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专利名称：一种交通工程设计数据协同系统及方法

专利类型：实用新型专利

专利申请号：CN202410977048.1

专利申请（专利权）人：鄄城县交通运输综合服务中心
权利人地址：山东省菏泽市鄄城县潍坊路南段

专利发明（设计）人：发明人:苏方,秦鹏,蒋林,任敏敏

专利摘要：本申请公开了一种交通工程设计数据协同系统及方法，属于交通工程自动化设计技术领域。该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，云端设计数据中心用于集中存储所有设计数据；智能设计推荐引擎根据用户输入和历史数据自动生成最优设计方案；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；自动化验证与优化模块用于自动检测设计方案的合规性并提出优化建议；交互式三维可视化平台以三维形式展示设计方案，并支持用户实时交互和修改；安全访问控制模块用于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。

主权利要求：
1.一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，其特征在于，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；
所述云端设计数据中心被配置为实现：
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的结构化数据；
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；
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；
所述智能设计推荐引擎被配置为实现：
从多层次、多维度的数据模型中抽取设计属性，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；
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；
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；
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；
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；
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。皇褂冒钅炕拘畔⒑妥医ㄒ榈氖菁煌ü齃oRA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；
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：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n为：P·H=Σi=1PiHi，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；
n 2
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=1Pi);n 2
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=1Hi);n n 2
计算余弦相似度，具体计算公式为：余弦相似度=(Σi=1PiHi)/(√(Σi=1 Pi)·√(Σi=n 2
1Hi))。
2.根据权利要求1所述的一种交通工程设计数据协同系统，其特征在于，所述实时协同更新机制被配置为实现：采用事件溯源和CQRS模式管理设计数据的变更和查询；
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；
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。
3.根据权利要求1所述的一种交通工程设计数据协同系统，其特征在于，所述自动化验证与优化模块被配置为实现：基于XML、JSON或YAML配置构建规则库；
结合业务逻辑代码实现设计数据的自动校验；
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。
4.根据权利要求1所述的一种交通工程设计数据协同系统，其特征在于，所述交互式三维可视化平台被配置为实现：采用Web3D技术，实现基于浏览器的三维场景渲染；
支持CAD设计文件或GIS数据的可视化展示；
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。
5.根据权利要求1所述的一种交通工程设计数据协同系统，其特征在于，所述安全访问控制模块被配置为实现：实施OAuth2.0认证协议，支持安全的第三方应用授权；
集成LDAP服务，实现集中化的用户身份验证；
采用自定义的RBAC模型，精细化管理用户权限；
应用透明数据加密技术，保护静态数据安全；
使用TLS/SSL协议加密所有网络通信，确保数据传输安全；
部署SIEM系统，以实现实时的安全监控和事件响应。
6.一种交通工程设计数据协同方法，基于权利要求1?5任一所述的一种交通工程设计数据协同系统实现，包括以下步骤：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；
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；
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；
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；
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；
步骤S6，将最终确认的设计方案存储到云端设计数据中心，并自动生成设计开云优惠体育网页版入口和施工图纸，为后续施工和运维阶段提供完整的技术文档。 说明书 : 一种交通工程设计数据协同系统及方法技术领域[0001] 本申请涉及交通工程自动化设计技术领域，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[0002] 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开云优惠体育网页版入口。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。[0003] 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开云优惠体育网页版入口进行对比分析。[0004] 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。[0005] 鉴于此，本申请提出了一种改进的交通工程设计数据协同系统及方法。发明内容[0006] 为了克服现有技术存在的一系列缺陷，本申请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。[0007] 进一步的，所述云端设计数据中心被配置为实现。[0008] 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。[0009] 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。[0010] 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。[0011] 进一步的，所述智能设计推荐引擎被配置为实现。[0012] 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。[0013] 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。[0014] 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。[0015] 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。[0016] 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。[0017] 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。皇褂冒钅炕拘畔⒑妥医ㄒ榈氖菁煌ü齃oRA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。[0018] 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。[0019] 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n式为：P·H=Σi=1PiHi，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。[0020] 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=n 21Pi)。[0021] 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=n 21Hi)。[0022] 计算余弦相似度，具体计算公式为：余弦相似度=(Σi=1nPiHi)/(√(Σi=1nPi2)·√n 2(Σi=1Hi))。[0023] 进一步的，所述实时协同更新机制被配置为实现。[0024] 采用事件溯源和CQRS模式管理设计数据的变更和查询。[0025] 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。[0026] 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。[0027] 进一步的，所述自动化验证与优化模块被配置为实现。[0028] 基于XML、JSON或YAML配置构建规则库。[0029] 结合业务逻辑代码实现设计数据的自动校验。[0030] 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。[0031] 进一步的，所述交互式三维可视化平台被配置为实现。[0032] 采用Web3D技术，实现基于浏览器的三维场景渲染。[0033] 支持CAD设计文件或GIS数据的可视化展示。[0034] 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。[0035] 进一步的，所述安全访问控制模块被配置为实现。[0036] 实施OAuth2.0认证协议，支持安全的第三方应用授权。[0037] 集成LDAP服务，实现集中化的用户身份验证。[0038] 采用自定义的RBAC模型，精细化管理用户权限。[0039] 应用透明数据加密技术，保护静态数据安全。[0040] 使用TLS/SSL协议加密所有网络通信，确保数据传输安全。[0041] 部署SIEM系统，以实现实时的安全监控和事件响应。[0042] 一种交通工程设计数据协同方法，包括以下步骤。[0043] 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。[0044] 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。[0045] 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。[0046] 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。[0047] 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。[0048] 步骤S6，将最终确认的设计方案存储到云端设计数据中心，并自动生成设计开云优惠体育网页版入口和施工图纸，为后续施工和运维阶段提供完整的技术文档。[0049] 与现有技术相比，本申请的有益效果为。[0050] 本申请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。附图说明[0051] 图1为本申请一个实施例提供的一种交通工程设计数据协同系统结构图。[0052] 图2为本申请一个实施例提供的一种交通工程设计数据协同方法流程图。具体实施方式[0053] 以下结合说明书附图对本申请作进一步详细说明。[0054] 如图1所示，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，其中，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。[0055] 该交通工程设计数据协同系统通过上述模块的协同工作，实现了交通工程设计数据的高效管理、智能推荐、实时协作、自动优化、直观展示和安全保护，从而提高设计效率和质量。[0056] 云端设计数据中心采用多层次、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，包括但不限于项目基本信息、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。为应对大量设计数据的存储需求，选用支持高并发读写操作和自动扩展的NoSQL数据库，如Cassandra或DynamoDB，实现数据分片和一致性协议。同时，运用分布式缓存技术和数据复制机制，如RedisCluster，确保数据在多个数据中心间实时同步和高效分发。[0057] 智能设计推荐引擎从多层次、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等，其利用机器学习算法（如深度神经网络、决策树、聚类分析等），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。在接收到新的设计请求时，智能设计推荐引擎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，包括但不限于最优设计参数组合、类似情境下的成功案例以及基于专家经验的建议。[0058] 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；神经网络根据待设计区域的勘探数据输出最优的设计参数组合。[0059] 类似情境下的成功案例的推荐方法具体为：通过数据挖掘和聚类等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来找到相似项目；根据相似度排名推荐与待设计项目最相似的历史项目的设计方案。[0060] 基于专家经验的建议生成采用预训练语言模型，并使用包含项目基本信息和专家建议的数据，通过LoRA方法微调模型，最终使用微调后的语言模型生成针对性建议。[0061] 实时协同更新机制采用事件溯源和CQRS（命令查询责任分离）模式管理设计数据的变更和查询，并使用高性能的WebSocket服务器支持大规模用户的实时通信需求，如Socket.IO。该机制允许设计师之间进行低延迟、双向的实时通信，当设计改动被提交至服务器时，触发相应的事件并广播给其他正在协同编辑的用户。[0062] 自动化验证与优化模块基于XML、JSON或YAML配置构建规则库，结合业务逻辑代码实现设计数据的自动校验，同时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。[0063] 交互式三维可视化平台使用Web3D技术，如Three.js或Babylon.js，在浏览器内创建三维场景，并导入CAD设计文件或GIS数据进行可视化展示，实现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。[0064] 安全访问控制模块实施OAuth2.0认证协议，结合LDAP（轻量目录访问协议）进行用户身份验证，并通过自定义的RBAC（基于角色的访问控制）模型管理用户的访问权限，同时使用透明数据加密（TDE）和TLS/SSL协议确保数据的安全传输和存储。此外，部署SIEM系统，以实现实时的安全监控和事件响应，进一步增强系统的安全性。[0065] 在本申请的一个实施例中，云端设计数据中心存储关于桥梁工程的所有设计数据，包括但不限于地质勘查开云优惠体育网页版入口、桥位选择、桥型方案、荷载分析、结构尺寸、材料强度和耐久性测试数据等。分布式数据库根据桥梁各部分的设计参数进行分类存储，确保数据的快速查询和更新。智能设计推荐引擎基于输入桥址地质条件、河流特性、地形地貌、预计通行量和材料属性等基本信息，推荐适宜的桥型结构（如梁桥、拱桥、斜拉桥、悬索桥等）以及初步的结构尺寸参数。该引擎采用深度神经网络模型，其输入层用于接收输入的多维特征数据，包括地质条件（土质类别、岩石强度、地下水位等），河流特性（水流速度、洪水频率等），地形地貌（坡度、风速、地震活动等级等），预计通行量和材料属性（混凝土强度、钢材屈服强度、预应力筋张拉力等）；隐藏层采用多层全连接层（DenseLayer），每层通过权重矩阵W1和偏置项b1与非线性激活函数（如ReLU）对输入数据进行处理，逐层提取和抽象输入特征之间的复杂关系；输出层设计取决于预测目标，可以是单个神经元，对应预测关键部位承载力数值，采用线性激活函数f(x)=wx+b或sigmoid函数以限制输出范围，输出层也可以为多分类层（softmax函数），用于推荐适宜的桥型结构（如梁桥、拱桥、斜拉桥、悬索桥等）。模型通过大量历史桥梁数据进行训练，优化的目标函数（损失函数）可以根据输出层的目的更换，可为均方误差（MSE）或者交叉熵损失等。训练过程中，利用反向传播算法更新权重，并通过诸如Adam优化器之类的算法动态调整学习率，以提高模型性能和泛化能力。[0066] 智能设计推荐引擎基于多源异构数据的整合与分析，输出适用于类似情境的成功案例，其中，多源异构数据包括项目基本信息（包括项目名称、地理位置、预期建设规模、建设预算等），历史设计案例（包含完成的设计项目及其成功指标，如工程造价节省率、完工时间、使用寿命、后期维护成本等），设计要素选择（如桥梁设计中的桥型、跨度、承重结构、材料选择等），以及地理环境参数（如地形地貌、地质状况、气候条件等及其对设计的影响）。智能设计推荐引擎从这些多源异构数据中抽取关键的设计属性，在本桥梁交通工程设计实施例中，重点关注项目的地理位置信息（河流宽度、地质构成）、预算限制、期望建筑风格（如斜拉桥、悬索桥）以及当地气候条件等。通过数据挖掘学习设计数据背后的复杂关联模式，如在特定地质条件下某种类型的桥墩结构可显著降低建设成本而不牺牲稳定性。通过对历史案例的聚类分析，可发现某些特定的设计模式在类似地理环境中表现出较高的成功率。当输入初步的设计参数和需求后，推荐引擎实时响应，通过计算待设计项目与历史项目在嵌入空间中的余弦相似度来找到相似项目，并根据相似度排名推荐与待设计项目最相似的历史项目设计方案。[0067] 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。[0068] 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n式为：P·H=Σi=1PiHi，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。[0069] 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=n 21Pi)。[0070] 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=n 21Hi)。[0071] 计算余弦相似度，具体计算公式为：余弦相似度=(Σi=1nPiHi)/(√(Σi=1nPi2)·√n 2(Σi=1Hi))。[0072] 智能设计推荐引擎通过微调大型语言模型生成基于专家经验的建议。该过程选用预训练语言模型BLOOM作为基。⒗美非帕合钅恐械淖医ㄒ榻卸ㄏ蛴呕。具体实施步骤如下：准备训练数据，包含项目基本信息（包括项目名称、地理位置、预期建设规模、建设预算等）和相应的专家建议；使用低秩适应（LoRA）技术来微调预训练语言模型，具体为：在模型的每一层中添加一个低秩矩阵BA，并将其与原始权重矩阵W_0相加，形成新的权重矩阵W=W_0+BA。在训练过程中，只更新BA的参数，而固定W_0的参数不变，这种方法既能保留预训练模型的通用知识，又能有效适应特定领域的任务需求。微调完成后，利用更新的语言模型即可生成针对特定桥梁设计项目的专业建议，有效结合了大规模语言模型的泛化能力和领域专家的专业知识。[0073] 实时协同更新机制采用WebSocket技术，确保桥梁设计数据的任何修改能即时同步至所有团队成员的三维视图中。[0074] 自动化验证与优化模块在桥梁结构设计完成后，基于预设的桥梁设计规范和力学分析模型，自动执行结构稳定性、抗震性能和风荷载响应等关键因素的计算验证。当检测到潜在问题时，该模块会生成优化建议，如增加支撑结构或调整桥梁截面尺寸，以提高设计的可靠性和性能。[0075] 交互式三维可视化平台集成了先进的三维建模软件，能够实时将复杂的设计数据转化为高度直观的桥梁三维模型，支持多角度查看、动态缩放和交互式编辑，使设计团队能够更直观地理解和优化设计方案，同时为非技术人员提供了易于理解的可视化展示。这种集成的可视化方法不仅促进了设计过程中的沟通和决策，还为项目展示和公众参与提供了有力工具。[0076] 如图2所示，一种交通工程设计数据协同方法，包括以下步骤。[0077] 步骤S1，在云端设计数据中心创建设计项目，并导入项目所需的基础数据。[0078] 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。[0079] 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。[0080] 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。[0081] 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。[0082] 步骤S6，将最终确认的设计方案存储到云端设计数据中心，并自动生成设计开云优惠体育网页版入口和施工图纸，为后续施工和运维阶段提供完整的技术文档。[0083] 总的来说，上述交通工程设计数据协同系统及方法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，大大提高了设计效率、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。同时，该方法还可以根据实际需要进行灵活调整和扩展，以适应不同的设计需求和场景。

专利地区：山东

专利申请日期：2024-07-22

专利公开日期：2024-10-22

专利公告号：CN118504103B