【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及建筑施工，具体为一种基于人工智能的轻质墙体喷涂工艺。
技术介绍
1、轻质墙体喷涂工艺是现代建筑施工中的重要技术，广泛应用于墙体的装饰和保护，然而，传统的轻质墙体喷涂工艺主要依赖于人工经验和预设参数，难以在施工过程中根据实际情况进行实时优化和动态调整，这种工艺方法的局限性导致了喷涂质量不稳定、材料浪费以及效率低下等问题，制约了建筑施工的整体质量和效率。
2、在现有技术中，喷涂工艺的参数通常是基于施工前的实验数据和操作人员的经验设定的，这些参数在实际施工过程中可能由于环境条件、设备状态以及墙体的材料变化而需要调整，然而，人工调整参数不仅费时费力，而且调整效果也难以保证一致性和精确性。特别是在大面积喷涂或复杂结构的墙体施工中，人工调整的局限性更加明显，喷涂质量难以保持稳定。
3、传统喷涂工艺还存在高度依赖人工操作的问题，喷涂设备的操作通常由熟练工人完成，工人的操作技能和经验直接影响喷涂质量，然而，不同工人的操作水平参差不齐，即使是同一个工人在不同时间的操作也可能存在差异，导致喷涂质量的不一致，此外，人工操作在复杂多变的施工环境中难以保持高效性，喷涂效率低，人工成本高。
4、另外，传统的喷涂工艺缺乏对喷涂过程的实时监控和数据分析能力，施工过程中无法实时获取和分析喷涂厚度、均匀性、材料消耗、喷涂压力以及环境温湿度等关键参数，无法及时调整喷涂设备的操作参数。由于缺乏实时数据支持，喷涂质量难以保证，材料浪费严重，施工效率低下。
5、针对上述问题，现有技术中已经有一些尝试使用自动化设
6、此外，现有技术中的喷涂工艺优化方法大多基于传统的优化算法，这些算法在处理复杂、多变量的喷涂参数时效率低下，难以实现实时优化，例如，简单的基于规则的优化方法无法应对喷涂过程中的动态变化，优化效果不理想，虽然也有一些研究尝试使用机器学习和智能算法进行喷涂工艺优化，但这些方法通常仅限于离线数据分析，缺乏实时应用能力，未能充分利用实时数据进行动态优化。
7、总之，传统的轻质墙体喷涂工艺在实时优化、动态调整、自动化程度和一致性方面存在明显缺陷，严重制约了喷涂质量和施工效率的提升；为此申请人根据喷涂需求，提出一种基于人工智能的轻质墙体喷涂工艺优化方法，通过智能优化算法、实时数据分析与反馈、集成自动化系统等手段，实现喷涂工艺的实时优化和动态调整，提高喷涂质量和效率，降低材料浪费和人工成本，适应复杂多变的施工环境。
技术实现思路
1、为解决上述技术问题，本专利技术提出了一种基于人工智能的轻质墙体喷涂工艺，通过安装的传感器设备实时采集喷涂过程中的喷涂厚度、均匀性、材料消耗量、喷涂压力和环境温湿度等关键参数，并将这些数据传输至数据处理模块进行数据清洗、去噪和格式转换，将喷涂过程划分为多个子区域，每个子区域内的数据集通过自适应分布式生成对抗网络模型进行处理，利用自适应分布式生成对抗网络算法分析预处理后的数据，构建喷涂过程的预测模型，预测模型能够根据输入的参数实时预测喷涂效果，生成反馈信号，并通过智能优化算法调整喷涂设备的操作参数；形成闭环控制，使喷涂质量在施工过程中得到持续优化，减少材料浪费，提高施工效率。
2、为实现上述目的，本专利技术采取的技术方案是：
3、一种基于人工智能的轻质墙体喷涂工艺，其特征在于：所述基于人工智能的轻质墙体喷涂工艺能实时优化和动态调整，大幅提升了喷涂质量和施工效率，其具体步骤为：
4、s1、利用安装在喷涂设备上的传感器设备实时采集喷涂过程中的喷涂厚度、均匀性、材料消耗、喷涂压力和环境温湿度，构建墙体喷涂参数数据集；
5、s2、将采集到的墙体喷涂参数数据集传输至数据处理模块进行数据清洗、去噪和格式转换；
6、s3、使用自适应分布式生成对抗网络算法，分析预处理后的墙体喷涂参数数据集，构建喷涂过程的预测模型，预测模型根据输入的墙体喷涂参数数据集参数预测喷涂效果；
7、s4、根据预测模型的输出结果，利用基于遗传算法与粒子群优化算法结合的智能优化算法调整喷涂设备的操作参数，操作参数包括喷涂压力、喷嘴速度和材料流量；
8、s5、将最优的喷涂参数组合反馈给喷涂设备，实时控制喷涂设备的运行，使得喷涂过程根据实际情况进行动态优化；
9、s6、重复s1-s5形成闭环控制，确保喷涂过程的持续优化；
10、s7、实时监测喷涂工艺的执行情况，记录并存储喷涂过程中的关键数据。
11、进一步的，所述基于人工智能的轻质墙体喷涂工艺中步骤s1的具体做法为：
12、s11、在喷涂设备上安装激光厚度传感器用于实时监测喷涂厚度、图像处理传感器用于监测喷涂均匀性、流量传感器用于监测材料消耗、电阻压力传感器用于监测喷涂压力和温湿度传感器用于监测环境温湿度；
13、s12、激光厚度传感器实时采集喷涂过程中墙体表面不同位置的喷涂厚度数据ti，其中i表示采集的时间点；
14、s13、图像处理传感器实时采集喷涂过程中墙体表面喷涂的均匀性数据ui；
15、s14、流量传感器实时监测喷涂过程中材料的消耗量ci；
16、s15、电阻压力传感器实时监测喷涂过程中喷涂设备的喷涂压力pi；
17、s16、温湿度传感器实时监测喷涂环境的温度tenv，i和湿度henv，i；
18、s17、将全部采集到的喷涂厚度数据、均匀性数据、材料消耗数据、喷涂压力数据、环境温度数据和环境湿度数据进行数据整理和汇总，构建墙体喷涂参数数据集d：
19、d＝{(ti,ui,ci,pi,tenv,i,henv，i)|i＝1,2,...,n}
20、其中，n表示采集数据的总时间点数。
21、进一步的，所述基于人工智能的轻质墙体喷涂工艺中步骤s2的具体做法为：
22、s21、将通过步骤s17构建的墙体喷涂参数数据集d传输至数据处理模块；
23、s22、对传输至数据处理模块的墙体喷涂参数数据集d进行数据清洗，去除异常值和缺失值，得到清洗后的墙体喷涂参数数据集；
24、s23、对清洗后的墙体喷涂参数数据集进行去噪处理，采用滤波算法消除采集数据中的噪声干扰，得到去噪后的墙体喷涂参数数据集；
25、s24、对去噪后的墙体喷涂参数数据集进行格式转换，将数据格式转换为预测模型所需的输入格式，得到格式转换后的墙体喷涂参数数据集dformatted。
26、进一步的，所述基于人工智能的轻质墙体喷涂工艺中步骤s3的具体做法为：
27、s31、将经过步骤s24格式转换后的墙体喷涂参数数据集dformatted输入至自适应分布式生成对抗网络模型中；...
【技术保护点】
1.一种基于人工智能的轻质墙体喷涂工艺，其特征在于：其具体步骤为：
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的轻质墙体喷涂工艺，其特征在于：所述基于人工智能的轻质墙体喷涂工艺中步骤S1的具体做法为：
3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的轻质墙体喷涂工艺，其特征在于：所述基于人工智能的轻质墙体喷涂工艺中步骤S2的具体做法为：
4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的轻质墙体喷涂工艺，其特征在于：所述基于人工智能的轻质墙体喷涂工艺中步骤S3的具体做法为：
5.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的轻质墙体喷涂工艺，其特征在于：所述基于人工智能的轻质墙体喷涂工艺中步骤S4的具体做法为：
6.根据权利要求4所述的一种基于人工智能的轻质墙体喷涂工艺，其特征在于：所述基于人工智能的轻质墙体喷涂工艺中步骤S3中的步骤S39的具体做法为：
【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的轻质墙体喷涂工艺，其特征在于：其具体步骤为：
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的轻质墙体喷涂工艺，其特征在于：所述基于人工智能的轻质墙体喷涂工艺中步骤s1的具体做法为：
3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的轻质墙体喷涂工艺，其特征在于：所述基于人工智能的轻质墙体喷涂工艺中步骤s2的具体做法为：
4.根据权利要求1所述的一种基于...
【专利技术属性】
技术研发人员：钱昇，陈松，朱素君，许圣泉，王俊梅，
申请(专利权)人：上海宝冶集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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