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龙图腾网获悉中铁二十二局集团轨道工程有限公司;济南大学;济南轨道交通集团建设投资有限公司申请的专利一种基于全构件3D扫描数据的钢网架施工精度预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120952280B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511485594.4，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于全构件3D扫描数据的钢网架施工精度预测方法是由牟洋;李洁琼;刘鑫;杨涛春;郭致利;田鑫设计研发完成，并于2025-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于全构件3D扫描数据的钢网架施工精度预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及施工预测技术领域，提供了一种基于全构件3D扫描数据的钢网架施工精度预测方法，包括在钢网架施工过程中，使用三维激光扫描仪采集已安装结构的点云数据，形成与施工进度同步的数据序列。通过随机抽样一致性算法识别点云中的螺栓球节点和杆件组件，计算各节点的实际坐标，并与设计坐标对比得到三维偏差向量。将施工过程中的结构状态抽象为动态演化的图数据结构，不断更新图的规模和特征。建立了混合预测模型，其中，图卷积网络负责学习偏差在结构拓扑中的空间传播模式，长短期记忆网络负责捕获偏差随时间的演化规律，两者实现对下一施工阶段待安装节点几何偏差的预测，实现了施工质量控制从事后检验向事前预测的转变。

本发明授权一种基于全构件3D扫描数据的钢网架施工精度预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于全构件3D扫描数据的钢网架施工精度预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1，在钢网架施工过程中每个离散施工步骤完成后，获取当前已安装结构部分的三维点云数据，从而获得与施工进度同步增长的点云数据集时间序列； 步骤S2，处理所述点云数据，以提取并计算作为结构化特征的三维节点偏差向量，该步骤具体包括： 步骤S21，采用随机抽样一致性算法对点云数据进行分割，以识别和分割出代表螺栓球节点的点云簇和代表杆件的点云簇； 步骤S22，计算每一个被识别出的节点点云簇的拟合球体模型的球心三维坐标，获得实测节点坐标； 步骤S23，将所述实测节点坐标确定为第一节点坐标，并查询预存的建筑信息模型获得每一个节点的设计节点坐标确定为第二节点坐标； 步骤S24，通过所述第一节点坐标减去所述第二节点坐标，计算得到每一个节点的三维节点偏差向量； 步骤S3，根据所述三维节点偏差向量，在每一个施工步骤构建代表当前结构状态的图，图由节点集、边集和节点特征矩阵定义，其中，所述节点特征矩阵的每一行存储对应节点的三维节点偏差向量，由此生成一个在尺寸和节点特征上随时间动态演化的图时间序列； 步骤S4，将所述图时间序列输入至预先训练的、由图卷积网络模块和长短期记忆网络模块组成的混合神经网络模型，对在下一个施工步骤中的待安装新节点的几何偏差进行预测，输出该待安装新节点的预测偏差向量。

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