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一种生态保护知识推理与人工鸟巢衍生式设计方法

来源：萌宠菠菠乐园时间：2025-07-17 13:27

本发明属于产品设计辅助生态保护领域，具体涉及一种生态保护知识推理与人工鸟巢生成式设计方法。

背景技术：

1、候鸟是随着季节变化周期性迁徙的鸟类，其生态学价值和保护意义备受关注。通常，它们在夏季迁往纬度较高的温带地区繁殖，冬季则回到纬度较低的热带地区越冬。在中国境内的候鸟种群中，包含诸如东方白鹳等珍稀物种，对其栖息地和繁殖地的保护是维护生物多样性、实现生态环境改善的重要措施。随着绿色发展战略的深入推进，候鸟与其栖息环境的保护已成为生态建设的关键议题。

2、当前，候鸟观测与数据处理主要依赖电子鸟类数据库与虚拟鸟类图书馆的建设。通过整合观测记录、拍摄图片及卫星环志数据，系统化存储和管理候鸟迁徙信息，为相关研究提供基础支持。在数据分析方面，早期研究多依赖生物学家在gis中手动标注轨迹点，或通过人工统计分布点数目，进而推断迁徙地与迁徙路线。传统方法还包括保护区观测员利用图像识别和声源图谱分析，辅以经验判断进行监测，但这类方法存在效率和精确性不足的问题。

3、在候鸟巢穴保护方面，人工鸟巢的搭建是一项行之有效的手段。通过基础支架、铁质巢筐及本地巢材的提供，人工鸟巢可以有效减轻自然和人为破坏的风险。然而，目前人工鸟巢的选址大多依赖主观经验，具有一定模糊性，多集中于湿地环境或天然巢穴附近。巢穴设计方面，通常参考天然巢的形态，近几年已有不少研究鸟类繁殖率与人工鸟巢设计参数的相关性的文献。

4、近年来，以机器学习为基础的智能问答系统(如chat-gpt)凭借高知识整合度和自然语言交互能力，已成为信息处理与决策支持的关键工具。衍生式设计(又称生成式设计)则是在设置条件约束的基础上，通过算法衍生出的产品形态，目前常见的衍生式设计产品多为两个部件之间的连接部件，其可以满足两部件的活动要求，正逐渐被各行业广泛应用。这些技术的跨领域融合为候鸟栖息地保护与人工巢穴设计的智能化提供了全新思路和解决方案。

5、在候鸟观测数据处理方面，虽然电子鸟类数据库和虚拟鸟类图书馆能够系统化整理候鸟信息，但存在针对性不足的问题，同时也无法给出具体保护策略与建议。地方候鸟保护工作者在缺乏全面知识储备的情况下，往往难以结合具体环境因子制定科学的保护策略。此外，肉眼观测和借助图像识别或声源图谱识别虽然能获取真实数据，但缺乏进一步的分析环节，无法形成适应特定区域的综合保护方法。这种信息处理模式更多是数据汇总，缺乏决策支持的深度。

6、在候鸟保护方面，人工鸟巢的搭建是保护候鸟的重要手段，但其选址、高度、形状、材质及搭建方法若不适宜，可能导致鸟巢被候鸟弃用，甚至影响其生存与繁殖效率。研究表明，候鸟的营巢行为受多种环境因素影响，在搭建人工巢时也需要将多种影响因素综合考虑。此外，摄像塔虽然便于观测，但对鸟类活动也可能造成干扰，进一步影响候鸟的繁殖和栖息。

7、对于衍生式设计鸟巢而言，衍生式设计在生成鸟巢时存在显著局限性。现有方法是利用衍生式设计软件生成两部件间的连接件，相比生成连接件这种简单结构，独立部件(如鸟巢主体)的设计需要明确复杂的受力面位置、形状及力学参数。而当前算法难以准确模拟这些动态条件，导致设计结果在结构稳定性和适用性方面存在不足，削弱了衍生式设计生成鸟巢的科学性与可靠性。

技术实现思路

1、为了解决上述问题，本发明提出了一种候鸟保护知识推理与人工鸟巢衍生式设计方法，通过构建候鸟保护领域的专业数据集，并引入数据处理框架，将观测数据、文献资料与环境因子关联，优化大语言模型的领域适应性和推理能力，从而生成特定场景下的精准候鸟保护方案，尤其是人工鸟巢的设计和搭建建议。此外，本发明建立了鸟巢动态受力模型，结合鸟类活动行为、栖息环境以及鸟巢材料特性，分析鸟巢在不同条件下的受力分布，并设计可视化计算工具，模拟鸟巢的受力分布并确定鸟巢形状、重量、材质的最优解。最终，将优化结果作为衍生式设计的输入条件，生成适配候鸟栖息需求与活动规律的定制化鸟巢，从而提升生态保护的智能化水平与科学性。

2、本发明的技术方案如下：

3、一种生态保护知识推理与人工鸟巢衍生式设计方法，包括如下步骤：

4、步骤1、搜集候鸟保护领域的多源数据，提取候鸟行为与栖息地相关的关键知识信息，构建候鸟保护领域多维知识数据集；

5、步骤2、本地部署大语言模型，并进行定制优化，通过知识库和推理引擎进行知识推理，模拟鸟类专家决策过程，测试与应用定制优化后的大语言模型；

6、步骤3、建立鸟巢动态受力模型；

7、步骤4、计算节点权重，生成点云模型和受力面模型，并进行可视化；

8、步骤5、设计鸟巢基座，建立鸟巢基座的三维模型；

9、步骤6、进行鸟巢主体的衍生式设计；

10、步骤7、制造鸟巢主体，并进行部署和监测。

11、进一步地，所述步骤1中，通过观测记录、文献、实地访谈、研究机构发布的专业数据、保护区的实时监测结果的方式搜集候鸟保护领域的多源数据；构建的候鸟保护领域多维知识数据集中包括候鸟的外观表征、候鸟行为模式、栖息地特点、候鸟在某地出现的时间及行为记录、候鸟行为的潜在成因及其生态意义、鸟巢参数、候鸟活动影响因素。

12、进一步地，所述步骤2的具体过程为：

13、步骤2.1、本地部署开源大语言模型；

14、步骤2.2、将候鸟保护领域多维知识数据集转换成大语言模型输入格式；

15、步骤2.3、通过低秩矩阵适应方法对大语言模型进行微调，实现定制优化；具体过程为：

16、步骤2.3.1、将大语言模型的预训练权重表示为两个低秩矩阵的乘积：

17、δw＝a·b；

18、其中，δw为预训练权重；表示第一低秩矩阵，d是原始权重矩阵的行维度，r是低秩矩阵的秩；表示第二低秩矩阵，k是原始权重矩阵的列维度；

19、步骤2.3.2、微调过程中，对a和b进行优化更新，公式为：

20、

21、其中，a′为更新后的a；b′为更新后的b；η为学习率；l为损失函数；

22、步骤2.3.3、经过微调后的预训练权重w表示为：

23、w＝wo+δw＝wo+a′·b′；

24、其中，wo是初始预训练权重；

25、步骤2.4、测试定制优化后的大语言模型；结合实际应用场景对定制优化后的大语言模型性能进行全面测试；若定制优化后的大语言模型输出结果未能达到预期，通过迭代优化机制扩展候鸟保护领域多维知识数据集，或调整训练参数；训练参数包括低秩矩阵的秩、输出缩放比、训练批量大小；

26、步骤2.5、应用定制优化后的大语言模型；将当前地区候鸟栖息情况输入定制优化后的大语言模型后，输出定制化候鸟保护建议；将当前地区鸟巢搭建环境条件输入定制优化后的大语言模型后，输出定制化鸟巢搭建建议与具体参数。

27、进一步地，所述步骤3的具体过程为：

28、步骤3.1、建立鸟巢动力学模型，公式如下：

29、l(t)＝fl(t)；

30、

31、fgravity＝m·g；

32、其中，l为鸟类位置；t为时间；fl(·)表示鸟类位置l的轨迹函数；v为速度；a为加速度；fgravity为重力；m为鸟类质量；g为重力加速度；

33、步骤3.2、建立鸟巢受力分布方程；具体如下：

34、受力点的分布与材料刚度相关，接触力的分配通过节点平均法计算：

35、

36、其中，fnor是法向接触力；n为节点的数量；ftotal(i)表示与第i个节点相关的总接触力值；

37、随后考虑材料刚度矩阵对分布力进行调整：

38、fdis＝k·fnitial；

39、其中，fdis是调整后的分布力；k是刚度矩阵；fnirial是节点的基础受力；

40、步骤3.3、建立摩擦力方程：

41、ffriction＝μ·fnor；

42、其中，ffriction为摩擦力；μ为摩擦系数；

43、步骤3.4、建立动态接触力方程，公式为：

44、

45、其中，fdynamic为动态接触力；为材料刚度；δ为变形量；c是阻尼系数；∥v∥是速度的模长；

46、步骤3.5、计算总接触力，公式为：

47、

48、其中，ftotal为总接触力。

49、进一步地，所述步骤4的具体过程为：

50、步骤4.1、生成鸟巢几何模型：

51、

52、其中，x、y、z分别表示节点的x轴、y轴、z轴坐标；为球的半径；θ为极角；φ为方位角；

53、筛选z>0的节点用于构建上半部分鸟巢的点云模型；

54、为了考虑鸟巢的几何高度将z轴坐标进行缩放调整：

55、

56、其中，z′为缩放调整后的z轴坐标；

57、步骤4.2、进行节点权重计算与筛选；具体过程为：

58、步骤4.2.1、计算受力权重，公式为：

59、

60、其中，ωforce为受力权重；fnitial为节点的基础受力；σ(fnitial)为fnitial的标准差；

61、步骤4.2.2、计算几何权重，公式为：

62、

63、其中，ωgeometry为几何权重；为节点距离中心的距离；α为调节参数；

64、步骤4.2.3、计算材料权重，公式为：

65、

66、其中，ωmaterial为材料权重；

67、步骤4.2.4、计算梯度权重，公式为：

68、

69、其中，为梯度权重；为梯度；为节点到中心的向量；

70、步骤4.2.5、通过多因素加权乘积形式计算综合权重ω，公式为：

71、

72、其中，a1、a2、a3、a4为不同的调节系数；

73、步骤4.2.6、预先设置阈值τ，删除综合权重低于阈值τ的节点；

74、步骤4.3、根据综合权重的值为每个节点分配颜色，实现点云模型的可视化：

75、c＝ω·cmax；

76、其中，c为颜色值；cmax为颜色的最大值；

77、通过3d散点图显示节点的空间分布和受力强度；

78、步骤4.4、对每个节点的受力值进行归一化处理，使用三角剖分算法将点云模型转化为连续的受力面模型：

79、

80、其中，为三角形面积；为三角形的不同边向量；

81、步骤4.5、对应力集中区域进行高亮显示，实现受力面模型可视化；标记高应力区域，筛选应力值大于预先设定比例的节点，并在三维模型中以不同颜色高亮显示；具体判断条件为：当f>γ·max(f)时，进行节点标记；其中，f为节点的应力值；γ为筛选阈值。

82、进一步地，所述步骤5的具体过程为：在三维设计平台中，绘制鸟巢主体放置的基本平台并建立鸟巢基座的三维模型，针对鸟巢的不同搭建环境，设计不同的鸟巢主体和鸟巢基座连接结构。

83、进一步地，所述步骤6的具体过程为：

84、步骤6.1、基于大语言模型建议与受力分析结果，确定人工鸟巢的安装位置、高度及整体尺寸；

85、步骤6.2、基于衍生式设计工具进行自动化设计，生成满足候鸟栖息需求的鸟巢主体；具体过程为：

86、步骤6.2.1、结合鸟巢的基本尺寸和形状范围，定义鸟巢的外轮廓和各个接口位置；在衍生式设计工具中，设置鸟巢的核心结构支撑部分，并根据受力分布数据生成各个结构组件的形状与尺寸；

87、步骤6.2.2、根据鸟巢主体的受力面，优化受力大的区域；结合节点权重和材料的力学性能，调整结构的厚度和刚度；

88、步骤6.2.3、明确鸟巢所需避开的物体，并设置为避障物；同时，确定鸟巢必须与之接触的物体，并将其定义为触及物，确保设计过程中各部分的连接和受力不发生冲突；

89、步骤6.2.4、设置衍生式设计的优化目标，同时，加入安装环境的适配性约束；

90、步骤6.3、将衍生式设计工具生成的鸟巢主体进行详细审查，并确保设计符合预设的强度、尺寸和材料要求；输出详细的鸟巢主体设计文件和三维模型，提供给制造团队用于后续的生产和安装。

91、进一步地，所述步骤7的具体过程为：

92、步骤7.1、根据衍生式设计结果，通过高精度制造工艺制作定制化鸟巢主体；鸟巢主体的制作包括材料加工、结构成型与基座装配；

93、步骤7.2、制造完成后，将鸟巢主体与鸟巢基座相结合，进行现场部署；在部署过程中，基于定制优化后的大语言模型建议策略，调整鸟巢基座及鸟巢主体的高度、倾斜角度和方向；结合现场的地形和环境特征，优化鸟巢主体与基座的连接方式；

94、步骤7.3、安装传感器或摄像设备进行后续监测，进一步验证鸟巢的设计效果，并为未来的大语言模型优化与设计升级提供数据支持。

95、本发明所带来的有益技术效果：

96、本发明基于智能化知识推理与大语言模型，能够结合候鸟的栖息需求、活动规律以及栖息地的环境因子，生成针对特定场景的精准保护方案，尤其是个性化定制的人工鸟巢设计。通过深度学习和数据处理框架，进行人工智能知识推理过程，能够根据不同地区、不同物种的需求，提供定制化的鸟巢设计方案，提高候鸟保护的精准性和效率。

97、本发明整合了候鸟外观、行为、栖息地特点、栖息时间、行为模式等多维数据，以及材料特性和动态受力分析，为人工鸟巢的设计提供了全面的数据支持。通过建立鸟巢的动态受力模型，精确模拟鸟巢在不同环境和鸟类活动下的受力分布，确保设计结果科学合理，具备较强的实际应用价值。

98、利用受力模型与可视化计算工具，本发明能够优化鸟巢的形状、重量、材质等设计参数，确保鸟巢在承受鸟类活动负载的同时，最大限度地降低材料浪费，实现轻量化和高强度的平衡。此外，结构的优化设计还能够有效提高鸟巢的稳定性和耐用性，减少人为干预和后期维护的需求。

99、本发明为候鸟栖息地提供了科学的保护策略和解决方案，能够为生态环境改善、物种保护及生物多样性保护提供有力支持。通过设计适合不同候鸟物种的定制化鸟巢，有望进一步提高濒危候鸟繁殖率，推动生态保护措施的落实和持续发展。