一种3D打印模拟河流纹理铺地的建造方法

申请号 CN202111553911.3 申请日 2021-12-17 公开(公告)号 CN114263077B 公开(公告)日 2023-01-24
申请人 无锡荷清数字建筑科技有限公司; 发明人 徐卫国;
摘要 本 发明 公开了一种3D打印模拟河流纹理铺地的建造方法,包括:采用 粒子群优化 算法 获取目标场地中的人流活动轨迹;采用人流 热度图 表现人群在目标场地内的密集程度;引入奇异吸引子算法生成模拟河流纹理;将所模拟河流纹理的曲线轨迹对应到目标场地内铺地的路缘石和分隔条,完成虚拟铺地的 三维建模 ;根据所述虚拟铺地的三维建模,通过3D打印设备对所述目标场地进行3D打印模拟河流纹理铺地。该方法结合了粒子群 优化算法 和人流热度分析,实现了对场地中人群活动方式的预测和优化;通过引入奇异吸引子算法,将场地中标志性空间和构筑物对人的吸引作用转译为了具有流动感,同时具备随机性的河流铺地造型,为个性化铺地提供了无限的可能性。
权利要求

1.一种3D打印模拟河流纹理铺地的建造方法,其特征在于,包括:
S10、采用粒子群优化算法获取目标场地中的人流活动轨迹;
S20、根据所述人流活动轨迹,采用人流热度图表现人群在目标场地内的密集程度;
S30、根据人群在目标场地内的密集程度,引入奇异吸引子算法生成模拟河流纹理;
S40、将所模拟河流纹理的曲线轨迹对应到目标场地内铺地的路缘石和分隔条,完成虚拟铺地的三维建模
S50、根据所述虚拟铺地的三维建模,通过混凝土3D打印设备对所述目标场地进行3D打印模拟河流纹理铺地;
其中,步骤S20包括:
S201、将所述目标场地划分成多行多列预设尺寸的方形网格,叠加所述目标场地中的人流活动轨迹;
S202、将所述目标场地中的人流活动轨迹按照所述预设尺寸进行均分,获取人流活动轨迹上的均分点,得出在场地内或聚集、或松散的点;
S203、统计每个网格中点的数量,对场地中人群聚集的趋势进行可视化表达,表现人群在目标场地内的密集程度。
2.根据权利要求1所述的一种3D打印模拟河流纹理铺地的建造方法,其特征在于:步骤S10包括:
S101、采用粒子群优化算法确定目标场地边界线限制粒子活动范围,将所述目标场地的出入口位置作为释放粒子的点和粒子运动的目标点;
S102、设置控制粒子运动状态参数;所述控制粒子运动状态参数包括:控制粒子的生命周期、控制粒子最大速度、粒子最大控制、控制粒子的视觉半径和向粒子施加的干扰力;
S103、生成粒子群运动曲线,作为第一轮目标场地中的人流活动轨迹。
3.根据权利要求2所述的一种3D打印模拟河流纹理铺地的建造方法,其特征在于:所述步骤S10,还包括:
S104、根据所述第一轮目标场地中的人流活动轨迹,将所述目标场地划分为人流较多和人流较少两类;在人流较少场地中心引入设计的点作为粒子运动的目标点,优化现有粒子群运动轨迹作为第二轮目标场地中的人流活动轨迹。
4.根据权利要求1所述的一种3D打印模拟河流纹理铺地的建造方法,其特征在于:步骤S30包括:
S301、在所述目标场地范围内铺满分布规律的点阵,并使其在目标场地内作顺时针方向的移动;
S302、将人流热度图中每个吸引点的辐射半径和密度进行量化,按聚集程度进行分类,对同类型点给予相同辐射半径和密度,与步骤S301的规律点阵中的点连接后,成为影响点阵运动的向量,使得吸引点周边的点不断向吸引点的辐射范围内偏移;
S303、在每个吸引点的辐射范围内引入奇异吸引子算法,从而对点阵的运动状态进行干扰,使得点阵的运动轨迹呈现出模拟河流纹理曲线。
5.根据权利要求4所述的一种3D打印模拟河流纹理铺地的建造方法,其特征在于:步骤S50包括:
S501、根据所述虚拟铺地的三维建模的路缘石和分隔条,构建对应的3D打印条,并结合整体铺地范围和机械臂打印范围,对整体铺地分,进行3D打印路径规划;
S502、设置混凝土3D打印设备参数,结合目标场地的坐标和分块后铺地,制定现场3D打印施工方案;
S503、根据现场3D打印施工方案所对应的混凝土3D打印设备运动路线及其操作代码,混凝土3D打印设备在现场打印出模拟河流纹理。
6.根据权利要求5所述的一种3D打印模拟河流纹理铺地的建造方法,其特征在于:还包括:
S60、在河流纹路之间,现场填充铺地材料,经过压实、打磨后和3D打印部分形成一体化铺地。
7.根据权利要求6所述的一种3D打印模拟河流纹理铺地的建造方法,其特征在于:所述铺地材料选自下述一种或多种:
磨石、卵石、陶粒、砾石、碎砖块、冷沥青、混凝土和透水混凝土。

说明书全文

一种3D打印模拟河流纹理铺地的建造方法

技术领域

[0001] 本发明属于建造铺地的技术领域,特别涉及一种3D打印模拟河流纹理铺地的建造方法。

背景技术

[0002] 目前,随着数字建造领域的不断发展,机器人3D打印混凝土建造技术成为一种应用较为广泛的创新型房屋及环境智能建造技术。它基于数字建筑设计及机器人自控系统,将3D打印技术与特种混凝土材料技术相结合,并且依靠机器人原位3D打印的方式,使得施工精度高、误差范围小。该技术涉及到不同行业的参与,包括基于算法生成的创意设计;路径规划及控制软件的开发;机器人及打印设备的集成制造;打印材料的混合生产;建筑施工的数字工地等。
[0003] 目前,大多数铺地缺少设计理念与设计理论依据,那么参数化算法预测、优化场地人流活动状态、转译场地现有空间、生成流线形纹理铺地的功能将成为铺地设计有的理论基础
[0004] 目前,大多数3D打印项目均是在车间内部打印分后,运输至现场吊装拼接完成。在大尺度的空间范围内建造误差较大,而且对于场地信息的精准度要求高,难以贴合真实地形,耗费的施工时间久。

发明内容

[0005] 本发明的主要目的在于提供一种至少部分解决上述技术问题的3D打印河流纹理铺地的建造方法,通过应用机器人3D打印混凝土建造技术和模拟河流纹路的参数化算法生形技术,在施工现场实现3D打印铺地。
[0006] 为实现上述目的,本发明采取的技术方案为:
[0007] 本发明提供一种3D打印模拟河流纹理铺地的建造方法,包括:
[0008] S10、采用粒子群优化算法获取目标场地中的人流活动轨迹;
[0009] S20、根据所述人流活动轨迹,采用人流热度图表现人群在目标场地内的密集程度;
[0010] S30、根据人群在目标场地内的密集程度,引入奇异吸引子算法生成模拟河流纹理;
[0011] S40、将所模拟河流纹理的曲线轨迹对应到目标场地内铺地的路缘石和分隔条,完成虚拟铺地的三维建模
[0012] S50、根据所述虚拟铺地的三维建模,通过3D打印设备对所述目标场地进行3D打印模拟河流纹理铺地。
[0013] 在一个实施例中,步骤S10包括:
[0014] S101、采用粒子群优化算法确定目标场地边界线限制粒子活动范围,将所述目标场地的出入口位置作为释放粒子的点和粒子运动的目标点;
[0015] S102、设置控制粒子运动状态参数;所述控制粒子运动状态参数包括:控制粒子的生命周期、控制粒子最大速度、粒子最大控制力、控制粒子的视觉半径和向粒子施加的干扰力;
[0016] S103、生成粒子群运动曲线,作为第一轮目标场地中的人流活动轨迹。
[0017] 在一个实施例中,所述步骤S10,还包括:
[0018] S104、根据所述第一轮目标场地中的人流活动轨迹,将所述目标场地划分为人流较多和人流较少两类;在人流较少场地中心引入设计的点作为粒子运动的目标点,优化现有粒子群运动轨迹作为第二轮目标场地中的人流活动轨迹。
[0019] 在一个实施例中,步骤S20包括:
[0020] S201、将所述目标场地划分成多行多列预设尺寸的方形网格,叠加所述第二轮目标场地中的人流活动轨迹;
[0021] S202、将所述第二轮目标场地中的人流活动轨迹按照所述预设尺寸进行均分,获取人流活动轨迹上的均分点,得出在场地内或聚集、或松散的点;
[0022] S203、统计每个网格中点的数量,对场地中人群聚集的趋势进行可视化表达,表现人群在目标场地内的密集程度。
[0023] 在一个实施例中,步骤S30包括:
[0024] S301、在所述目标场地范围内铺满分布规律的点阵,并使其在目标场地内作顺时针方向的移动;
[0025] S302、将人流热度图中每个吸引点的辐射半径和密度进行量化,按聚集程度进行分类,对同类型点给予相同辐射半径和密度,与步骤S301的规律点阵中的点连接后,成为影响点阵运动的向量,使得吸引点周边的点不断向吸引点的辐射范围内偏移;
[0026] S303、在每个吸引点的辐射范围内引入奇异吸引子算法,从而对点阵的运动状态进行干扰,使得点阵的运动轨迹呈现出模拟河流纹理曲线。
[0027] 在一个实施例中,步骤S50包括:
[0028] S501、根据所述三维建模铺地的路缘石和分隔条,构建对应的3D打印条,并结合整体铺地范围和机械臂打印范围,对整体铺地分块,进行3D打印路径规划;
[0029] S502、设置混凝土3D打印设备参数,结合目标场地的坐标和分块后铺地,制定现场3D打印施工方案;
[0030] S503、根据现场3D打印施工方案所对应的混凝土3D打印设备运动路线及其操作代码,混凝土3D打印设备在现场打印出模拟河流纹理。
[0031] 在一个实施例中,还包括:
[0032] S60、在河流纹路之间,现场填充铺地材料,经过压实、打磨后和3D打印部分形成一体化铺地。
[0033] 在一个实施例中,所述铺地材料选自下述一种或多种:
[0034] 磨石、卵石、陶粒、砾石、碎砖块、冷沥青、混凝土和透水混凝土。
[0035] 与现有技术相比,本发明具有如下有益效果:
[0036] 一种3D打印模拟河流纹理铺地的建造方法,包括:采用粒子群优化算法获取目标场地中的人流活动轨迹;采用人流热度图表现人群在目标场地内的密集程度;引入奇异吸引子算法生成模拟河流纹理;将所模拟河流纹理的曲线轨迹对应到目标场地内铺地的路缘石和分隔条,完成虚拟铺地的三维建模;根据所述虚拟铺地的三维建模,通过3D打印设备对所述目标场地进行3D打印模拟河流纹理铺地。该方法结合了粒子群优化算法和人流热度分析,实现了对场地中人群活动方式的预测和优化;通过引入奇异吸引子算法,将场地中标志性空间和构筑物对人的吸引作用转译为了具有流动感,同时具备随机性的河流铺地造型,为个性化铺地提供了无限的可能性。附图说明
[0037] 图1为本发明实施例提供的3D打印模拟河流纹理铺地的建造方法流程图
[0038] 图2为本发明实施例提供的3D打印河流纹理铺地的整体平面示意图;
[0039] 图3a为本发明实施例提供的图2中的河流纹理铺地放大图;
[0040] 图3b为图3a中的部分河流纹理铺地放大图;
[0041] 图4为本发明实施例提供的两轮粒子群优化算法的分析结果示意图;
[0042] 图5为本发明实施例提供的人流热度图和引入奇异吸引子算法后得出的河流铺地造型示意图。

具体实施方式

[0043] 为使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解,下面结合具体实施方式,进一步阐述本发明。
[0044] 在本发明的描述中,需要说明的是,术语“上”、“下”、“内”、“外”“前端”、“后端”、“两端”、“一端”、“另一端”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本发明的限制。此外,术语“第一”、“第二”仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性。
[0045] 在本发明的描述中,需要说明的是,除非另有明确的规定和限定,术语“安装”、“设置有”、“连接”等,应做广义理解,例如“连接”,可以是固定连接,也可以是可拆卸连接,或一体地连接;可以是机械连接,也可以是电连接;可以是直接相连,也可以通过中间媒介间接相连,可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言,可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
[0046] 参照图1所示,本发明提供的一种3D打印模拟河流纹理铺地的建造方法,包括:
[0047] S10、采用粒子群优化算法获取目标场地中的人流活动轨迹;
[0048] S20、根据所述人流活动轨迹,采用人流热度图表现人群在目标场地内的密集程度;
[0049] S30、根据人群在目标场地内的密集程度,引入奇异吸引子算法生成模拟河流纹理;
[0050] S40、将所模拟河流纹理的曲线轨迹对应到目标场地内铺地的路缘石和分隔条,完成虚拟铺地的三维建模;
[0051] S50、根据所述虚拟铺地的三维建模,通过混凝土3D打印设备对所述目标场地进行3D打印模拟河流纹理铺地。
[0052] 该方法结合了粒子群优化算法和人流热度分析,实现了对场地中人群活动方式的预测和优化;通过引入奇异吸引子算法,将场地中标志性空间和构筑物对人的吸引作用转译为了具有流动感,同时具备随机性的河流铺地造型,为个性化铺地提供了无限的可能性。
[0053] 下面分别对上述各个步骤进行详细的说明:
[0054] 在一个实施例中,上述步骤S10,借助粒子群优化算法获取场地中的人流活动轨迹:粒子群优化算法属于多元代理人系统(multi‑agent system,MAS),是一种用来模拟具有自主意识的智能体(独立个体或共同群体,例如组织,团队)的行动和相互作用的计算模型,通过图像展示评估智能体在系统整体中的作用。它综合了一些其他思想,比如博弈论,复杂系统,涌现,计算社会学,多智能体系统和演化计算,采用蒙特卡洛方法产生随机性。对于铺地设计,此处的多元代理人(agent)即为模拟人群的粒子,系统可以通过预先设置的参数,比如:粒子生命周期、粒子最大速度和最大控制力、向粒子施加的干扰力等,按照一定轨迹有规则地释放粒子,而该粒子则可以为模拟人流提供极大的可能。
[0055] 该步骤S10包括:
[0056] S101、采用粒子群优化算法确定目标场地边界线限制粒子活动范围,将所述目标场地的出入口位置作为释放粒子的点和粒子运动的目标点;
[0057] S102、设置控制粒子运动状态参数;所述控制粒子运动状态参数包括:控制粒子的生命周期、控制粒子最大速度、粒子最大控制力、控制粒子的视觉半径和向粒子施加的干扰力;
[0058] S103、生成粒子群运动曲线,作为第一轮目标场地中的人流活动轨迹;
[0059] S104、根据所述第一轮目标场地中的人流活动轨迹,将所述目标场地划分为人流较多和人流较少两类;在人流较少场地中心引入设计的点作为粒子运动的目标点,优化现有粒子群运动轨迹作为第二轮目标场地中的人流活动轨迹。
[0060] 本实施例中,首先,向系统输入目标场地边界线限制粒子活动范围,输入目标场地的出入口位置作为释放粒子的点,同时出入口位置也是粒子运动的目标点;其次,在系统中设置控制粒子运动状态的参数,比如用于控制粒子的生命周期的参数,如果该参数过低会导致粒子无法正常到达目标点,过高则会导致目标点积攒的粒子过多;用于控制粒子的最大速度和最大控制力的参数;控制粒子的视觉半径的参数,若需要模拟的空间较大,为了加强模拟出的视觉效果,则可以将此参数适当调高,空间面积与粒子视觉半径的参数正相关;最后对粒子点施加干扰力,如避障力、互斥力、相吸力、目标点力、跟随路径力等。该算法的结果就是获取粒子群运动的曲线,即第一轮人流活动轨迹的分析;
[0061] 依据第一轮人流活动轨迹的分析结果,即粒子群运动的曲线疏密程度,将场地划分成人流较多和较少两类,并获取人流较少场地的中心点作为引入设计的位置,以达到粒子在场地内均匀运动的目的;再在上一轮粒子群算法中额外输入引入设计的点作为粒子运动的目标点,其他系统参数基本保持不变,优化现有粒子群运动轨迹,使之在整个场地中分布更均匀,运动路径更丰富,作为第二轮人流活动轨迹分析。
[0062] 在一个实施例中,上述步骤S20,用人流热度图直观表现人群在场地内的密集程度:具体包括:
[0063] S201、将所述目标场地划分成多行多列预设尺寸的方形网格,叠加所述第二轮目标场地中的人流活动轨迹;
[0064] S202、将所述第二轮目标场地中的人流活动轨迹按照所述预设尺寸进行均分,获取人流活动轨迹上的均分点,得出在场地内或聚集、或松散的点;
[0065] S203、统计每个网格中点的数量,对场地中人群聚集的趋势进行可视化表达,表现人群在目标场地内的密集程度。
[0066] 本实施例中,先将目标场地划分成某种尺度的方形网格,比如1m×1m;再以同样的距离(比如1m)将上一步获得的第二轮人流活动轨迹的运动曲线进行均分,获取曲线上该距离的均分点,就得出了在场地内或聚集、或松散的点集。最后,通过统计每个网格中点的个数,对场地中人群聚集的趋势进行可视化表达,直观的表现了人群在场地内聚集、松散的位置;
[0067] 在一个实施例中,上述步骤S30,采用奇异吸引子算法模拟河流纹理:根据上一步的人流热度分析,获得人群在场地内聚集或分散的整体趋势与位置(在场地内或聚集、或松散的点集),之后引入奇异吸引子算法。一方面可用其强化场地上吸引点对人的运动状态的影响;另一方面,可以使人流模拟的结果以一种更加具象和美观的表现形式在场地中得以强化,而这两个目的与奇异吸引子算法所特有的“初始值的扰动作用”以及“趋势性的混沌状态”相匹配。“扰动作用”指的是该算法的初始值若产生细微的变化,在不断的迭代计算后,会对往后的迭代结果产生极大的影响,而“混沌状态”指的是这一算法每一轮迭代的解看似很有规律,但实际上是一个非线性的混沌解。
[0068] 步骤S30具体包括:
[0069] S301、在所述目标场地范围内铺满分布规律的点阵,并使其在目标场地内作顺时针方向的移动;
[0070] S302、将人流热度图中每个吸引点的辐射半径和密度进行量化,按聚集程度进行分类,对同类型点给予相同辐射半径和密度,与步骤S301的规律点阵中的点连接后,成为影响点阵运动的向量,使得吸引点周边的点不断向吸引点的辐射范围内偏移;
[0071] S303、在每个吸引点的辐射范围内引入奇异吸引子算法,从而对点阵的运动状态进行干扰,使得点阵的运动轨迹呈现出模拟河流纹理曲线。
[0072] 该设计中,将上一步生成的人流热度图,即点状图转换为奇异吸引子图形的过程主要有三步:(1)在场地范围内铺满分布规律的点阵,并使其在场地内作顺时针方向的移动;(2)将人流热度图中每个吸引点的辐射半径和密度进行量化,可以先按聚集程度进行分类,对同类型点给予相同辐射半径和密度,与上一步规律点阵中的点连接后,成为为影响点阵运动的向量,使得吸引点周边的点不断向吸引点的辐射范围内偏移;(3)在每个吸引点的辐射范围内引入奇异吸引子算法,从而对点阵的运动状态进行进一步干扰,使得点阵的运动轨迹最后呈现出兼具混沌感与规律性的的流线造型。这一算法能够达到生成模拟河流纹理曲线的目的。
[0073] 以城市公共空间的设计为例,首先,该方法结合了粒子群优化算法和人流热度分析,实现了对场地中人群活动方式的预测和优化。其次,通过引入奇异吸引子算法,将场地中标志性空间和构筑物对人的吸引作用转译为了具有流动感,同时具备随机性的河流铺地造型。用计算机粒子群优化算法、人流热度图、奇异吸引子算法生成模拟河流造型的铺地纹理,与场地环境条件、新增设计紧密结合,比普通铺地更具有理论依据,并可体现整体性和艺术观赏性。
[0074] 在一个实施例中,上述步骤S40,可结合目标场地主题,针对生成的铺地曲线模拟河流纹理,即:对生成的奇异吸引子曲线手动进行设计优化,调整曲线长度或弯曲程度,以达到与场地、出入口、引入设计更适配的效果,并结合铺地的功能,把曲线轨迹对应到河流铺地的路缘石和分隔条这两个类别,完成虚拟铺地的三维建模。
[0075] 在一个实施例中,上述步骤S50,具体包括:
[0076] S501、根据所述三维建模铺地的路缘石和分隔条,构建对应的3D打印条,并结合整体铺地范围和机械臂打印范围,对整体铺地分块,进行3D打印路径规划;
[0077] S502、设置混凝土3D打印设备参数,结合目标场地的坐标和分块后铺地,制定现场3D打印施工方案;
[0078] S503、根据现场3D打印施工方案所对应的混凝土3D打印设备运动路线及其操作代码,混凝土3D打印设备在现场打印出模拟河流纹理。
[0079] 根据步骤S40生成的河流铺地的路缘石和分隔条,在软件内建模对应的3D打印条,并结合整体铺地范围和机械臂打印范围,对整体铺地分块;再进行3D打印路径规划,即把三维模型转换为3D打印设备运动的路线及其操作代码;
[0080] 然后,在虚拟模型中设置混凝土3D打印设备参数,模拟3D打印的全过程,检查各环节是否有误并改进现有模型;结合真实场地坐标和分块后铺地,以及具体的混凝土3D打印设备,制定现场3D打印施工方案,包括设备的定位、安装、复核位置等步骤;
[0081] 根据导入的代码,混凝土3D打印设备在现场打印出河流纹路(路沿石及分隔条)。
[0082] 本实施例中,无需提前制作模板,机器人3D打印技术可直接通过电脑生成的打印路径一体成型,还可以根据具体场地范围调整最终图形边界效果。现场3D打印铺地的方式,大大提高了河流纹理铺地的施工效率以及定位的精准性,还节省人力,避免了从厂房搬运3D打印河流纹路(路沿石及分隔条)至场地拼装这一环节。
[0083] 另外,现场3D打印的方式,可以根据真实场地和电脑模型的误差,修正用来3D打印的电脑模型,以更加贴合实际场地的高差变化,而工厂预制生产的铺地就无法根据地形变化做出任何适配修改
[0084] 在一个实施例中,如图1所示,该方法还包括:步骤S60:在河流纹路之间,现场填充铺地材料,经过压实、打磨后和3D打印部分形成一体化铺地。
[0085] 在河流纹路(路沿石及分隔条)之间,现场填充铺地材料,经过压实、打磨后和3D打印部分形成一体化铺地,后续还可根据需要为河流纹路分隔条画热熔线或做其他表面做法。现场填充在河流纹路(路沿石及分隔条)之间的铺地材料选自水磨石、卵石、陶粒、砾石、或碎砖块、冷沥青、透水混凝土等。
[0086] 下面再以城市公园为目标场地对本发明进行举例说明:
[0087] 如图2所示,该城市公园其整体平面构成由场地三个出入口1、2、3,和人为引入的雕塑北岛4、南岛5,经过参数化算法分析而得,3D打印河流纹理铺地6位于平面中心位置;图3a‑3b所示为河流纹理铺地放大图,路沿石31及分隔条21为现场3D打印混凝土而得,其间填充铺地材料11。
[0088] 制备过程为:
[0089] 第一步,借助粒子群优化算法获取场地中的人流活动状态:选择一种多元代理人系统(multi‑agent system,MAS),此实施例中为Grasshopper中的Quelea算法。Grasshopper是一款在Rhino环境下运行的采用程序算法生成模型的插件,在其扩展运算器中,Quelea系统可以通过预先设置的参数,按照一定轨迹有规则地释放粒子,而该粒子则可以为模拟人流提供极大的可能。首先,向系统输入场地边界线限制粒子活动范围,并输入场地的3个出入口位置点作为释放粒子的点,同时这三个点也是粒子运动的目标点;其次,在系统中设置控制粒子运动状态的参数,比如用于控制粒子的生命周期的参数为‑10.0,用于控制粒子的最大速度和最大控制力的参数分别为0.5和0.1,控制粒子的视觉半径的参数为
5.0,粒子影响范围5.0,历史位置记录数为3000;最后对粒子点添加跟随路径、施加互斥力。
该算法的结果就是获取粒子群的运动轨迹曲线,即第一轮目标场地中的人流活动轨迹的分析(见图4中左半部分),其中影响粒子活动的要素仅包括了场地中的三个出入口和场地边界范围,因而分析得出的粒子轨迹几乎聚集在场地的西北侧,对场地的利用率较低;
[0090] 第二步:依据第一轮人流活动轨迹分析,即运动轨迹的疏密程度,将场地划分成人流较多和较少两类,发现场地的南北两侧各形成一片人流较少的区域,在南北两侧人流较少区域的中心点各引入一个雕塑岛;并在第二轮人流活动轨迹分析中将这两个雕塑岛作为粒子群算法中额外输入的粒子运动目标点,使粒子能够在雕塑岛的周围环绕、徘徊然后离开。在这两个吸引点的作用下,场地的粒子运行轨迹曲线呈现出更加均质的状态,并且每个粒子在场地内的运动路径也变得更加蜿蜒和复杂(见图4中右半部分);
[0091] 第三步,用人流热度图直观表现人群在场地内的密集程度:先将场地划分成以平均1.5m*1.5m为单位的网格;再以同样的距离将Quelea模拟出的人流运动轨迹曲线进行均分,得出了在场地内或聚集、或松散的点集。最后,通过统计每个网格中停留点的个数,对场地中人群聚集的趋势进行可视化处理(见图5中左半部分),直观的表现了人群在场地内聚集、松散的位置;
[0092] 第四步,奇异吸引子算法根据粒子群运动轨迹模拟河流纹理:该设计中,将人流热度图转换为奇异吸引子图形的过程主要有三步:(1)在场地范围内生成分布规律的点阵,并使其在场地内作顺时针方向的移动;(2)将人流热度图中每个吸引点的辐射半径和密度进行量化,转译为影响点阵运动的向量,使得吸引点周边的点不断向吸引点的辐射范围内偏移;(3)在每个吸引点的辐射范围内引入奇异吸引子算法,从而对点阵的运动状态进行进一步干扰,使得点阵的运动轨迹最后呈现出兼具混沌感与规律性的的流线造型(见图5中右半部分);
[0093] 第五步,对生成的奇异吸引子曲线手动进行设计优化,与场地、出入口、引入的南北两个雕塑岛更适配,并结合铺地的功能,按曲线轨迹对应到河流铺地的路缘石和分隔条,完成虚拟铺地的三维建模;
[0094] 第六步,根据上一步生成的河流铺地的路缘石和分隔条,在软件内生成对应的3D打印条,并结合整体铺地范围和机械臂打印范围,对整体铺地分块;再进行3D打印路径规划,即把三维模型转换为机器臂运动的路线及其操作代码;
[0095] 第七步,在虚拟模型中设置机械臂3D打印参数,模拟3D打印的全过程,检查各环节是否有误并改进现有模型;
[0096] 第八步,结合真实场地坐标和分块后铺地,以及具体的混凝土3D打印设备,制定现场3D打印施工方案,包括设备的定位、安装、复核位置等步骤;
[0097] 第九步,复核机械臂放置点:让机械臂先在电脑模型中按程序运动至几个点,再校对现实场景下移动到对应点的坐标高度和电脑模型中点的坐标高度之间差距,根据具体误差值,修正用来3D打印的电脑端模型以贴合真实地形;
[0098] 第十步,根据导入的代码,让机械臂在现场用混凝土3D打印出河流纹路(路沿石及分隔条);
[0099] 第十一步,在河流纹路(路沿石及分隔条)之间,现场铺注混凝土进行打磨,最终在打印条上画热熔线,完成峡谷溪流河流铺地的建造。
[0100] 现场填充在河流纹路(路沿石及分隔条)之间的铺地材料选自水磨石、卵石、陶粒、砾石、或碎砖块、冷沥青、混凝土、透水混凝土等。
[0101] 本发明实施例提供的3D打印河流纹理铺地的建造方法,将铺地建设全过程进行了数字化集成,并分为虚拟建造及实物打印建造两大部分,建造过程中连续的数字信息流及物质性建造流相辅相成,形成了一体化智能建造流程。
[0102] 该方法是跨学科集成性智能建造产业技术的具体应用,其相关技术涉及到不同的行业参与,包括基于算法生成的建筑创意设计;路径规划及控制软件的开发;机器人及打印设备的集成制造;打印材料的混合生产;建筑施工的数字工地等。它的推广使用不仅将传统房屋建设产业升级,而且将带动一个新的数字建造产业链的形成;产业链上各个环节将产生新的生产行业,进一步促进其他行业的发展。
[0103] 以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解,本发明不受上述实施例的限制,上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理,在不脱离本发明精神和范围的前提下,本发明还会有各种变化和改进,这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。
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