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申请/专利权人：长春工程学院

摘要：本发明公开了基于数字孪生的传统村落保护效果评估系统及方法，属于数字孪生领域，本发明获取传统村落各监测点数据导入建筑异常分析模型中进行建筑异常分析，获取未来场景数据导入未来场景异常分析模型中进行未来场景异常分析，获取建筑异常分析结果和未来场景异常分析结果进行保护效果的评估分析，根据保护效果的评估分析结果进行是否需要进行加固保护的判断，并在传统村落数字孪生模型上进行加固保护的预警，综合传统村落的建筑安全数据和恶劣天气变化数据对传统村落在恶劣天气中的安全情况进行量化分析，提高了传统村落在恶劣天气下的安全度和保护效率。

主权项：1.基于数字孪生的传统村落保护效果评估方法，其特征在于，其包括以下具体步骤：通过数据采集终端采集传统村落各监测点数据，同时获取未来场景数据，导入数字孪生构建软件中构建传统村落数字孪生模型；在传统村落建筑表面设置监测点，在监测点通过数据采集终端采集建筑的表面裂缝数据和晃动幅度数据，同时获取建筑的建筑材料的平均连接强度数据，储存在第一储存组件中；获取未来监测时间段天气预报预估的风力和降水量数据，储存在第二储存组件中；将采集的传统村落各监测点数据和未来场景数据导入数字孪生构建软件中构建传统村落数字孪生模型；将采集的传统村落各监测点数据和未来场景数据导入数字孪生构建软件中构建传统村落数字孪生模型的具体步骤如下：数据采集与处理：使用无人机、激光扫描、摄影测量和GPS定位设备和技术对传统村落进行实地测绘，获取建筑、环境和文化遗产数据；对采集到的数据进行预处理，包括去噪、校正和配准，确保数据的准确性和一致性；数据格式转换：将采集到的数据转换为数字孪生构建软件接受的格式；数字孪生构建软件选择：根据项目需求和数据特点选择数字孪生构建软件；模型导入与校准：将转换后的数据导入选定的数字孪生构建软件中，进行模型的构建，对模型进行校准和调整，确保模型与实际村落的一致性；数据集成与融合：将监测点的数据与模型集成，创建数据流和事件驱动的交互机制；将未来场景数据与模型融合，构建未来状态的数字孪生模型；模型验证与优化：对构建的数字孪生模型进行验证，确保模型的准确性、完整性和一致性；根据验证结果对模型进行调整和优化，以提高其可信度和可用性；交互式模拟与分析：使用数字孪生构建软件的模拟功能，对村落的不同保护方案进行模拟分析，评估保护效果；平台部署与展示：将构建好的数字孪生模型部署到平台上；获取传统村落各监测点数据导入建筑异常分析模型中进行建筑异常分析；所述获取传统村落各监测点数据导入建筑异常分析模型中进行建筑异常分析包括以下具体步骤：获取建筑的表面裂缝数据，将建筑的表面裂缝数据代入裂缝分析值计算公式中计算建筑的裂缝分析值，其中，裂缝分析值计算公式为：，其中，x为裂缝之间的平均距离，D为建筑的高度，F为建筑的长度，n为裂缝的数量，ci为第i条裂缝的长度，di为第i条裂缝的最大宽度，c为裂缝长度安全值，d为裂缝宽度安全值；获取计算得到的裂缝分析值和晃动幅度数据代入第一建筑异常分析值计算公式中计算第一建筑异常分析值，其中，第一建筑异常分析值计算公式为：，其中T为晃动时间，xt为t时刻的晃动幅度，xz为晃动幅度安全值，dt为时间积分，exp为e的次数幂；获取计算得到的第一建筑异常分析值，同时获取建筑的建筑材料的平均连接强度数据，将获取得到的第一建筑异常分析值和建筑材料的平均连接强度数据代入第二建筑异常分析值计算公式中计算第二建筑异常分析值，其中，第二建筑异常分析值计算公式为：，其中，为连接强度标准值，为建筑的建筑材料的平均连接强度数据；获取未来场景数据导入未来场景异常分析模型中进行未来场景异常分析；所述获取未来场景数据导入未来场景异常分析模型中进行未来场景异常分析还包括以下具体步骤：获取未来监测时间段天气预报预估的风力和降水量数据，将未来监测时间段天气预报预估的风力和降水量数据导入未来场景异常值计算公式中计算未来场景异常值，其中，未来场景异常值计算公式为：，其中，fm为标准风力，fs为未来监测时间段天气预报预估的平均风力，fmax为未来监测时间段天气预报预估的最大风力，p为平均风力占比系数，dm为标准降水量，ds为未来监测时间段天气预报预估的总降水量，为风力占比系数，为降水量占比系数，其中，；获取建筑异常分析结果和未来场景异常分析结果进行保护效果的评估分析；所述获取建筑异常分析结果和未来场景异常分析结果进行保护效果的评估分析包括以下具体内容：获取计算得到的第二建筑异常分析值和未来场景异常值，将第二建筑异常分析值和未来场景异常值代入保护效果评估值计算公式中计算保护效果评估值，其中，保护效果评估值计算公式为：，其中，为第二建筑异常分析值占比系数；根据保护效果的评估分析结果进行是否需要进行加固保护的判断，并在传统村落数字孪生模型上进行加固保护的预警。

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