一种可视化的工程监控方法与流程

本技术涉及群塔控制领域，特别涉及一种可视化的工程监控方法。

背景技术：

1、在建筑工程领域，特别是在大型建筑和基础设施项目中，群塔（多塔吊）的协调使用对于提高施工效率和确保施工安全具有至关重要的作用。塔吊作为主要的垂直运输工具，在施工现场的物料搬运、设备吊装等方面发挥着核心作用。然而，随着建筑工程的规模不断扩大和复杂性增加，传统的塔吊操作和管理方法面临诸多挑战，尤其是在群塔协调性和控制精度方面。因此，研发更先进的群塔控制和监控技术，以提高施工效率和安全性，成为行业发展的重要需求。

2、传统的群塔操作依赖于操作人员的经验和现场管理人员的指挥，这种依赖人为操作的方法在控制精度和效率上存在明显的局限性。塔吊的运行轨迹、作业范围以及相互之间的干涉，常常只能靠现场指挥和经验判断来避免碰撞和事故，容易导致盲区过大、控制不精准等问题。此外，随着项目的规模扩大，单一塔吊的效率已难以满足施工需求，群塔系统的复杂度和协调难度也随之增加。

3、在相关技术中，比如中国专利文献cn115465784a中提供了一种基于项目控制的区域塔机监测控制方法和系统，方法包括：获取一个项目内多个塔机的任务进度清单，任务进度清单包括每天每个塔机的材料需求、安全监控需求、智能避障需求、优先级调度需求；根据各种需求，对运输车辆进行调度、利用实时视频对塔机的每个工作机构进行实时控制、根据多个塔机的空间位置关系在多个塔机之间执行避障规划、根据排序后的整体任务优先级排序列表执行多个塔机的任务。但是该方案中优先级调度需求涉及根据任务的重要性对多个塔机的作业任务进行排序，不仅需要考虑单个塔基的效率还需要考虑整个项目，这种复杂的调度影响群塔控制的精度。

技术实现思路

1、针对现有技术中存在的群塔控制精度低的问题，本技术提供了一种可视化的工程监控方法，通过建立三维模型，构建多目标优化等，提高了群塔控制精度。

2、本技术的目的通过以下技术方案实现。

3、本说明书提供一种可视化的工程监控方法，包括：获取塔吊属性参数，通过数字化测量或bim模型提取，获得塔吊的空间位置坐标（x，y，z）、塔高h和臂长l等几何参数。采用参数化建模方法，以塔吊属性参数为约束变量，通过参数化族文件调用和实例修改，在bim软件中快速生成塔吊三维实体模型。将塔吊三维模型导入物理引擎中，设置塔吊的材质属性、重力加速度等物理参数。采用基于牛顿-欧拉方程的刚体动力学算法，以塔吊的位置、速度、角速度等为初始条件，通过时间步长积分计算塔吊的运动轨迹。获取施工现场中地形、建筑等障碍物的三维几何模型，通过三维建模软件构建或点云数据重建。将障碍物三维模型导入物理引擎，设置其材质属性和碰撞层。采用层次包围盒树等加速算法，利用分离轴定理实现塔吊模型与障碍物模型的碰撞检测，判断塔吊运动过程中是否与障碍物发生干涉。利用三维激光扫描仪对施工现场进行多站点、多视角扫描，获得场地的高精度点云数据。通过点云配准、滤波等预处理，利用区域生长、ransac等分割算法提取地形、道路、建筑等场地要素，获得硬化区域边界、地形起伏和建筑外轮廓等约束条件。在bim软件平台中，将塔吊三维模型、障碍物模型和场地约束条件导入同一坐标系下。通过三维场景漫游和图形交互，在满足现场约束的前提下，人机交互设置塔吊初始位置，生成群塔三维布设方案。建立多目标优化模型，以塔吊覆盖盲区面积最小和场地覆盖率最大为优化目标，约束条件包括塔吊自身参数、场地地形、硬化区域、建筑边界和塔吊之间的安全距离等。将塔吊运动轨迹、碰撞检测结果和初始群塔布设方案输入优化模型，采用改进蚁群算法进行求解。以覆盖盲区和覆盖率为优化目标，以现场约束条件为搜索边界，通过信息素更新机制和概率选择规则，不断迭代优化，直至满足收敛条件，输出最优群塔布设坐标作为最终方案。将最优群塔布设方案导入三维可视化引擎，添加塔吊外观纹理、场地环境贴图等，设置光照材质，生成逼真的塔吊群三维可视化模型。通过漫游动画模拟塔吊运行过程，结合实时吊装参数显示，直观呈现塔吊群作业全局。

4、其中，物理引擎是一种模拟真实物理世界的计算机软件系统，通过数学模型和数值计算方法，近似模拟物体在物理作用下的运动行为和交互现象。物理引擎主要包含刚体动力学和碰撞检测两大模块，用于计算物体的运动轨迹、速度、加速度等运动学参数，以及检测物体之间的碰撞、接触和空间关系。

5、进一步的，建立塔吊三维模型，包括：将获取的塔吊属性参数定义为参数变量，包括塔吊的位置坐标（x，y，z）、塔高h、塔臂长度l、塔臂角度α等。在bim软件中预先创建不同类型塔吊的参数化族文件，如动臂式、内爬式等。族文件包含塔吊的主要构件，如塔身、塔臂、吊钩等，并将各构件尺寸定义为参数变量。在族文件中建立参数变量之间的几何约束关系，如塔身高度与塔高h相等，塔臂长度与l相等，塔臂角度与α对应等。通过参数关联实现族文件的灵活调整。将获取的塔吊属性参数赋值给族文件的参数变量，通过参数化建模引擎自动生成具有实际尺寸的塔吊三维实体模型。

6、进一步的，模拟求解塔吊的运动轨迹包括：获取塔吊的运动学参数，包括塔吊在物理引擎坐标系下的位置矢量、速度矢量、加速度矢量、角速度矢量和角加速度矢量。根据牛顿-欧拉方程，建立塔吊刚体动力学方程：，，其中，m为塔吊质量，i为塔吊转动惯量，和分别为塔吊所受合外力和合外力矩。采用隐式欧拉算法进行数值求解。设时间步长为δt，当前时刻为t，下一时刻为t+δt，则塔吊的位置、速度和角速度满足：，，，式中，和分别为时刻的加速度和角加速度。可获得塔吊在每个时间步长下的运动轨迹参数、和。

7、进一步的，判断塔吊的运动轨迹与障碍物三维模型之间的空间干涉包括：获取施工场地中障碍物（如地形、建筑等）的三维几何数据，通过三维激光扫描、倾斜摄影测量等方法获得。采用三角面片算法，将障碍物的三维点云数据或曲面模型转换为三角面片网格模型。三角面片法是一种常用的三维模型表示方法，通过平面三角形的组合来逼近物体表面。在物理引擎中导入转换后的障碍物三角面片模型，并根据实际尺寸和位置进行缩放和平移。在物理引擎中，基于塔吊运动轨迹参数，通过仿真计算得到塔吊三维模型在每个时间步长下的空间位置和姿态。对于每个时间步长，采用分层包围盒树算法，先计算塔吊三维模型和障碍物模型的轴对齐包围盒（aabb），通过比较两个包围盒是否相交，快速排除明显不相交的情况。如果两个包围盒相交，则采用三角面片相交检测算法，遍历塔吊三维模型和障碍物模型中的所有三角面片，通过判断三角形是否共面、是否存在共享顶点等条件，精确检测两个模型之间是否存在相交面片。如果存在相交的三角面片，则判断塔吊的运动轨迹与障碍物之间存在空间干涉，需要调整塔吊布设位置或优化运动路径。如果不存在相交面片，则认为塔吊与障碍物之间不存在干涉。重复遍历塔吊运动轨迹上的所有时间步长，实现对塔吊全周期运动过程的碰撞干涉检测。

8、进一步的，将建立的塔吊三维模型导入物理引擎中，并获取塔吊覆盖盲区，将建立的塔吊三维实体模型导入物理引擎场景中，设置塔吊的材质属性、碰撞层等物理参数。根据模拟求解得到的塔吊运动轨迹参数，提取塔吊吊钩在各个时间步长下的空间位置坐标（x，y，z），形成吊钩运动轨迹点集。对于吊钩轨迹点集中的每一个点，以该点为射线起点，以塔吊起吊方向（通常为竖直向上）为射线方向，生成射线ri。采用光线投射（ray casting）算法，计算射线与物理引擎中导入的障碍物三维模型的交点。将障碍物三维模型的三角面片逐个读取，对于每个三角面片，判断射线是否与其相交。如果射线与三角面片相交，则计算交点，并记录交点到射线起点的距离。对所有与射线相交的三角面片，找到距离射线起点最近的交点，即第一个交点。计算射线起点与第一个交点之间的距离，将其与预设的视线阈值进行比较。如果，则认为射线起点与交点之间的区域为视线遮挡区域，将该区域添加到集合s中。如果，则认为射线起点与交点之间不存在视线遮挡，不进行记录。对吊钩运动轨迹点集中的所有点重复，得到所有视线遮挡区域的集合。对集合s中的所有视线遮挡区域进行合并，去除重叠区域，得到塔吊在整个吊装过程中的覆盖盲区b。将覆盖盲区b与塔吊三维模型、障碍物模型一起可视化显示，为塔吊布设方案的优化提供直观依据。可采用不同颜色或透明度标识盲区，便于施工管理人员分析。

9、进一步的，将建立的塔吊三维模型导入物理引擎中，并计算塔吊的吊装效率包括：从塔吊设备的产品说明书或实测数据中，获取以下参数：额定起重量q，表示塔吊在不同幅度下的最大起重能力，单位为吨（t）；最大起吊高度hmax和最小起吊高度hmin，表示塔吊吊钩的垂直运动范围，单位为米（m）；变幅速度v，表示塔吊在不同幅度下的回转速度，单位为度/分（°/min）或米/分（m/min）。运动轨迹离散化处理：计算得到的塔吊运动轨迹参数，采用数值积分算法对轨迹进行离散化处理。以欧拉法为例，离散化步骤如下：将运动轨迹的时间区间[0，t]划分为n个等间隔的时间步长，步长大小为δt=t/n；对于第i个时间节点ti（i=0，1，2，......，n），根据运动学方程计算塔吊吊钩的位置坐标：，其中，、和分别为时刻塔吊吊钩在x、y、z方向上的速度分量。将离散化后的运动轨迹坐标点集作为后续计算的输入。计算吊装高度和幅度：对于离散化后的每个运动轨迹坐标点，采用塔吊动力学方程和运动学方程，计算对应的吊装高度和幅度。根据塔吊的吊装高度和幅度，计算其在整个运动轨迹上的空间覆盖体积v。综合考虑塔吊的设备参数和实际作业覆盖体积，采用加权算法计算塔吊的吊装效率e。

10、进一步的，塔吊动力学方程和运动学方程包括：塔吊动力学方程的建立：采用拉格朗日方程（lagrangian equation）建立塔吊的动力学方程。拉格朗日方程是一种基于能量原理的动力学建模方法，适用于分析多自由度系统的运动特性。建立步骤如下：a.选择广义坐标：根据塔吊的结构特点，选择适当的广义坐标，如塔臂仰角、回转角、吊钩升降距离等，其中n为自由度数。对广义坐标q进行时间微分，得到广义速度。求解动能表达式：根据塔吊各杆件的质量、转动惯量和速度分布，计算系统总动能。求解势能表达式：根据塔吊各杆件的位置高度和弹簧刚度，计算系统总势能。构建拉格朗日函数：定义拉格朗日函数，其中，表示广义速度（generalized velocities），即广义坐标对时间的一阶导数，描述系统的运动状态；q表示广义坐标（generalized coordinates），用于描述系统的位置或构型；表示系统在给定位置q和速度下的拉格朗日函数值。

11、应用拉格朗日方程：对于第i个广义坐标，应用如下方程：；

12、d/dt（∂l/∂q̇i）-∂l/∂qi=qi，其中，表示第i个广义坐标（generalizedcoordinate），用于描述系统的位置或构型；表示第i个广义速度（generalizedvelocity），即第i个广义坐标对时间的一阶导数；表示对偏导数再进行一次时间导数；qi为第i个广义坐标所对应的非保守广义力。求解运动微分方程：将得到的n个方程组合，形成塔吊的动力学微分方程组，采用数值积分算法求解，得到塔吊各杆件的运动响应。

13、塔吊运动学方程的建立：采用denavit-hartenberg（d-h）参数法建立塔吊的运动学方程。d-h参数法是一种描述开链机构运动关系的方法，通过建立相邻杆件之间的齐次变换矩阵，实现机构正逆运动学求解。建立坐标系：根据d-h规则，在塔吊的各运动杆件上建立相应的坐标系，包括基座坐标系、塔身坐标系、塔臂坐标系和吊钩坐标系等。定义d-h参数：对于相邻两个坐标系i-1和i，定义4个d-h参数：表示第i-1个坐标系的x轴到第i个坐标系z轴的最短距离；表示第i-1个坐标系的x轴绕第i个坐标系z轴旋转的角度；第i-1个坐标系的原点沿第i个坐标系z轴到公共法线的距离；第i个坐标系的x轴绕第i个坐标系z轴旋转的角度。建立变换矩阵：根据d-h参数，建立相邻坐标系之间的齐次变换矩阵：，其中，表示从第i-1个坐标系到第i个坐标系的齐次变换矩阵；表示绕z轴旋转（关节角）角度，表示沿z轴平移（连杆偏距）距离，表示沿x轴平移（连杆长度）距离，表示绕x轴旋转（连杆扭角）角度。求解正运动学：将各相邻坐标系的变换矩阵连乘，得到基座坐标系到吊钩坐标系的总变换矩阵，根据吊钩坐标系的位置和姿态，计算吊钩相对于基座的空间位置和姿态。求解逆运动学：已知吊钩的目标位置和姿态，反推各运动杆件的关节变量，采用解析法、数值法或优化算法求解逆运动学方程，得到塔吊各杆件的运动参数。

14、进一步的，计算塔吊吊装效率的详细技术方案如下，吊装效率计算公式：

15、，该公式采用加权幂函数的形式，综合考虑了塔吊的起重量、吊装速度、吊装高度和空间覆盖体积等多个影响因素，相比简单的线性加权法，该公式能更准确地评估塔吊的实际工作性能。其中，权重系数的取值可根据实际工程需求和塔吊型号特点进行调整，反映不同因素对吊装效率的相对重要程度。幂指数的引入，可体现各参数与吊装效率之间的非线性关系，当某个参数变化时，其对效率的影响程度也会发生相应变化。同时，公式中采用各参数的实际值与额定值之比，消除了不同塔吊型号之间的量纲差异，便于对不同塔吊的性能进行横向比较和优选。

16、吊装高度计算公式：，该公式考虑了塔吊变幅过程中吊臂的俯仰角度β对吊装高度的影响，以及吊钩相对于吊臂的悬垂高度。与传统的简化计算方法相比，该公式能更准确地描述塔吊的实际吊装高度。在实际应用中，可通过测量或计算得到塔吊的变幅角度β和吊臂高度，再结合吊钩悬垂高度，求解出塔吊的实时吊装高度h。该公式可用于指导塔吊的高度控制和避障规划，提高吊装作业的安全性和精确性。

17、吊装幅度计算公式：该公式基于塔吊的几何关系，以塔吊的实际臂长l和变幅角度α为输入，计算塔吊的实时吊装幅度r。相比固定幅度值的设定，该公式能动态反映塔吊的变幅状态，为吊装范围的优化提供依据。在实际应用中，可通过角度传感器实时采集塔吊的变幅角度α，结合臂长l，计算出塔吊的当前吊装幅度r。该信息可用于辅助塔吊的防碰撞控制和动态避让，提高塔吊群的协同作业效率。

18、吊装速度计算公式：，该公式综合考虑了塔吊的变幅运动和吊钩升降运动对吊装速度的影响。其中，变幅角速度和吊装幅度r的乘积，表征了吊钩在水平方向上的运动速度；吊钩起升速度表征了吊钩在垂直方向上的运动速度。两者的矢量和，即为塔吊的合成吊装速度v。引入该公式，可实现对塔吊吊装速度的精细化控制和优化。通过调节变幅角速度和吊钩起升速度，可在满足工艺要求的前提下，提高塔吊的吊装效率和节拍，减少能源消耗和设备损耗。

19、空间覆盖体积计算公式：，该公式采用三重积分的形式，对塔吊的整个工作空间进行体积求解。积分下限和上限分别对应塔吊的最小和最大吊装高度、回转角度和吊装幅度，充分描述了塔吊的三维作业范围。引入空间覆盖体积v作为塔吊性能评价指标，可定量分析塔吊在实际工况下的作业能力和利用率。通过比较不同塔吊布置方案的覆盖体积，可优选塔吊的设备配置和施工组织，减少吊装盲区和干涉，提高场地空间利用率。同时，将覆盖体积v代入吊装效率计算公式，可综合评估塔吊的工作性能，兼顾效率和覆盖范围，为塔吊选型和方案优化提供量化依据。

20、进一步的，获取满足多目标优化函数的最优群塔布设方案，多目标优化函数的建立：目标函数1：，目标函数2：，改进后的多目标优化函数考虑了塔吊覆盖盲区面积占比的均方差和场地覆盖率两个指标。其中，盲区面积占比的均方差反映了各塔吊盲区面积的离散程度，值越小，表示各塔吊的覆盖盲区面积越接近，布设方案越均衡。场地覆盖率反映了群塔布设方案对施工场地的有效覆盖程度，值越大，表示布设方案的覆盖范围越广，利用效率越高。与传统的单一目标优化相比，改进后的多目标函数能更全面地评估群塔布设方案的性能，在保证覆盖效果的同时，兼顾了各塔吊间的负荷均衡，避免出现个别塔吊盲区过大或利用率过低的情况，提高了群塔作业的整体效能。

21、多目标优化函数的转换：，采用加权tchebycheff法，将多目标优化问题转化为单目标优化问题。该方法引入理想点作为参考，通过加权系数平衡不同目标之间的重要程度，并用无穷范数度量解与理想点之间的偏差，使优化解尽可能接近帕累托前沿。同时，引入惩罚函数对约束条件进行处理，当解违反约束条件时，惩罚函数的值将显著增大，导致目标函数值恶化，从而使算法自动向可行域内搜索。惩罚因子用于平衡目标函数和惩罚项之间的权重，其取值需根据问题特点和求解要求进行调试。与传统的加权求和法相比，加权tchebycheff法能更好地处理凸、非凸的帕累托前沿，生成分布更均匀的非劣解集。惩罚函数的引入，则将约束条件与目标函数结合，简化了优化模型的构建和求解流程。

22、最优群塔布设方案的求解：以塔吊三维模型、运动轨迹参数、障碍物三维模型、空间干涉结果和初始群塔布设方案为输入，以施工现场的约束条件为边界参数，采用改进的蚁群算法对转化后的单目标优化函数进行求解。蚁群算法是一种模拟蚂蚁群体觅食行为的启发式优化算法，具有较强的全局搜索能力和鲁棒性。针对群塔布设问题的特点，可从以下几个方面对经典蚁群算法进行改进：优化决策变量的编码方式，采用实数编码代替离散编码，直接以塔吊坐标作为决策变量，减少编解码操作，提高搜索效率；改进信息素更新机制，引入动态蒸发系数和局部更新策略，加快算法收敛，避免早熟和停滞；结合问题特性，设计启发式信息和状态转移规则，如引入塔吊间距、高度差等因素，辅助蚂蚁选择更优的塔位组合；在算法迭代过程中，实时调用塔吊配置校核模块和空间干涉检查模块，对当前解进行可行性检查和性能评估，动态调整蚂蚁的搜索方向。通过对蚁群算法的改进和适配，可充分利用其并行搜索和正反馈机制的优势，高效求解群塔布设优化问题。与传统的遗传算法、粒子群算法相比，改进的蚁群算法能更好地处理多约束、多目标的组合优化问题，求解效率和解的质量更有保障。

23、具体的，minf由两部分组成：加权tchebycheff项和约束违反度量项。第一部分是加权tchebycheff项：和分别为原问题中的两个目标函数，和为它们各自的理想值，即在满足约束条件下，的最小值和的最大值；和为两个目标的权重系数，用来平衡两个目标的重要程度；这一项的计算是，先分别计算两个目标函数值与其理想值的差值和，再乘以各自的权重系数，最后取两个加权差值中的最大值。这种方法能在一定程度上平衡多个目标，将其转化为单目标优化问题。不过可能会出现非劣解（pareto最优解）有多个的情况。第二部分是约束违反度量项：为第i个不等式约束，共有m个约束条件；时，约束条件违反，取值为；表示对所有约束违反量求和，反映了一个解对约束条件的总体违反程度；最后，再对约束违反量求平方，即，表示进一步放大约束违反的惩罚力度，然后再求和；为惩罚因子，它与约束违反量的平方和相乘，使之与目标函数量级相当，从而平衡两者对整个函数的贡献。综上，约束违反度量项的作用是，对于一个解x，先逐个检查是否违反每个约束条件，若违反则取违反量，否则取0；然后对所有违反量求平方和，最后乘以惩罚因子作为对约束违反的惩罚值。这种方法将约束违反量的平方和添加到目标函数中，体现了在优化过程中避免约束违反的导向作用。同时平方运算进一步放大了对违反的惩罚力度。因此，在最小化目标函数f的过程中，算法会朝着优化目标函数值和减少约束违反的方向搜索，最终求得在满足约束条件下多目标的平衡解。

24、进一步的，采用蚁群算法对多目标优化函数进行求解，随机生成n只蚂蚁作为初始解，每只蚂蚁代表一个群塔布设方案，将蚂蚁的位置坐标转换为第i个塔吊的位置坐标。这种实数编码方式直接以塔吊坐标作为决策变量，避免了二进制或离散编码带来的编解码操作，简化了算法流程，提高了搜索效率。计算每个蚂蚁的目标函数值和，即塔吊覆盖盲区面积占比的均方差和场地覆盖率。将蚂蚁的位置坐标代入目标函数，可快速评估当前解的优劣程度，为后续的信息素更新和解的选择提供依据。信息素浓度矩阵的更新：，，采用排序因子法更新信息素浓度矩阵，引入信息素挥发系数ρ模拟信息素随时间衰减的过程，防止算法过早收敛到局部最优。同时，根据排序因子蚂蚁的目标函数值计算信息素增量，只允许排序靠前的优质蚂蚁释放信息素，加快了算法的收敛速度。与经典蚁群算法相比，排序因子法能更好地平衡算法的探索和利用能力，既保留了解的多样性，又突出了优质解的指导作用，提高了算法的搜索效率和解的质量。

25、状态转移概率的计算：，根据状态转移规则，计算第k只蚂蚁从塔吊位置i转移到位置j的概率。其中，信息素浓度反映了历史搜索经验，期望度反映了问题本身的启发信息，距离作为削弱因子防止过远转移。通过参数调节三者的相对重要程度，实现了经验信息和启发信息的有效结合。与经典蚁群算法相比，改进的转移概率公式引入了与问题特征相关的启发式信息和削弱因子，取决于转移后的场地覆盖率提升量δf_2，反映了转移行为对优化目标的贡献度，则抑制了蚂蚁的远距离转移，使搜索更集中于有希望的区域，避免了无效搜索，提高了算法的收敛速度和解的质量。表示边上的信息素浓度，信息素浓度反映了该边被蚂蚁选择的历史累积情况，浓度越高，表示该边在之前的搜索中被选择的次数越多，通常也意味着该边所在的路径质量较好，i和s分别表示边的起点和终点节点；表示边上的启发式信息，与边的距离或成本的倒数成正比，即距离越短或成本越低，启发值越大，对蚂蚁的吸引力也越强；表示边上的距离成本

26、根据状态转移概率矩阵，采用轮盘赌法选择蚂蚁的下一位置，更新蚂蚁的解。轮盘赌法是一种基于概率的选择策略，转移概率越大的位置被选中的可能性越大，既保证了搜索的随机性，又兼顾了优质位置的遗传机会，是蚁群算法的经典选择方式。判断是否满足最大迭代次数或解的变化量小于预设阈值，如果是，则输出当前最优解作为最优群塔布设方案，否则返回继续迭代。最大迭代次数控制了算法的全局搜索时间，解的变化量反映了算法的收敛程度，两者结合可及时终止算法，避免不必要的计算开销。

27、相比于现有技术，本技术的优点在于：

28、通过参数化建模方法高效建立塔吊三维模型，利用物理引擎模拟塔吊运动学行为，获得精确的塔吊运动轨迹，为塔吊干涉检测和覆盖范围分析提供数据支撑。

29、引入三维激光扫描技术获取施工现场点云数据，通过点云分割和提取获得场地地形、硬化区域和既有建筑等约束边界，提高了塔吊布设方案的适应性和可行性。

30、在bim平台中集成塔吊三维模型和场地约束条件，通过三维交互设置实现塔吊布设方案的可视化生成，为方案优化提供直观可靠的初始解。

31、构建了塔吊覆盖盲区面积最小和场地覆盖率最大的多目标优化模型，采用蚁群算法进行优化求解，获得在满足现场约束条件下的最优布设方案，提高了布设方案的科学性和经济性。

32、基于塔吊动力学和运动学方程计算塔吊吊装效率，实现塔吊性能的定量评估，为群塔方案制定提供依据。通过三维可视化引擎渲染生成最优群塔布设方案，直观展示了塔吊运行状态，便于现场管理人员掌控塔吊群作业全局。

33、将物理引擎仿真、多目标优化和三维可视化等技术集成应用于塔吊布设管理，实现了塔吊群控制由经验决策向量化分析的转变，提高了塔吊群作业的安全性、可靠性和精细化管控水平。