基于MR的预制建筑组件级构建动态优化与仿真方法

《Journal of Intelligent Construction》：MR-Based Dynamic Optimization and Simulation Method for Component-Level Construction of Prefabricated Buildings

　　

摘要：

为解决预制建筑多组件协同建造中的效率瓶颈，以及传统人工调度在应对现场动态变化时的不足，本研究提出了一种结合遗传算法与混合现实技术的集成优化框架。通过构建基于遗传算法的优化模型，实现了多约束条件下的自动组件级调度。该系统还包含动态的“感知-决策-优化”循环，以提高调度对现场干扰的适应能力。通过创新性地整合混合现实技术，我们建立了网络物理仿真系统，能够通过三维空间映射和实时定位实现组件的全尺度可视化。经过北京某预制建筑项目的验证，该框架相比传统方法可提升27.28%的效率，还能实现数字规划与实际环境之间的毫米级精度对齐。其主要创新点包括：（1）结合算法调度与混合现实强化验证的双驱动优化机制；（2）通过全息投影实现施工工序的现场可视化；（3）具备根据现场变化重新配置流程的闭环能力。实验结果证实，该系统在填补组件级施工管理中的数字与实体差距方面具有有效性，为智能预制建筑的推广提供了可扩展的解决方案。该方法通过将计算优化与空间计算相结合，推动了建筑自动化的发展，为模块化建筑项目的工业4.0转型提供了实用借鉴。