一种交通工程设计数据协同系统及方法与流程

本技术涉及交通工程自动化设计，更具体地说，涉及一种交通工程设计数据协同系统及方法。

背景技术：

1、在进行交通工程自动化设计时，通常需要在二维设计平台上输入设计条件和基础数据并进行设计。在设计过程中，还需要使用配筋计算平台来计算配筋结果，而配筋结果需要在结构计算平台上进行结构内力的计算。最终的设计数据还需要导入bim平台进行三维展示。因此，在整个自动化设计过程中，需要在多个软件之间切换，才能得到最终的设计成果。这些软件之间没有相互协作的接口来实现数据的同步更新和导入导出，步骤繁琐，效率低下。

2、现有技术文献cn117113242a提出了一种基于深度学习和bim的路桥施工监测方法及系统，集成了二维设计平台、配筋计算平台、结构计算平台和bim平台，通过协同数据库，实现了各平台之间的数据统一管理和同步更新，从而提高了设计效率和准确性。同时，采用c/s架构和http协议进行数据交互，并通过消息总线通知机制确保各平台之间的数据实时同步，极大地提升了设计精确度和工作效率。此外，其还支持路线设计数据的存储和管理，可以根据路线数据的变化快速调整设计方案，并允许对不同路线条件下的设计成果进行对比分析。

3、然而，上述现有技术在实际操作中仍然存在一些问题和挑战。例如，c/s架构和http协议的数据交互会受到网络环境和服务器性能的影响，导致数据同步的实时性和稳定性受到限制。此外，虽然消息总线通知机制可以确保各平台之间的数据实时同步，但在处理大量数据时可能会产生一定的延迟，影响设计效率。

4、鉴于此，本技术提出了一种改进的交通工程设计数据协同系统及方法。

技术实现思路

1、为了克服现有技术存在的一系列缺陷，本技术的目的在于针对上述问题，提供一种交通工程设计数据协同系统，包括云端设计数据中心、智能设计推荐引擎、实时协同更新机制、自动化验证与优化模块、交互式三维可视化平台和安全访问控制模块，所述云端设计数据中心采用分布式数据库技术，集中存储所有设计数据，包括地质参数和结构尺寸参数，确保数据的高可用性和可扩展性；所述智能设计推荐引擎基于人工智能和机器学习算法，根据用户输入和历史数据自动生成最优设计方案；所述实时协同更新机制利用websocket技术实现设计数据的实时推送和同步，保证多用户并发工作时的数据一致性和实时性；所述自动化验证与优化模块集成规则引擎和优化算法，自动检测设计方案的合规性并提出优化建议；所述交互式三维可视化平台基于三维建模技术和webgl技术，以三维形式展示设计方案，并支持用户实时交互和修改；所述安全访问控制模块通过角色权限管理和加密技术确保设计数据的安全性和隐私性，防止未经授权的访问和数据泄露。

2、进一步的，所述云端设计数据中心被配置为实现。

3、采用多层次、多维度的数据模型，以支持复杂的交通工程设计数据结构和关系，包括项目基本信息、路线设计、桥梁隧道设计、立交互通设计、路基路面设计和交通设施布局等结构化数据。

4、选用支持高并发读写操作和自动扩展的nosql数据库，实现数据分片和一致性协议。

5、运用分布式缓存技术和数据复制机制，确保数据在多个数据中心间实时同步和高效分发。

6、进一步的，所述智能设计推荐引擎被配置为实现。

7、从多层次、多维度的数据模型中抽取必要的设计属性，包括历史设计案例的成功指标、设计要素的选择偏好、地理环境与设计参数的关联性。

8、利用机器学习算法，分析并学习设计数据之间的隐含规律，构建一个理解设计要素间复杂关系的模型。

9、在接收到新的设计请求时，根据当前设计阶段和设计师的操作行为，实时查询并推荐设计建议，包括最优设计参数组合、类似情境下的成功案例以及基于专家经验的建议。

10、进一步的，最优设计参数组合的推荐方法具体为：通过大量历史交通工程项目勘探数据和设计数据训练深度神经网络，以根据待设计区域的勘探数据输出最优的设计参数组合。

11、类似情境下的成功案例的推荐方法具体为：应用数据挖掘和聚类方法分析历史项目数据；计算待设计项目与历史项目在嵌入空间中的余弦相似度，以识别相似项目；根据相似度排序，推荐与待设计项目最相似的历史项目设计方案。

12、基于专家经验建议的推荐方法具体为：采用预训练语言模型作为基础；使用包含项目基本信息和专家建议的数据集；通过lora方法进行微调；使用微调后的语言模型生成针对性的专家建议。

13、进一步的，待设计项目与历史项目在嵌入空间中的余弦相似度的计算步骤包括。

14、计算待设计项目的设计数据向量与历史项目的设计数据向量的点积，具体计算公式为：p·h=σi=1npihi，其中，p表示待设计项目的设计数据向量，p=[p1,...,pi,...,pn];h表示历史项目的设计数据向量，h=[h1,...,hi,...,hn];n表示待设计项目的设计数据向量或者历史项目的设计数据向量的维度。

15、计算待设计项目的设计数据向量p的范数，即‖p‖，具体计算公式为：‖p‖=√(σi=1npi2)。

16、计算历史项目的设计数据向量h的范数，即‖h‖，具体计算公式为：‖h‖=√(σi=1nhi2)。

17、计算余弦相似度，具体计算公式为：余弦相似度=(σi=1npihi)/(√(σi=1npi2)·√(σi=1nhi2))。

18、进一步的，所述实时协同更新机制被配置为实现。

19、采用事件溯源和cqrs模式管理设计数据的变更和查询。

20、部署websocket服务器，支持大规模用户的低延迟、双向实时通信需求，确保设计师之间能够进行高效的实时信息交换。

21、当设计变更被提交至服务器时，触发相应的事件，通过事件广播机制，将变更实时推送给所有正在协同编辑的用户。

22、进一步的，所述自动化验证与优化模块被配置为实现。

23、基于xml、json或yaml配置构建规则库。

24、结合业务逻辑代码实现设计数据的自动校验。

25、集成有限元分析软件和交通流量模拟工具，用于进行设计项目的性能评估和优化计算。

26、进一步的，所述交互式三维可视化平台被配置为实现。

27、采用web3d技术，实现基于浏览器的三维场景渲染。

28、支持cad设计文件或gis数据的可视化展示。

29、支持基础交互操作和针对设计元素的增删改查功能，提高用户体验和操作便利性。

30、进一步的，所述安全访问控制模块被配置为实现。

31、实施oauth2.0认证协议，支持安全的第三方应用授权。

32、集成ldap服务，实现集中化的用户身份验证。

33、采用自定义的rbac模型，精细化管理用户权限。

34、应用透明数据加密技术，保护静态数据安全。

35、使用tls/ssl协议加密所有网络通信，确保数据传输安全。

36、部署siem系统，以实现实时的安全监控和事件响应。

37、一种交通工程设计数据协同方法，包括以下步骤。

38、步骤s1，在云端设计数据中心创建新的设计项目，并导入项目所需的基础数据，包括地形数据和交通流量数据。

39、步骤s2，实施严格的安全访问控制机制，确保设计数据的机密性和完整性，防止未授权访问和数据泄露。

40、步骤s3，调用智能设计推荐引擎，结合历史数据和当前项目需求，生成最优的设计参数组合、类似情境成功案例以及专家经验建议。

41、步骤s4，通过实时协同更新机制，将备选设计方案实时推送给所有参与设计的人员，并允许其在交互式三维可视化平台上进行实时的查看和修改。

42、步骤s5，对修改后的设计方案进行合规性检测，同时提供优化建议，以确保设计方案在满足规范要求的同时，实现最优的经济效益。

43、步骤s6，将最终确认的设计方案存储到云端设计数据中心，并自动生成设计报告和施工图纸，为后续施工和运维阶段提供完整的技术文档。

44、与现有技术相比，本技术的有益效果为。

45、本技术通过集成多个平台和模块，实现了设计数据的集中存储、智能推荐、实时同步、验证优化和安全访问控制，提高了设计效率、准确性和安全性，为交通工程自动化设计的发展提供了有力支持。