1.成果名称：基于激光点云的大跨网格结构杆件变形识别及FEM模型逆向生成技术

2.成果简介：

本成果旨在解决传统人工方法在既有大跨网格结构（如体育场馆、工业厂房等）安全性检测中面临的建模难度大、危险性高与准确性不足等核心难题。

传统检测主要依赖技术人员进行高空作业或地面远距离目视检查，该方法不仅工作强度大、安全风险高，且受限于人眼辨识能力与现场复杂环境，存在效率低、易漏检、难以精确量化变形等诸多局限，无法满足当前对大型结构高效、精准评估的迫切需求。

针对上述问题，本成果研发了一套基于激光点云的结构变形识别及力学状态反演方法技术。该技术首先通过三维激光扫描仪快速获取结构的全域高精度点云数据，形成结构的点云模型。

利用自主研发的核心算法，自动完成杆件分类和分割、节点识别与轴线拟合，最后通过算法自动计算杆件轴线和变形轴线偏差，得到杆件变形结果，实现了对结构杆件变形的非接触、自动化与定量化识别，彻底革新了依赖人工搜寻的传统模式。

实践表明，本技术在试点应用中成效显著，相比传统人工方法，其杆件变形识别效率与准确性均实现了数量级提升（采用传统的人工方法2人次8小时，仅发现了8 根弯曲较大杆件；采用本技术无需人工可识别30 根弯曲变形较大的杆件），并能进一步揭示结构的整体力学状态。本成果形成了一套从数据采集、智能识别到力学反演的完整解决方案，标志着大跨网格结构检测由传统的“人工目视判断”迈入了“智能量化诊断”的新阶段，具有重大的工程应用价值与推广前景。

3.成果完成团队

罗峥，工学博士，国家一级注册结构工程师，西安建筑科技大学交叉创新研究院校聘副教授。主要从事结构复杂受力分析和工程减震及韧性提升领域的研究工作。主持多项国家和省级重点工程咨询工作，荣获陕西省工程设计一等奖、中国建筑学会结构设计奖三等奖等奖项。主持省部级课题2项，参与国家级课题3项，发表论文25篇，授权专利14项，参编行业技术规程2部。

4.成果推广情况

本技术目前已进入试点应用与验证阶段。与西安建筑科大工程技术有限公司在新疆某体育场馆、某钢铁公司料场及焦炭大棚等实际工程中进行了应用。应用结果表明，该技术可自动、快速、准确地识别变形杆件，与传统人工方法相比，识别效率和准确率得到极大提升。