本发明涉及智能建造与建筑信息，尤其涉及基于bim和ai大模型的工程质量智能管理方法及系统。
背景技术：
1、当前，在工程质量管理中，当前工程质量管理存在以下不足和痛点：1)材料质量控制不力：工程所使用的材料种类多、数量大，难以全面控制材料质量，一些不合格材料可能会被用于施工，导致工程质量问题。2)施工过程控制不严格：在施工过程中，一些关键环节和工艺流程的控制不严格，容易造成工程质量问题。同时，施工过程中的一些细节问题也容易被忽视，如混凝土浇筑、钢筋焊接等，这些问题会影响工程的结构安全和使用寿命。3)质量检测手段落后：传统的质量检测手段效率低下，难以满足现代工程管理的需要。一些先进的检测技术和设备并没有得到广泛应用，导致一些工程质量问题难以被及时发现和处理。4)缺乏有效的监管机制：工程质量管理需要有效的监管机制来保证实施效果，但目前监管机制不完善，导致工程质量难以得到有效保障。
2、现有的专利中，多为利用bim技术和ai技术，涉及：工程质量管理标准及评价标准、质量管理信息化系统、质量管理检测装置、利用计算机对房屋建筑白蚁预防工程质量的检测数据进行智能测试分析。目前暂无将二者技术融合的针对工程质量的相关专利。
3、为了解决这些不足和痛点，可以引入基于bim和ai大模型的工程质量管理智能助理。通过集成bim技术，这个智能助理可以创建数字化的建筑模型，提供全面的建筑信息，包括几何形状、物理特性、材料属性和制造要求等。这些信息可以在项目生命周期的各个阶段进行共享、协作和决策，从而提高工程管理的协同性和效率。而ai大模型则通过机器学习和深度学习算法，从大量数据中提取有用的信息和模式。通过训练ai模型，它可以自动检测工程质量问题，提供解决方案，并预测潜在的风险和问题。ai模型还可以通过分析历史数据和实时监测数据，提供对工程质量趋势的洞察和预测。
4、基于bim和ai大模型的工程质量管理智能助理可以提高工程质量管理效率和精度，减少人工错误和遗漏，降低成本和风险。同时，它还可以通过持续学习和改进，不断优化其检测和预测能力，为未来的工程质量管理提供更好的支持和服务。这个智能助理可以集成到现有的工程管理软件中，或者作为一个独立的工具使用，具有广泛的应用前景和价值。
技术实现思路
1、鉴于上述现有存在的问题，提出了本发明。
2、因此，本发明提供了基于bim和ai大模型的工程质量智能管理方法，通过利用bim和ai大模型，创建工程安全智能助理，解决现有工程质量管理中监管力度不足、智能检测少、互动少等问题，提供一种基于bim和ai大模型的工程质量管理智能助理的方法，大幅提升工程质量管理成效。
3、为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案，基于bim和ai大模型的工程质量智能管理方法，包括：建立基于bim的工程质量数据库，利用bim、iot、二维码相关技术将质量信息记录到工程质量数据库中，建立工程质量ai大模型，对工程质量进行评估，并持续数据积累和模型优化，根据应用场景需求，创建基于ai大模型的智能助理，根据测试结果，对智能助理进行调整和优化，将智能助理部署到实际工程质量管理中，并进行持续的监控和优化。
4、作为本发明所述的基于bim和ai大模型的工程质量智能管理方法的一种优选方案，其中：所述质量信息包括，工程信息、构件信息、质量检测信息、施工过程信息、质量事故处理信息、材料信息、设备信息、人员信息、工程图纸信息、验收信息。
5、作为本发明所述的基于bim和ai大模型的工程质量智能管理方法的一种优选方案，其中：所述建立基于bim的工程质量数据库包括，利用bim软件创建包含建筑项目的所有设计信息和属性数据的三维模型，收集iot数据，在施工现场部署各种传感器，实时监测施工环境和结构状态，为施工现场的每个组件、材料或设备生成唯一的二维码，通过扫描二维码，快速获取项目的具体信息，设计如下数据库架构，存储和管理bim模型数据、iot实时监测数据以及通过二维码扫描获取的信息：
6、设定为bim模型中包含的工程信息的完整程度，为通过iot技术收集的工程数据的实时更新频率，为通过二维码扫描获取工程信息的准确性，基于以上因素，模型表示为：
7、；
8、其中，表示建立的基于bim的工程质量数据库的质量，k为调节函数形状的正常数，分别为完整程度、实时更新频率、准确性的函数阈值，表示调整参数；
9、当数据库质量为零时，表示在设定时间内未能建立工程质量数据库，当数据库质量大于零时，表示在设定时间内已建立工程质量数据库，且数值与数据库的质量成正比。
10、作为本发明所述的基于bim和ai大模型的工程质量智能管理方法的一种优选方案，其中：所述建立工程质量ai大模型包括，数据收集与标注、特征提取、模型选择与训练；
11、在训练ai模型之前，收集大量关于工程质量的标注数据，从原始数据中提取出与工程质量相关的特征，包括数值型、文本型、图像型，并取决于具体的工程领域和应用场景，选择ai模型并结合高斯分布规律，利用标注数据进行训练，并调整模型参数优化预测性能；
12、；
13、其中，表示建立的基于ai大模型的工程质量评估结果，表示位置参数，表示尺度参数，表示特征系数， v表示模型空间范围，表示基于ai大模型的工程质量优化结果，表示模型优化性能，n表示实时监测数据点的数量，分别表示优化以及预警的具体数据点，分别表示数据标注的准确性和模型适应性；
14、设定数据完整率的最小阈值，当收集的数据完整率低于此阈值时，系统自动发出警告，提示数据收集不全，对标注结果进行量化评分，当评分低于设定标准时，要求重新标注提取特征时遵循；根据特征的重要性进行排序，只保留排名前n%的特征，减少计算复杂度和过拟合风险，当特征之间的相关性高于设定数值时，保留其中一个特征，避免多重共线性；为不同模型设定性能准确率，当模型性大于等于性能准确率时，模型被认为训练有效。
15、作为本发明所述的基于bim和ai大模型的工程质量智能管理方法的一种优选方案，其中：所述建立工程质量ai大模型还包括，模型评估与优化、实时监测与预警；训练完成后，需要对ai模型进行评估，根据评估结果对模型进行优化，利用ai大模型的实时监测功能，对施工过程中的工程质量进行实时监测和预警，通过分析传感器数据、施工记录和质量检测结果，ai模型能够及时发现潜在的质量问题，并向相关人员发送预警信息，以便及时采取措施进行干预和纠正；
16、实时监测分为三层，初级监测，系统自动收集实时数据包括传感器读数、施工进度；中级监测，系统对数据进行初步分析，识别异常趋势模式；高级监测，系统利用ai技术对数据进行深度分析，预测潜在的质量问题；
17、当首次检测到异常数据时，系统自动发送预警通知给项目管理团队；当异常数据持续存在时，系统升级预警级别，并增加通知频率；当异常数据达到严重程度时，系统自动启动应急预案，暂停施工进行现场检查；根据预警效果反馈周期，系统自动收集反馈数据，评估预警效果，调整预警模型和策略，优化预警系统。
18、作为本发明所述的基于bim和ai大模型的工程质量智能管理方法的一种优选方案，其中：所述创建基于ai大模型的智能助理包括，创建直观的用户界面，允许用户通过自然语言输入查询，并能够以语音或文本形式接收智能助理的回答；将训练好的ai模型集成到智能助理的后端系统中，确保模型能够处理用户的输入，并输出相关的工程质量信息和建议，利用用户历史数据和偏好，智能助理能够提供个性化的工程质量管理和优化建议；
19、定义智能助理与用户交互的对话流程，包括问候、问题理解、回答生成、澄清请求和结束对话的环节，智能助理参与多轮对话，提供连贯和相关的回答，利用生成对抗网络优化回答的生成，符合用户期望，提升用户体验。
20、作为本发明所述的基于bim和ai大模型的工程质量智能管理方法的一种优选方案，其中：所述智能助理的调整和优化包括，将智能助理部署到云平台以及移动设备上，为跨平台工作提供稳定的服务；监控智能助理的性能，包括响应时间、准确性和可靠性，确保能够在各种条件下正常工作，将智能助理部署到实际工程质量管理，确保100%的用户完成培训并通过考核，设定30天的集成观察期，确保智能助理能够无缝集成到工作流程中，在实际工程项目中测试智能助理的功能，单元测试和集成测试的通过标准为100%，任何失败都应记录并立即修复，性能测试规定时间内未响应，进行性能优化：
21、；
22、其中，表示智能助理的性能评分，表示评估时间窗口内的数据点数量，表示第i个数据点的响应时间；
23、进行持续监控与优化，实时监控系统，每5分钟记录一次性能数据，每季度进行一次全面的性能评估，包括准确率、召回率指标的检查，评估结果显示任何指标低于预设阈值，则启动改进计划，每半年更新一次ai模型，或者根据数据变化和用户反馈更频繁地进行更新，更新后的模型应经过重新测试，确保性能符合预期标准，ai模型更新决策表示为：
24、；
25、其中，表示是否进行模型更新，当性能提升大于等于阈值，表示应该更新模型，否则表示不应进行模型更新，表示模型性能提升值，表示设定阈值。
26、本发明的另一个目的是提供基于bim和ai大模型的工程质量智能管理系统，其能可以提高工程质量管理效率和精度，减少人工错误和遗漏，降低成本和风险，可以集成到现有的工程管理软件中，或者作为一个独立的工具使用，具有广泛的应用前景和价值。
27、作为本发明所述的基于bim和ai大模型的工程质量智能管理系统的一种优选方案，其中：包括数据采集与集成模块、数据处理与特征提取模块、ai模型训练与优化模块、工程质量分析与预测模块、预警与报告模块、用户交互与系统维护模块。
28、所述数据采集与集成模块，收集来自bim、iot、传感器和现场检查的数据，并集成到一个统一的数据仓库中，为其他模块提供原始数据输入。
29、所述数据处理与特征提取模块，清洗、格式化和预处理数据，从数据中提取关键特征用于ai分析，依赖于数据采集与集成模块，为模型训练和分析提供准备好的数据。
30、所述ai模型训练与优化模块，选择、训练和优化ai模型，进行工程质量分析和预测，使用数据处理与特征提取模块提供的数据进行模型训练和迭代。
31、所述工程质量分析与预测模块，应用ai模型对集成数据进行分析，识别质量问题，并预测工程质量趋势，基于ai模型训练与优化模块训练的模型进行实时和历史的数据分析。
32、所述预警与报告模块，基于分析结果，生成预警信息，并生成详细的质量报告，接收分析与预测模块的结果，为项目团队提供即时的质量监控信息。
33、所述用户交互与系统维护模块，提供用户界面，允许用户与系统交互，并负责系统的监控和维护，接收用户的输入和反馈，确保系统的稳定运行，并持续改进系统性能。
34、一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现基于bim和ai大模型的工程质量智能管理方法的步骤。
35、一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现基于bim和ai大模型的工程质量智能管理方法的步骤。
36、本发明的有益效果：本方法基于bim模型和ai算法，智能助理可以对工程项目进行全面的质量检测和评估。通过分析bim模型中的几何、物理和材料信息，以及实时监测数据，智能助理能够自动检测出潜在的质量问题；基于ai大模型的自学习能力，智能助理可以不断优化自身的检测和预测能力。通过持续学习和训练，智能助理能够根据项目实际情况和历史数据不断调整和改进模型，提高检测精度和预测准确性。
1.基于bim和ai大模型的工程质量智能管理方法，其特征在于：包括，
2.如权利要求1所述的基于bim和ai大模型的工程质量智能管理方法，其特征在于：所述质量信息包括，工程信息、构件信息、质量检测信息、施工过程信息、质量事故处理信息、材料信息、设备信息、人员信息、工程图纸信息、验收信息。
3.如权利要求2所述的基于bim和ai大模型的工程质量智能管理方法，其特征在于：所述建立工程质量ai大模型包括，数据收集与标注、特征提取、模型选择与训练；
4.如权利要求3所述的基于bim和ai大模型的工程质量智能管理方法，其特征在于：所述建立工程质量ai大模型还包括，模型评估与优化、实时监测与预警；训练完成后，需要对ai模型进行评估，根据评估结果对模型进行优化，利用ai大模型的实时监测功能，对施工过程中的工程质量进行实时监测和预警，通过分析传感器数据、施工记录和质量检测结果，ai模型能够及时发现潜在的质量问题，并向相关人员发送预警信息，以便及时采取措施进行干预和纠正；
5.如权利要求4所述的基于bim和ai大模型的工程质量智能管理方法，其特征在于：所述创建基于ai大模型的智能助理包括，创建直观的用户界面，允许用户通过自然语言输入查询，并能够以语音或文本形式接收智能助理的回答；将训练好的ai模型集成到智能助理的后端系统中，确保模型能够处理用户的输入，并输出相关的工程质量信息和建议，利用用户历史数据和偏好，智能助理能够提供个性化的工程质量管理和优化建议；
6.如权利要求5所述的基于bim和ai大模型的工程质量智能管理方法，其特征在于：所述智能助理的调整和优化包括，将智能助理部署到云平台以及移动设备上，跨平台工作提供稳定的服务；监控智能助理的性能，包括响应时间、准确性和可靠性，确保能够在各种条件下正常工作，将智能助理部署到实际工程质量管理，确保100%的用户完成培训并通过考核，设定30天的集成观察期，确保智能助理能够无缝集成到工作流程中，在实际工程项目中测试智能助理的功能，单元测试和集成测试的通过标准为100%，任何失败都应记录并立即修复，性能测试规定时间内未响应，进行性能优化：；
7.一种采用如权利要求1~6任一所述的基于bim和ai大模型的工程质量智能管理方法的系统，其特征在于：包括数据采集与集成模块、数据处理与特征提取模块、ai模型训练与优化模块、工程质量分析与预测模块、预警与报告模块、用户交互与系统维护模块；
8.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
