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申请/专利权人：重庆大学;中建钢构股份有限公司
摘要：本发明公开一种基于IFC和强化学习的构件深化图纸智能生成方法，步骤包括：S1：输入构件、钢筋及构造信息，并利用IFC通用标准建立数字化模型；S2：从数字化模型中提取构造信息，并利用OCCT技术建立OCC模型；S3：利用OCCT技术对OCC模型进行模型变换操作，并获取模型变换后的平面数据；S4：建立图纸模板文件，设置标注样式、文字样式和图层样式；S5：利用平面数据绘制平面图形，并赋予图层信息；S6：利用Rtree数据结构实现基于混合包围盒的标注碰撞检测；S7：利用强化学习算法实现尺寸标注智能布局；S8：生成构件深化设计图。其效果是：可以减少构件的建模次数，准确表达简单和复杂构件的几何外形，能够自动化生成数字化模型，同时生成构件深化设计图纸。
主权项：1.一种基于IFC和强化学习的构件深化图纸智能生成方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：输入构件、钢筋及构造信息，并利用IFC通用标准建立数字化模型；S2：从所述数字化模型中提取构造信息，并利用OCCTOpenCASCADETechnology技术建立OCC模型；S3：利用OCCT技术对所述OCC模型进行模型变换操作，并获取模型变换后的平面数据；S4：建立图纸模板文件，设置标注样式、文字样式和图层样式；S5：利用所述平面数据绘制平面图形，并赋予图层信息；S6：利用Rtree数据结构实现基于混合包围盒的标注碰撞检测；S7：利用强化学习算法实现尺寸标注智能布局；S8：生成构件深化设计图。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆大学 中建钢构股份有限公司 一种基于IFC和强化学习的构件深化图纸智能生成方法
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