대형 복잡 골조-패널 구조 건설 과정에서 골조가 휨과 비틀림을 발생시켜 패널 설치에 영향을 미치며, 전통적인 패널 심화 설계 과정은 효율성이 낮고 지능화 수준이 낮은 단점을 가지고 있다. 광저우 난사 국제 금융 포럼 회장을 공정 배경으로 하여, 점군 데이터와 휴리스틱 알고리즘 기반의 대형 복잡 골조-패널 구조 지능화 건설 기술 연구를 실시하였다. 채광 천장 심화 설계 요구에 대응하여 골조에 적합한 역모델링 방법을 제안하였고, 골격 기하학적 설명 난점에 대응하여 다각형 휨 비틀림 부재 축선 추출 알고리즘을 제안하였다. 수동 패널 분할 효율 저하 문제에 대응하여 지능적인 단위 추출 방법을 제안하였으며, Guillotine 알고리즘을 기반으로 다양한 전략을 사용하여 패널 배치 계획을 생성 및 평가하였다. 연구 결과는 다음과 같다: 해당 역모델링 방법은 주어진 샘플 간격으로 단면 기하학 정보를 획득할 수 있으며, 구축된 골조 모델의 재구성 오차는 6mm 이내로 패널 심화 설계에 사용 가능하다; 패널 단위 분할 방법은 각종 패널 치수 정보를 자동으로 추출하여 수동 점 선택 작업량을 줄일 수 있다; Guillotine 알고리즘 기반으로 생성된 패널 배치 계획은 재료 낭비율을 15% 이하로 제어할 수 있다.

공간 구조;지능형 건설;점군;역모델링;휴리스틱 알고리즘