一种钢筋加工方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种钢筋加工方法、装置、电子设备及存储介质，包括：获取待加工的目标建筑物信息；将所述目标建筑物信息输入至预先生成的钢筋加工模型中，所述钢筋加工模型基于钢筋加工样本集训练得到；通过所述钢筋加工模型，确定与所述目标建筑物信息匹配的目标加工方式，并按照所述目标加工方式对目标钢筋进行加工。本发明专利技术实施例的技术方案可以提高钢筋的加工效率，降低加工过程对应的钢筋损耗率。降低加工过程对应的钢筋损耗率。降低加工过程对应的钢筋损耗率。

【技术实现步骤摘要】
一种钢筋加工方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本专利技术实施例涉及建筑工程
，尤其涉及一种钢筋加工方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]钢筋是建筑工程中常见的材料之一，在施工过程中需要采用预设的加工技术，将钢筋原材料加工为订制钢筋成品。由于钢筋原材料一般只有几种固定的长度规格（9m与12m），因此在加工过程中会产生余料。余料一般用于加工相同规格较小尺寸的钢筋成品，当余料无法继续用于加工时，便产生了尾料造成浪费。
[0003]现有技术中，针对钢筋加工方法优化的方案较少，通常是依据人工经验对钢筋长度进行调整，尽量减少钢筋浪费。当钢筋加工量较大或成品较为复杂时，人工经验无法满足加工需要，容易导致尾料增多，浪费率升高。
[0004]除此之外，现有技术中还可以通过钢筋加工优化软件，对钢筋进行加工。但是，钢筋加工优化软件中多采用随机探索算法（如遗传算法），存在加工效率低，针对性差的问题；其次，由于随机探索算法缺乏延续性，通过软件进行加工的方法无法将已经完成的成果经验应用于其他优化过程中，导致钢筋加工方法扩展性较差。

技术实现思路

[0005]本专利技术实施例提供一种钢筋加工方法、装置、电子设备及存储介质，可以提高钢筋的加工效率，降低加工过程对应的钢筋损耗率。
[0006]第一方面，本专利技术实施例提供了一种钢筋加工方法，该方法包括：获取待加工的目标建筑物信息；将所述目标建筑物信息输入至预先生成的钢筋加工模型中，所述钢筋加工模型基于钢筋加工样本集训练得到；通过所述钢筋加工模型，确定与所述目标建筑物信息匹配的目标加工方式，并按照所述目标加工方式对目标钢筋进行加工。
[0007]第二方面，本专利技术实施例还提供了一种钢筋加工装置，所述装置包括：信息获取模块，用于获取待加工的目标建筑物信息；信息输入模块，用于将所述目标建筑物信息输入至预先生成的钢筋加工模型中，所述钢筋加工模型基于钢筋加工样本集训练得到；加工方式确定模块，用于通过所述钢筋加工模型，确定与所述目标建筑物信息匹配的目标加工方式，并按照所述目标加工方式对目标钢筋进行加工。
[0008]第三方面，本专利技术实施例还提供了一种电子设备，该电子设备包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序；当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理
器执行所述程序时实现本专利技术任意实施例提供的钢筋加工方法。
[0009]第四方面，本专利技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现本专利技术任意实施例提供的钢筋加工方法。
[0010]第五方面，本专利技术实施例还提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现本专利技术任意实施例提供的钢筋加工方法。
[0011]本专利技术实施例的技术方案通过获取待加工的目标建筑物信息，将目标建筑物信息输入至预先生成的钢筋加工模型中，通过钢筋加工模型确定与目标建筑物信息匹配的目标加工方式，并按照目标加工方式对目标钢筋进行加工的技术手段，可以提高钢筋的加工效率，降低加工过程对应的钢筋损耗率。
[0012]应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本专利技术的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本专利技术的范围。本专利技术的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
[0013]为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述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专利技术的一些实施例，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。
[0014]图1是根据本专利技术实施例一提供的一种钢筋加工方法的流程图；图2是根据本专利技术实施例二提供的一种钢筋加工方法的流程图；图3是根据本专利技术实施例三提供的一种钢筋加工方法的流程图；图4是根据本专利技术实施例四提供的一种钢筋加工装置的结构示意图；图5是实现本专利技术实施例的钢筋加工方法的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0015]下面结合附图和实施例对本专利技术作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本专利技术，而非对本专利技术的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本专利技术相关的部分而非全部结构。
[0016]实施例一图1为本专利技术实施例一提供的一种钢筋加工方法的流程图，本实施例可适用于确定钢筋加工方式，并按照所述钢筋加工方式对钢筋进行加工的情况，该方法可以由钢筋加工装置来执行。所述钢筋加工装置可以由软件和/或硬件来实现，一般可以集成在具有数据处理功能的电子设备（例如终端或者服务器）中，具体包括如下步骤：步骤110、获取待加工的目标建筑物信息。
[0017]在本实施例中，目标建筑物可以为等待加工的钢筋成品，所述目标建筑物信息可以包括目标建筑物的形状信息以及尺寸信息等。
[0018]步骤120、将所述目标建筑物信息输入至预先生成的钢筋加工模型中，所述钢筋加工模型基于钢筋加工样本集训练得到。
[0019]在本实施例中，获取目标建筑物信息之前，可以预先获取由多个钢筋加工样本构成的钢筋加工样本集，然后使用所述钢筋加工样本集对神经网络模型进行训练，得到钢筋加工模型。
[0020]在一个具体的实施例中，可选的，可以获取在当前时刻之前的，多个钢筋成品对应的钢筋加工示例作为钢筋加工样本，并对每个钢筋加工样本对应的钢筋损耗率进行标注，然后使用标注后的钢筋加工样本集对神经网络模型进行训练，得到钢筋加工模型。其中，钢筋加工示例中可以包括钢筋成品对应的加工方式。
[0021]在本实施例中，可选的，使用钢筋加工样本集对神经网络模型进行训练后，可以获取多个建筑物样本作为测试集，然后将所述测试集输入至训练后的神经网络模型中，由神经网络模型自动输出与各建筑物样本对应的加工方式，并根据每种加工方式对应的钢筋损耗率，对所述神经网络模型的模型参数进行优化，以降低神经网络模型输出结果对应的钢筋损耗率，最后将优化后的神经网络模型作为所述钢筋加工模型。
[0022]步骤130、通过所述钢筋加工模型，确定与所述目标建筑物信息匹配的目标加工方式，并按照所述目标加工方式对目标钢筋进行加工。
[0023]在此步骤中，可选的，将目标建筑物信息输入至钢筋加工模型后，钢筋加工模型会根据预先调整的模型参数，自动确定与目标建筑物信息匹配的目标加工方式。其中，所述目标加工方式中可以包括具体的钢筋数量，以及加工流程等。
[0024]在本实施例中，确定出与目标建筑物信息匹配的目标加工方式后，可以按照目标加工方式中的加工流程，对目标加工方式指定的钢筋进行加工，以得到所述目标建筑物。
[0025]在本实施例中，通过构建钢筋加工模型，并以钢筋损耗率为目标对钢筋加工模型进行优化，一方面可以快速确定与目标建筑物匹配的最优加工方式，提高钢筋加工效率；另一方面可以降低加工过程对应的钢筋损耗率，并且由于所本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种钢筋加工方法，其特征在于，所述方法包括：获取待加工的目标建筑物信息；将所述目标建筑物信息输入至预先生成的钢筋加工模型中，所述钢筋加工模型基于钢筋加工样本集训练得到；通过所述钢筋加工模型，确定与所述目标建筑物信息匹配的目标加工方式，并按照所述目标加工方式对目标钢筋进行加工。2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，在获取待加工的目标建筑物信息之前，还包括：获取钢筋加工样本集，所述钢筋加工样本集中包括多个钢筋加工样本；使用所述钢筋加工样本集对神经网络模型进行迭代训练，得到所述钢筋加工模型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，每个钢筋加工样本中包括建筑物样本、所述建筑物对应的已完成加工的钢筋样本，以及所述建筑物对应的待选择的钢筋样本。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，使用所述钢筋加工样本集对神经网络模型进行迭代训练，得到所述钢筋加工模型，包括：在所述钢筋加工样本集中依次获取一个钢筋加工样本作为当前训练样本；通过所述神经网络模型确定与所述当前训练样本对应的多种加工方式，并计算每种加工方式分别对应的奖励值；根据每种加工方式分别对应的奖励值，对所述神经网络模型的模型参数进行优化；返回执行在所述钢筋加工样本集中依次获取一个钢筋加工样本作为当前训练样本的操作，直至完成对全部钢筋加工样本的处理，并将优化后的神经网络模型作为所述钢筋加工模型。5.根据权利要求4所述方法，其特征在于，计算加工方式对应的奖励值，包括：根据所述加工方式中各加工动作的排列次序以及损耗率，计算各加工动作的奖励值；将加工方式中全部加工动作的奖励值进行累加，得到加工方式...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈子奇，陈昊，高文君，来敬鑫，
申请(专利权)人：中建五局第三建设有限公司，
类型：发明
国别省市：