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龙图腾网获悉湖南智耘建设工程有限公司申请的专利一种三维可视化施工管理系统及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：CN120494733B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202510575857.4，技术领域涉及：G06Q10/10；该发明授权一种三维可视化施工管理系统及方法是由李敏;曹陈轩设计研发完成，并于2025-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种三维可视化施工管理系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种三维可视化施工管理系统及方法，包括如下步骤：S1.获取施工项目信息，并构建施工区域的三维数字化建模环境；S2.在施工现场布设传感器网络，并形成动态荷载数据集；S3.生成预处理后的动态荷载数据集；S4.利用预处理后的动态荷载数据集构建门控循环单元网络预测模型，用于模拟和预测施工结构在地震作用下的动态响应；S5.应用灰狼优化算法对门控循环单元网络预测模型的关键超参数进行全局搜索与优化，获得优化后的门控循环单元网络预测模型；S6.基于三维可视化展示结果，对施工结构的动态响应进行风险等级划分和预警处理，生成施工管理决策支持信息。本发明震区工程施工提供了切实可行的智能化管理手段。

本发明授权一种三维可视化施工管理系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种三维可视化施工管理方法，其特征在于，包括如下步骤： S1.获取施工项目信息，并构建施工区域的三维数字化建模环境； S2.在施工现场布设传感器网络，实时采集风荷载作用数据、地震动强度数据及结构加速度响应数据，并形成动态荷载数据集； S3.对动态荷载数据集进行统一的数据清洗、噪声过滤、缺失值填补及时间序列重建，生成预处理后的动态荷载数据集； S4.利用预处理后的动态荷载数据集构建门控循环单元网络预测模型，用于模拟和预测施工结构在地震作用下的动态响应； S5.应用灰狼优化算法对门控循环单元网络预测模型的关键超参数进行全局搜索与优化，获得优化后的门控循环单元网络预测模型； S6.将优化后的门控循环单元网络预测模型输出的结构响应预测结果映射至三维数字化建模环境中，实现施工结构在地震作用下的实时动态仿真与三维可视化展示，并基于三维可视化展示结果，对施工结构的动态响应进行风险等级划分和预警处理，生成施工管理决策支持信息； 所述S4包括以下步骤： S41.以预处理后的动态荷载数据集为输入数据，构建用于预测施工结构在地震作用下动态响应的门控循环单元网络预测模型： 其中，表示门控循环单元网络预测模型在时间点的输出隐状态，用于描述施工结构在时间点下受地震外部荷载作用时的内部响应状态，表示门控循环单元网络预测模型在时间点的输出隐状态，为更新门控制因子，表示当前时间步的候选响应状态，表示Hadamard逐元素乘积运算符； S42.利用门控循环单元网络预测模型，采用滑动时窗方式对预处理后的动态荷载数据集进行训练，并基于当前时刻和历史响应预测结构在未来多个时间步下的响应状态，输出结构动态响应预测序列； S43.在构建门控循环单元网络预测模型的输入过程中，结合施工结构中不同类型荷载输入对结构响应的重要性差异，引入多维动态响应注意力机制，对每一时间点的输入特征中各特征分量动态赋予注意力权重，构建注意力加权后的输入特征： 其中，表示输入特征在第个特征维度上的特征分量，表示输入特征在时间点对结构响应影响的注意力权重，为输入特征的总维度数，表示时间点下第个输入特征对结构响应隐状态的影响强度得分，表示时间点下第个输入特征对结构响应隐状态的影响强度得分，、分别为相关性注意力的权重矩阵与偏置向量； S44.将注意力加权后的输入特征替代原始输入特征输入至门控循环单元网络预测模型中，所有关于更新门控制因子、候选响应状态的计算均基于，优化门控循环单元网络预测模型对突发地震动或剧烈风荷载的响应能力与预测敏感性； 所述S5包括以下步骤： S51.构建门控循环单元网络预测模型中涉及的关键超参数的灰狼优化参数空间，将每组参数组合映射为灰狼种群个体的位置，并将位置输入至基于三维结构响应驱动的改进灰狼优化算法中； S52.在每次迭代中，计算第个灰狼个体对应的结构响应预测误差，并定义结构响应敏感度因子： 其中，表示第u个灰狼个体在第j个关键超参数维度上对应的结构响应敏感度因子，表示第个灰狼在第个关键超参数维度上的取值，为结构响应预测误差函数，用于刻画不同参数扰动对预测精度的影响程度； S53.将结构响应预测结果与实际结构响应值进行空间位置对齐，构建时空结构误差分布函数，并将时空结构误差分布函数映射回三维数字化建模环境中的空间结构单元，构建空间映射因子，反映三维结构不同区域的响应预测误差贡献度，定义响应可视化耦合适应度函数： 其中，为空间误差加权系数； S54.基于灰狼优化迭代中误差下降趋势，定义梯度引导动态步长因子，并将结构响应敏感度因子、空间映射因子与梯度引导动态步长因子融合至灰狼位置更新中，构建响应驱动的改进灰狼更新机制： ； 其中，为第u个灰狼个体在第d+1轮迭代时的位置向量，表示更新后的关键超参数组合，为第u个灰狼个体在第d轮迭代时的位置向量，表示当前关键超参数组合，分别表示当前最优、次优与第三优个体的位置，为灰狼算法中的三类领导者个体，分别为全局最优、次优和第三优的个体索引，为对应的引导权重； S55.迭代更新S51-S54，直至收敛，获得关键超参数最优集合，将关键超参数最优集合应用于门控循环单元网络预测模型，构建优化后的门控循环单元网络预测模型。

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