基于差分进化算法的智能管道布局优化方法及系统与流程

本发明涉及管道布局数据优化，尤其涉及一种基于差分进化算法的智能管道布局优化方法及系统。

背景技术：

1、随着计算机技术的发展和数学优化理论的成熟。最早的优化方法主要依赖于传统的数学规划技术，如线性规划和非线性规划，但受限于问题复杂性和计算能力，效果有限。随着进化计算的兴起，特别是初差分进化算法(dea)的提出，优化领域迎来了一场革命。dea以其简单而高效的特点迅速成为管道布局优化的重要工具之一。dea通过模拟生物进化过程中的竞争和适应性机制，通过迭代更新个体解来逼近最优解。这种基于种群的全局优化方法，使得其在处理复杂的非线性、多模态管道布局优化问题时表现突出。随着计算能力的提升和进化算法理论的深入研究，dea不断得到改进和扩展，如改进的差分进化算法(de)变体，如自适应差分进化(ade)、多目标差分进化(mde)、并行差分进化(pde)等。这些变体针对不同的优化问题提供了更精确和高效的解决方案。然而，目前现有技术往往只侧重于单一优化目标，如空间利用率或结构优化，缺乏综合考虑，同时优化过程依赖于手动调整或经验规则，容易受主观因素和限制条件影响，导致管道布局优化的准确性较低。

技术实现思路

1、基于此，有必要提供一种基于差分进化算法的智能管道布局优化方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。

2、为实现上述目的，一种基于差分进化算法的智能管道布局优化方法，所述方法包括以下步骤：

3、步骤s1：获取初始管道布局数据；对对初始管道布局数据进行数据预处理，生成标准初始管道布局数据；对标准初始管道布局数据进行管道三维建模，生成初始管道三维模型；

4、步骤s2：对初始管道三维模型进行管道空间利用率计算，得到管道空间利用率数据；对初始管道三维模型进行异常管道区域划分，得到管道异常区域数据；通过管道空间利用率数据和管道异常区域数据对初始管道三维模型进行管道空间路径优化，生成管道布局空间优化数据；

5、步骤s3：获取管道流体数据和管道流量数据；基于管道流体数据对初始管道三维模型进行管道流动情况分析，生成管道连接点流动情况数据；根据管道连接点流动情况数据对管道传输连接点进行管道连接头形态优化，生成管道连接头形态优化数据；通过管道连接头形态优化数据对管道流量数据进行管道管径调整，生成管道管径调整数据；通过管道连接头形态优化数据和管道管径调整数据对初始管道三维模型进行管道结构优化，生成管道布局结构优化数据；

6、步骤s4：获取管道流动温度数据；对管道流动温度数据进行管道热膨胀及收缩量计算，得到管道热膨胀数据和管道收缩量数据；基于管道热膨胀数据和管道收缩量数据对初始管道三维模型进行热补偿优化，生成管道热补偿优化数据；根据管道热补偿优化数据进行材料热膨胀性能评估，生成管道材料热膨胀性能数据；通过管道材料热膨胀性能数据和管道热补偿优化数据进行管道空间材料优化，生成管道布局材料优化数据；

7、步骤s5：将管道布局空间优化数据、管道布局结构优化数据和管道布局材料优化数据进行数据集成，生成管道布局优化因子；根据差分进化算法对管道布局优化因子进行管道布局优化，生成管道布局优化数据，以执行智能管道布局优化排布，生成管道布局优化方案。

8、本发明通过获取初始管道布局数据，并对其进行预处理和标准化，生成初始管道的三维模型，确保从初始数据出发，准备好进行后续优化所需的基础数据和模型。利用管道空间利用率数据和异常区域数据，对初始管道模型进行路径优化，可以提高管道在空间内的布局效率和优化异常管道区域，从而改善整体布局的合理性和可操作性。通过分析管道流体数据和流量数据，评估管道的流动情况，并根据结果优化管道连接头形态和管径，有助于优化管道系统的流体动力学特性和流体传输效率。计算管道在不同温度下的热膨胀和收缩量，并据此进行热补偿优化和材料热膨胀性能评估，可以确保管道在不同工况下的稳定性和安全性。集成前述优化数据，通过差分进化算法进行管道布局优化，生成最终的管道布局优化方案，综合考虑了空间利用率、结构稳定性、流体传输效率和热力学特性等多方面因素，以实现整体的智能化布局优化。因此，本发明通过利用差分算法综合考虑了管道空间、结构以及材料进行综合布局优化，提高了管道布局优化的准确性和全面性。

9、优选的，步骤s1包括以下步骤：

10、步骤s11：获取初始管道布局数据；

11、步骤s12：对初始管道布局数据进行数据预处理，生成标准初始管道布局数据，其中标准初始管道布局数据包括数据清洗、数据去噪、数据缺失值填充和数据标准化；

12、步骤s13：对标准初始管道布局数据进行管道空间数据提取，得到管道空间数据；对管道空间数据进行三维点云转换，生成管道空间点云数据；

13、步骤s14：基于管道空间点云数据进行管道三维建模，生成初始管道三维模型。

14、本发明通过收集初始的管道布局数据，这些数据可以来自各种来源，例如图纸、传感器数据或现有的数字模型。原始的管道布局数据，这些数据包含噪声、不完整或未标准化的信息。对初始管道布局数据进行清洗和标准化处理，以确保数据的质量和一致性，移除数据中的错误或不相关的信息，减少或消除数据中的噪声，以提高数据的准确性，通过插值或其他方法填补缺失的数据点，将数据转换为标准格式，便于后续处理和分析。从标准初始管道布局数据中提取空间数据，并将其转换为三维点云数据，识别并提取管道的空间位置信息和几何形状。将管道的空间数据转换为三维点云数据，这是一种用于表示三维空间中物体的离散点集合，生成的三维模型能够直观地展示管道布局，便于分析和决策。

15、优选的，步骤s2包括以下步骤：

16、步骤s21：对初始管道三维模型进行管道占用体积分析，得到初始管道空间占用体积数据；基于初始管道空间占用体积数据对初始管道三维模型进行可用空间分析，生成初始管道可用空间数据；

17、步骤s22：利用初始管道空间占用体积数据和初始管道可用空间数据进行空间填充率计算，得到初始管道空间填充率；对初始管道三维模型进行管道密度评估，生成初始管道密度数据；

18、步骤s23：通过初始管道空间填充率和初始管道密度数据进行管道空间利用率计算，得到管道空间利用率数据；

19、步骤s24：对初始管道三维模型进行异常管道区域划分，得到管道异常区域数据；通过管道空间利用率数据和管道异常区域数据对初始管道三维模型进行管道空间路径优化，生成管道布局空间优化数据。

20、本发明通过对初始的三维管道模型进行分析，以获取初始管道所占用的空间体积数据，可以了解当前管道布局的关键，帮助识别各管道所占据的空间。基于占用体积数据，分析初始三维模型中的可用空间，生成初始管道的可用空间数据。这一步骤确定了管道之外的可用空间，可以用于未来的优化。利用初始管道的占用体积数据和可用空间数据，计算空间填充率，可以帮助了解现有空间的利用程度。评估初始三维管道模型的管道密度，生成初始管道密度数据，可以评估管道在空间中的分布情况，有助于识别密集区域和稀疏区域。结合空间填充率和管道密度数据，计算管道的空间利用率数据，综合了前面的分析结果，为优化提供了具体的数值依据。对初始三维管道模型进行分析，划分出异常管道区域，生成管道异常区域数据。异常区域包括过于拥挤或不合理的管道布局，需要优化。利用空间利用率数据和异常区域数据，对初始三维管道模型进行管道空间路径优化，生成优化后的管道布局数据，目标是通过重新布置管道路径，提升整体空间利用效率，并解决异常区域的问题。

21、优选的，步骤s24包括以下步骤：

22、步骤s241：对初始管道三维模型进行管道冲突检测，生成管道冲突检测数据；利用管道冲突检测数据对初始管道三维模型进行管道冲突点标记，生成管道冲突点位置数据；

23、步骤s242：基于预设的管道冲突分离段阈值对管道冲突点位置数据进行管道冲突区域划分，得到管道异常区域数据；对管道异常区域数据进行异常区域干涉分析，生成异常区域干涉信息数据，其中异常区域干涉信息数据包括异常区域弯头数量数据和异常区域分叉数据；

24、步骤s243：通过异常区域弯头数量数据和异常区域分叉数据对管道异常区域数据进行空间布局调整，生成异常区域空间布局优化数据；

25、步骤s244：根据异常区域空间布局优化数据对初始管道三维模型进行管道空间分层，生成管道空间分层数据；利用管道空间利用率数据对管道空间分层数据进行管道密度优化，生成管道空间密度优化数据；

26、步骤s245：基于异常区域空间布局优化数据和管道空间密度优化数据进行管道空间路径优化，生成管道布局空间优化数据。

27、本发明通过对初始管道三维模型进行冲突检测，生成管道冲突检测数据，目的是识别管道之间存在的物理冲突或干涉。利用冲突检测数据，对初始管道模型中的冲突点进行标记，生成管道冲突点位置数据。这帮助明确具体冲突位置，便于后续处理。基于预设的管道冲突分离段阈值，对冲突点位置数据进行区域划分，得到管道异常区域数据，确保在特定范围内聚集冲突点，以识别和集中处理异常区域。对划分出的管道异常区域进行干涉分析，生成异常区域干涉信息数据，此数据包括异常区域的弯头数量和分叉点数量等细节，帮助了解异常区域的复杂程度。利用异常区域的弯头数量数据和分叉数据，对管道异常区域进行空间布局调整，生成异常区域空间布局优化数据，可以减少干涉和优化管道的空间分布。根据异常区域空间布局优化数据，对初始管道三维模型进行分层处理，生成管道空间分层数据，有助于优化不同高度或层次的管道分布，减少冲突。利用管道空间利用率数据，对分层数据进行密度优化，生成管道空间密度优化数据，可以进一步细化优化管道的分布密度，提升空间利用效率。结合异常区域空间布局优化数据和管道空间密度优化数据，对管道进行空间路径优化，最终生成管道布局空间优化数据，综合前面的分析和调整，进行整体的路径优化，确保管道布局合理高效。

28、优选的，利用管道空间利用率数据对管道空间分层数据进行管道密度优化包括：

29、利用管道空间利用率数据对管道空间分层数据进行密度区域划分，生成高密度管道区域数据和低密度管道区域数据；

30、对高密度管道区域数据和低密度管道区域数据进行层间重分配，生成管道层级密度分配数据；通过管道层级密度分配数据对高密度管道区域数据和低密度管道区域数据进行管道垂直空间布局调整，生成管道垂直空间布局调整数据；

31、基于管道层级密度分配数据和管道垂直空间布局调整数据进行模块化设计，得到管道密度模块化数据；根据管道密度模块化数据对管道空间分层数据进行管道密度优化，生成管道空间密度优化数据。

32、本发明通过优化管道的密度分布，充分利用可用空间，减少空置或过度拥挤的区域，提高整体空间利用效率。通过层间重分配和垂直空间布局调整，减少管道之间的冲突和干涉，提高系统的可靠性和稳定性。模块化设计使管道系统的安装和维护更加方便和高效，减少了工程复杂度和维护成本。均匀分布的管道密度和优化的布局设计，有助于提升整个管道系统的性能，包括流体输送效率和系统响应时间。通过标准化和模块化设计，未来的系统扩展和升级变得更加简单和可行，增强了系统的灵活性和可扩展性。

33、优选的，步骤s3包括以下步骤：

34、步骤s31：利用运动传感器获取管道流体数据和管道流量数据；

35、步骤s32：基于管道流体数据对初始管道三维模型进行流体传输路径识别，得到流体传输路径数据；根据流体传输路径数据对初始管道三维模型进行管道连接点确认，得到管道传输连接点；

36、步骤s33：利用多源传感器对管道传输连接点进行管道流动情况分析，生成管道连接点流动情况数据，其中管道连接点流动情况数据包括流速数据、压力分布数据和湍流强度数据；基于流速数据、压力分布数据和湍流强度数据对管道传输连接点进行管道连接头形态优化，生成管道连接头形态优化数据；

37、步骤s34：通过管道连接头形态优化数据对管道流量数据进行管道流量需求分析，生成管道流量需求分析数据；利用管道流量需求分析数据进行管道管径调整，生成管道管径调整数据；通过管道连接头形态优化数据和管道管径调整数据对初始管道三维模型进行管道结构优化，生成管道布局结构优化数据。

38、本发明通过优化流体传输路径和连接头形态，减少流体阻力和湍流，提高传输效率。通过流量需求分析和管径调整，确保管道系统能够准确满足不同区域的流量需求，避免资源浪费。优化后的管道布局和连接头设计能够降低磨损和故障率，减少系统的维护成本和停机时间。通过详细的数据分析和优化设计，增强系统的稳定性和可靠性，确保长期稳定运行。详细的流体数据和优化分析为管道系统的设计和管理提供了科学依据，有助于做出更合理的决策。

39、优选的，利用管道流量需求分析数据进行管道管径调整包括：

40、利用管道流量需求分析数据对进行初始管道三维模型进行cfd管道流动模拟，得到管道流动模拟数据；对管道流动模拟数据进行管道流速分析，得到管道模拟流速数据；

41、将管道模拟流速数据和预设的标准管道流速阈值进行对比，当管道模拟流速数据大于或等于预设的标准管道流速阈值时，则生成高流速模式数据；当管道模拟流速数据小于预设的标准管道流速阈值时，则生成低流速模式数据；

42、确认为高流速模式数据时，则对相应的管道流动模拟数据进行管道湍流磨损评估，生成高流速管道湍流磨损评估数据；确认为低流速模式数据时，则对相应的管道流动模拟数据进行流体沉积堵塞评估，生成低流速管道流体沉积堵塞评估数据；

43、通过高流速管道湍流磨损评估数据和低流速管道流体沉积堵塞评估数据进行管道管径调整，生成管道管径调整数据。

44、本发明利用管道流量需求分析数据，对初始管道三维模型进行计算流体力学(cfd)模拟，得到管道流动模拟数据。这一步模拟实际的流体流动情况，为后续分析提供基础数据。对管道流动模拟数据进行详细分析，得到管道模拟流速数据。这些数据反映了流体在管道内的速度分布情况。将管道模拟流速数据与预设的标准管道流速阈值进行对比。当管道模拟流速数据大于或等于预设的标准管道流速阈值时，生成高流速模式数据。当管道模拟流速数据小于预设的标准管道流速阈值时，生成低流速模式数据。对于高流速模式数据，对相应的管道流动模拟数据进行湍流磨损评估，生成高流速管道湍流磨损评估数据。这一步分析高速流动导致的管道磨损和腐蚀问题。对于低流速模式数据，对相应的管道流动模拟数据进行流体沉积堵塞评估，生成低流速管道流体沉积堵塞评估数据。这一步分析低速流动导致的流体沉积和堵塞问题。结合高流速管道湍流磨损评估数据和低流速管道流体沉积堵塞评估数据，对管道管径进行调整，生成管道管径调整数据，根据评估结果优化管道的直径，确保在各种流速情况下管道系统的可靠性和效率。通过cfd模拟和流速分析，优化管道的流体流动，提高传输效率。根据流速模式进行湍流磨损评估和沉积堵塞评估，减少管道的磨损和堵塞风险，延长管道寿命。通过详细的数据分析和评估，实现精准的管径调整，确保管道在不同流速下的稳定运行。优化后的管道系统具有更高的可靠性，减少故障和维护成本，提高整体系统的运行稳定性。

45、优选的，步骤s4包括以下步骤：

46、步骤s41：利用温度传感器获取管道流动温度数据；

47、步骤s42：对管道流动温度数据进行时序分析，生成管道流动温度时序数据；

48、步骤s43：通过管道流动温度时序数据对初始管道三维模型进行管道热膨胀及收缩量计算，得到管道热膨胀数据和管道收缩量数据；

49、步骤s44：基于管道热膨胀数据和管道收缩量数据对初始管道三维模型进行热补偿优化，生成管道热补偿优化数据；根据管道热补偿优化数据对管道进行材料热膨胀性能评估，生成管道材料热膨胀性能数据；

50、步骤s45：通过管道材料热膨胀性能数据和管道热补偿优化数据进行管道空间材料优化，生成管道布局材料优化数据。

51、本发明通过利用温度传感器获取管道内流体的温度数据。这些数据是进行后续热膨胀和收缩量计算的基础。对获取的管道流动温度数据进行时序分析，生成管道流动温度时序数据。这一步分析温度数据随时间的变化趋势，帮助理解温度变化的动态特性。利用温度时序数据，对初始管道三维模型进行管道热膨胀及收缩量计算，得到管道热膨胀数据和管道收缩量数据。这些数据用于评估管道在不同温度下的尺寸变化。基于管道热膨胀数据和管道收缩量数据，对初始管道三维模型进行热补偿优化，生成管道热补偿优化数据。这一步通过设计合理的补偿措施，如膨胀节、滑动支架等，来应对管道的热膨胀和收缩。根据热补偿优化数据，对管道材料的热膨胀性能进行评估，生成管道材料热膨胀性能数据，可以确保所用材料能够满足热补偿设计要求。结合管道材料热膨胀性能数据和热补偿优化数据，对管道进行空间材料优化，生成管道布局材料优化数据，通过选择合适的材料和优化布局，确保管道在不同温度条件下稳定运行。通过详细的热膨胀和收缩量计算，设计合理的热补偿措施，减少因温度变化引起的管道应力和变形，提高管道系统的安全性。通过评估管道材料的热膨胀性能，选择适合的材料，优化材料使用，确保材料性能与设计要求匹配，提高系统的可靠性。合理的热补偿和材料优化设计，减少管道因热胀冷缩引起的疲劳损伤，延长管道系统的使用寿命。合理的热补偿和材料优化设计，减少管道因热胀冷缩引起的疲劳损伤，延长管道系统的使用寿命。

52、优选的，步骤s5包括以下步骤：

53、步骤s51：将管道布局空间优化数据、管道布局结构优化数据和管道布局材料优化数据进行数据集成，生成管道布局优化因子；

54、步骤s52：根据差分进化算法对管道布局优化因子进行优化迭代，得到管道布局优化迭代因子；

55、步骤s53：利用管道布局优化迭代因子对初始管道三维模型进行管道布局优化，生成管道布局优化数据，以执行智能管道布局优化排布，生成管道布局优化方案。

56、本发明通过将管道布局空间优化数据、管道布局结构优化数据和管道布局材料优化数据进行集成，生成综合的管道布局优化因子。集成数据有助于全面考虑各种优化因素，确保布局优化的全面性和科学性。根据差分进化算法对管道布局优化因子进行优化迭代，得到管道布局优化迭代因子。差分进化算法是一种基于种群的优化方法，通过在种群中生成新解并选择最优解，不断迭代优化布局因子。利用管道布局优化迭代因子对初始管道三维模型进行管道布局优化，生成最终的管道布局优化数据。通过智能算法的优化排布，生成最优的管道布局方案。通过数据集成，综合考虑空间、结构和材料优化因子，确保布局优化的全面性和科学性。利用差分进化算法进行迭代优化，能够高效搜索最优解，提高优化效果和效率。生成的管道布局优化方案能够最大化利用空间资源，优化管道路径，减少冲突和干涉，提高布局效率。

57、在本说明书中，提供了一种基于差分进化算法的智能管道布局优化系统，用于执行上述的基于差分进化算法的智能管道布局优化方法，该基于差分进化算法的智能管道布局优化系统包括：

58、三维建模模块，用于获取初始管道布局数据；对对初始管道布局数据进行数据预处理，生成标准初始管道布局数据；对标准初始管道布局数据进行管道三维建模，生成初始管道三维模型；

59、管道空间优化模块，用于对初始管道三维模型进行管道空间利用率计算，得到管道空间利用率数据；对初始管道三维模型进行异常管道区域划分，得到管道异常区域数据；通过管道空间利用率数据和管道异常区域数据对初始管道三维模型进行管道空间路径优化，生成管道布局空间优化数据；

60、管道结构优化模块，用于获取管道流体数据和管道流量数据；基于管道流体数据对初始管道三维模型进行管道流动情况分析，生成管道连接点流动情况数据；根据管道连接点流动情况数据对管道传输连接点进行管道连接头形态优化，生成管道连接头形态优化数据；通过管道连接头形态优化数据对管道流量数据进行管道管径调整，生成管道管径调整数据；通过管道连接头形态优化数据和管道管径调整数据对初始管道三维模型进行管道结构优化，生成管道布局结构优化数据；

61、管道材料优化模块，用于获取管道流动温度数据；对管道流动温度数据进行管道热膨胀及收缩量计算，得到管道热膨胀数据和管道收缩量数据；基于管道热膨胀数据和管道收缩量数据对初始管道三维模型进行热补偿优化，生成管道热补偿优化数据；根据管道热补偿优化数据进行材料热膨胀性能评估，生成管道材料热膨胀性能数据；通过管道材料热膨胀性能数据和管道热补偿优化数据进行管道空间材料优化，生成管道布局材料优化数据；

62、管道优化排布模块，用于将管道布局空间优化数据、管道布局结构优化数据和管道布局材料优化数据进行数据集成，生成管道布局优化因子；根据差分进化算法对管道布局优化因子进行管道布局优化，生成管道布局优化数据，以执行智能管道布局优化排布，生成管道布局优化方案。

63、本发明的有益效果在于通过根据初始管道布局数据进行预处理和三维建模，可以获得准确的初始管道三维模型，为后续优化提供基础。通过管道空间利用率计算和异常管道区域划分，可以评估管道的空间利用效率，并识别出存在异常的区域，为管道布局优化提供指导。管道空间路径优化可以通过综合考虑空间利用率和异常区域，优化管道的走向和连接关系，提高管道布局的效果。管道流动情况分析和连接头形态优化可以确保管道的流体传输效率和连接可靠性，通过调整管道管径和连接头形态，提高管道的性能。管道热补偿优化和材料热膨胀性能评估可以解决管道在温度变化下的热膨胀问题，确保管道的热稳定性和结构安全。管道布局优化因子和差分进化算法的应用可以在综合考虑多个因素的情况下，对管道布局进行全局优化，生成更优的管道布局方案。因此，本发明通过利用差分算法综合考虑了管道空间、结构以及材料进行综合布局优化，提高了管道布局优化的准确性和全面性。