒子群算法对管线排布模型进行迭代优化，对其中管线影响因素进行分析，可以制定最佳的管线布局方案，从而优化管线的布局，使其更加合理、高效和安全，同时也能节省成本，避免传统的管线设计和施工流程耗费的大量时间和人力。
[0161] 以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
