Skill: jirboy/civillab-claw-ai (version 1.0.0)

--- name: CivilLabClaw-AI description: "AI+ 土木交叉方向技能包 - 机器学习、深度学习损伤识别、数字孪生、智能监测数据分析" metadata: openclaw: emoji: 🤖🏗️ --- # CivilLabClaw-AI 技能包 ## 🎯 一句话定义 为土木工程领域提供 AI 赋能的专业技能支持，涵盖机器学习在结构工程中的应用、深度学习损伤识别、数字孪生建模、智能监测数据分析等交叉方向。 --- ## 📦 技能包组成 本技能包包含以下 4 个子技能模块： | 子技能 | 功能 | 触发语句 | |--------|------|----------| | **ML-Struct** | 机器学习在结构工程中的应用 | "ML 结构分析" / "机器学习预测" | | **DL-Damage** | 深度学习损伤识别 | "损伤识别" / "裂缝检测" | | **DigitalTwin** | 数字孪生建模与仿真 | "数字孪生" / "孪生模型" | | **SmartMonitor** | 智能监测数据分析 | "监测数据分析" / "传感器数据" | --- ## 📥 如何调用 (How to use me) ### 方式一：直接激活子技能 **触发语句：** - "激活 ML-Struct 技能" - "使用损伤识别功能" - "帮我建立数字孪生模型" - "分析监测数据" ### 方式二：自然语言描述任务 **触发语句：** - "用机器学习预测结构响应" - "识别图片中的裂缝" - "建立桥梁的数字孪生模型" - "分析振动台试验的传感器数据" **需要提供的信息：** 1. **必需：** 任务类型 + 数据/输入 2. **可选：** 模型偏好、精度要求、输出格式 --- ## 🔄 执行逻辑 (What I do) ### Step 1: 任务识别与分类 - 解析用户意图，匹配到对应子技能 - 确认输入数据类型（文本/图片/时序数据/模型文件） - 验证数据完整性与格式 ### Step 2: 子技能执行 #### 🔹 ML-Struct（机器学习结构分析） ``` 输入：结构参数、荷载条件、材料属性 ↓ 选择模型：回归/分类/聚类 ↓ 训练/预测：使用预训练模型或新训练 ↓ 输出：预测结果 + 置信度 + 特征重要性 ``` #### 🔹 DL-Damage（深度学习损伤识别） ``` 输入：结构图像/视频/传感器数据 ↓ 预处理：图像增强/去噪/归一化 ↓ 模型推理：CNN/YOLO/Transformer ↓ 后处理：损伤定位/量化/分级 ↓ 输出：损伤位置 + 类型 + 严重程度 + 可视化 ``` #### 🔹 DigitalTwin（数字孪生） ``` 输入：几何模型 + 材料参数 + 边界条件 ↓ 模型构建：FEM/降阶模型/数据驱动 ↓ 实时更新：传感器数据同化 ↓ 仿真预测：响应预测 + 健康评估 ↓ 输出：孪生模型 + 实时状态 + 预测结果 ``` #### 🔹 SmartMonitor（智能监测） ``` 输入：传感器时序数据（加速度/位移/应变等） ↓ 数据清洗：异常值处理/缺失值插补 ↓ 特征提取：时域/频域/时频分析 ↓ 状态识别：模态识别/损伤检测/趋势预测 ↓ 输出：分析报告 + 异常预警 + 可视化图表 ``` ### Step 3: 结果验证与交付 - 自检：结果合理性检查 - 不确定性量化：置信区间/误差估计 - 交付：结构化报告 + 可视化 + 原始数据 --- ## 📚 核心知识库 ### 1. 机器学习在结构工程中的应用 **典型场景：** | 任务 | 算法 | 输入 | 输出 | |------|------|------|------| | 结构响应预测 | GPR/SVR/NN | 荷载、几何、材料 | 位移、应力、加速度 | | 损伤检测 | 分类器 (RF/SVM) | 模态参数、响应 | 损伤位置/程度 | | 模型修正 | 贝叶斯更新 | 试验数据、FEM | 更新参数 | | 可靠性分析 | 代理模型 | 随机变量 | 失效概率 | **推荐工具：** - Scikit-learn（传统 ML） - PyTorch/TensorFlow（深度学习） - GPy/GPyTorch（高斯过程） ### 2. 深度学习损伤识别 **主流方法：** | 方法 | 适用场景 | 精度 | 速度 | |------|---------|------|------| | CNN 分类 | 裂缝/剥落/锈蚀识别 | 高 | 快 | | YOLO/SSD | 实时损伤检测 | 中高 | 很快 | | Mask R-CNN | 损伤分割 | 很高 | 中 | | Transformer | 复杂场景理解 | 高 | 慢 | **数据集：** - SDNET2018（混凝土裂缝） - Crack500（道路裂缝） - AEL（钢结构损伤） ### 3. 数字孪生技术 **架构层次：** ``` 物理层（实际结构） ↓ ↑ 传感器/作动器 数据层（数据采集/传输） ↓ ↑ 模型更新 模型层（FEM/ROM/数据驱动） ↓ ↑ 仿真预测 服务层（健康评估/预警/决策） ``` **关键技术：** - 模型降阶（ROM）：POD、系统识别 - 数据同化：卡尔曼滤波、粒子滤波 - 实时仿真：GPU 加速、并行计算 ### 4. 智能监测数据分析 **分析流程：** ``` 原始数据 → 预处理 → 特征提取 → 状态识别 → 决策支持 ``` **常用特征：** - 时域：均值、方差、峰值、峭度 - 频域：固有频率、振型、阻尼比 - 时频：小波系数、Hilbert-Huang **异常检测方法：** - 统计方法：控制图、马氏距离 - ML 方法：自编码器、One-Class SVM - 深度学习方法：LSTM-AE --- ## 📝 使用示例 ### 示例 1: 机器学习预测结构响应 ``` 用户："用机器学习预测框架结构在地震作用下的层间位移角" 我： ## ML 结构响应预测 ### 输入需求 请提供以下信息： 1. **结构参数**：层数、跨度、层高、截面尺寸 2. **材料属性**：混凝土强度、钢筋等级 3. **地震动参数**：PGA、频谱特性 4. **数据集**：如有历史数据可上传（CSV/Excel） ### 可选模型 | 模型 | 适用场景 | 精度 | 训练时间 | |------|---------|------|---------| | 高斯过程回归 | 小样本、不确定性量化 | 高 | 短 | | 神经网络 | 大样本、复杂非线性 | 很高 | 中 | | XGBoost | 中等样本、快速训练 | 中高 | 很短 | ### 输出内容 - 预测的层间位移角时程 - 最大层间位移角及位置 - 预测置信区间（95%） - 特征重要性分析 请提供数据或选择使用预训练模型（基于典型框架结构）。 ``` ### 示例 2: 深度学习损伤识别 ``` 用户："帮我识别这张图片中的混凝土裂缝" 我： ## 深度学习损伤识别 ### 分析流程 1. ✅ 图像接收（请上传图片） 2. 🔲 预处理：对比度增强、去噪 3. 🧠 模型推理：使用预训练 CNN 模型 4. 📊 结果输出：裂缝位置、宽度、长度 ### 输出格式 ``` 损伤类型：混凝土裂缝 位置：[x1, y1, x2, y2] 最大宽度：0.35 mm 总长度：125 mm 严重程度：中等 建议：进一步检测，考虑修复 ``` ### 可视化 - 原图 + 标注叠加 - 裂缝骨架提取 - 宽度分布直方图 请上传需要分析的图片（支持 JPG/PNG）。 ``` ### 示例 3: 数字孪生建模 ``` 用户："为我的振动台试验建立数字孪生模型" 我： ## 数字孪生模型构建 ### 阶段 1: 模型建立 **需要信息：** 1. 结构几何（CAD/图纸/尺寸） 2. 材料参数（E, ρ, 本构关系） 3. 边界条件（约束、连接） 4. 传感器布置（位置、类型） **模型选择：** | 类型 | 精度 | 速度 | 适用 | |------|------|------|------| | 高保真 FEM | 很高 | 慢 | 离线分析 | | 降阶模型 ROM | 高 | 快 | 实时孪生 | | 数据驱动 | 中 | 很快 | 快速原型 | ### 阶段 2: 实时数据同化 - 传感器数据接入（OPC UA/MQTT/HTTP） - 状态估计（卡尔曼滤波） - 模型参数在线更新 ### 阶段 3: 服务功能 - 实时响应可视化 - 健康状态评估 - 损伤预警 - 剩余寿命预测 请先提供结构基本信息，我帮你选择合适的建模策略。 ``` ### 示例 4: 监测数据分析 ``` 用户："分析振动台试验的加速度传感器数据" 我： ## 智能监测数据分析 ### 数据接收 支持格式：CSV, Excel, MAT, HDF5 数据要求：时间戳 + 加速度（多通道） ### 分析内容 **1. 数据质量检查** - 缺失值检测 - 异常值识别 - 信噪比评估 **2. 时域分析** - 峰值加速度 (PGA) - 均方根 (RMS) - 持续时间 **3. 频域分析** - FFT 频谱 - 功率谱密度 (PSD) - 固有频率识别 **4. 模态分析** - 频域分解 (FDD) - 随机子空间识别 (SSI) - 振型可视化 **5. 损伤检测** - 模态参数变化 - 曲率模态差 - 应变能变化 ### 输出 - 完整分析报告（PDF/Markdown） - 可视化图表（PNG/SVG） - 原始处理数据（CSV/MAT） 请上传数据文件或指定文件路径。 ``` --- ## ⚙️ 配置参数 ### 全局配置 | 参数 | 类型 | 默认值 | 说明 | |------|------|--------|------| | `output_dir` | string | `./civil-ai-outputs/` | 输出目录 | | `model_backend` | string | `pytorch` | 深度学习后端 | | `visualization` | bool | `true` | 是否生成可视化 | | `report_format` | string | `markdown` | 报告格式 | ### 子技能配置 **ML-Struct:** | 参数 | 默认值 | 说明 | |------|--------|------| | `default_model` | `GPR` | 默认回归模型 | | `uncertainty_quant` | `true` | 不确定性量化 | **DL-Damage:** | 参数 | 默认值 | 说明 | |------|--------|------| | `detection_threshold` | `0.5` | 检测置信度阈值 | | `min_crack_width` | `0.1mm` | 最小可检测宽度 | **DigitalTwin:** | 参数 | 默认值 | 说明 | |------|--------|------| | `update_frequency` | `100Hz` | 数据更新频率 | | `rom_order` | `10` | 降阶模型阶数 | **SmartMonitor:** | 参数 | 默认值 | 说明 | |------|--------|------| | `sampling_rate` | `auto` | 采样率（自动检测） | | `anomaly_method` | `AE` | 异常检测方法 | --- ## 🔧 依赖与安装 ### Python 环境 ```bash # 创建虚拟环境 python -m venv civil-ai-env cd civil-ai-env Scripts\activate # 安装核心依赖 pip install numpy pandas scipy matplotlib pip install scikit-learn xgboost lightgbm pip install torch torchvision torchaudio pip install opencv-python pillow pip install h5py hdf5storage # 可选：结构分析专用 pip install openseespy pip install modalpy # 模态分析 ``` ### MATLAB 依赖（可选） ```matlab % 需要 MATLAB 工具箱 - System Identification Toolbox - Signal Processing Toolbox - Deep Learning Toolbox ``` ### 预训练模型 ```bash # 下载预训练损伤识别模型 mkdir models cd models # 从指定 URL 下载 wget [模型链接] ``` --- ## 📊 输出目录结构 ``` D:\Personal\OpenClaw\civil-ai-outputs\ ├── ml-struct\ # 机器学习分析结果 │ ├── predictions.csv │ ├── model_info.json │ └── figures\ ├── dl-damage\ # 损伤识别结果 │ ├── detections.json │ ├── annotated_images\ │ └── metrics.csv ├── digital-twin\ # 数字孪生模型 │ ├── model.fem │ ├── rom.mat │ ├── realtime_data\ │ └── reports\ └── smart-monitor\ # 监测分析结果 ├── processed_data\ ├── features.csv ├── modal_params.json └── reports\ ``` --- ## 🔍 故障排除 ### 常见问题 | 问题 | 可能原因 | 解决方案 | |------|---------|---------| | 模型加载失败 | 模型文件缺失 | 检查 models/ 目录，重新下载 | | 内存不足 | 数据量过大 | 分批处理或增加虚拟内存 | | GPU 不可用 | CUDA 未安装 | 使用 CPU 模式或安装 CUDA | | 数据格式错误 | 文件格式不支持 | 转换为 CSV/Excel 标准格式 | | 预测结果异常 | 输入超出训练范围 | 检查输入参数合理性 | ### 性能优化建议 1. **大数据集**：使用 GPU 加速，批量处理 2. **实时应用**：使用降阶模型 (ROM) 3. **高精度需求**：集成多模型预测 4. **存储优化**：使用 HDF5 格式存储大数据 --- ## 📚 参考文献与资源 ### 核心文献 **机器学习结构工程：** 1. Salehi et al. (2020). "Machine learning in structural engineering" 2. Rafiei & Ghahramani (2020). "Deep learning for structural health monitoring" **深度学习损伤识别：** 1. Zhang et al. (2020). "Deep learning-based crack detection" 2. Li et al. (2021). "Vision-based damage identification" **数字孪生：** 1. Tao et al. (2019). "Digital twin in industry" 2. Weddell et al. (2021). "Digital twin for civil infrastructure" ### 开源资源 - [Structural Health Monitoring GitHub](https://github.com/topics/structural-health-monitoring) - [Deep Learning for Civil Engineering](https://github.com/topics/deep-learning-civil-engineering) - [OpenSeesPy](https://openseespydoc.readthedocs.io/) --- ## 🎯 与其他技能协作 | 协作技能 | 协作内容 | |---------|---------| | `structural-testing` | 试验方案设计、技术术语规范 | | `matlab-bridge` | MATLAB 仿真数据交换、联合分析 | | `paper-assistant` | 论文写作、方法描述 | | `research-paper-writer` | 学术论文生成 | --- _技能版本：v1.0_ _创建日期：2026-03-20_ _作者：智能体 (CivilLabClaw 项目)_ _适用领域：结构工程 | 智能监测 | 数字孪生 | 损伤识别_


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