本发明涉及数据处理，具体涉及一种alc绿色环保墙板使用寿命预测方法。
背景技术：
1、目前，墙板的使用寿命往往依赖于经验数据或简单的材料耐久性测试。这种方法没有考虑到墙板在实际应用中的环境变量，如温度、湿度、风速、降雨等外界因素的综合影响。例如，在某个沿海地区，墙板可能暴露在高湿度和盐雾环境中，长期受腐蚀作用，但如果仅根据一般的实验室测试数据进行预测，寿命可能会被过度估计。此外，传统方法往往缺乏对墙板表面缺陷的实时监测，无法有效识别微小裂缝或剥落等早期损坏，导致在温度波动等外力作用下墙板性能迅速恶化，但并未在预测中得到充分考虑，最终影响预测的准确性和可靠性。
2、现有技术存在着alc环保墙板使用寿命预测可靠性低，预测不准确的技术问题。
技术实现思路
1、本申请提供了一种alc绿色环保墙板使用寿命预测方法，用于针对解决现有技术中alc环保墙板使用寿命预测可靠性低，预测不准确的技术问题。
2、鉴于上述问题，本申请提供了一种alc绿色环保墙板使用寿命预测方法，所述方法包括：
3、获取目标alc环保墙板的应用环境状态信息，构建第一使用约束；
4、对所述目标alc环保墙板进行表面图像采集，并利用墙体表面状态识别器对采集获得的墙板表面图像集合进行缺陷识别，确定多个表面缺陷识别结果，其中，多个表面缺陷识别结果包括多个缺陷位置；
5、基于所述多个缺陷位置和所述多个表面缺陷识别结果进行测试点位层次筛选，确定k个测试点位，其中，k为大于等于1的整数；
6、在所述k个测试点位处墙板的内侧和外侧分别布设k个内侧温度传感器和k个外侧温度传感器，并在所述k个测试点位的墙板外侧布设加热灯和冷却设备，根据所述应用环境状态信息对所述加热灯和冷却设备进行调控，模拟墙板应用中的周期性温度波动；
7、通过对所述k个内侧温度传感器和k个外侧温度传感器采集的温度进行提取，获得k个周期性内侧温度集合和k个周期性外侧温度集合；
8、对所述k个周期性内侧温度集合和所述k个周期性外侧温度集合分别进行曲线拟合，获得k个周期性内侧温度波动曲线和k个周期性外侧温度波动曲线，并对所述k个周期性内侧温度波动曲线和所述k个周期性外侧温度波动曲线进行映射分析，确定k个时滞因子和k个衰减因子；
9、分别对所述k个时滞因子和所述k个衰减因子进行因子密集性分析，确定测试集中时滞因子和测试集中衰减因子；
10、调用使用寿命预测器对所述测试集中时滞因子和所述测试集中衰减因子进行分析，确定所述目标alc环保墙板的使用寿命预测结果。
11、本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
12、本申请通过获取目标alc环保墙板的应用环境状态信息，构建第一使用约束，然后对目标alc环保墙板进行表面图像采集，并利用墙体表面状态识别器对采集获得的墙板表面图像集合进行缺陷识别，确定多个表面缺陷识别结果，其中，多个表面缺陷识别结果包括多个缺陷位置，进而基于多个缺陷位置和多个表面缺陷识别结果进行测试点位层次筛选，确定k个测试点位，其中，k为大于等于1的整数，在k个测试点位处墙板的内侧和外侧分别布设k个内侧温度传感器和k个外侧温度传感器，并在k个测试点位的墙板外侧布设加热灯和冷却设备，根据应用环境状态信息对加热灯和冷却设备进行调控，模拟墙板应用中的周期性温度波动，然后通过对k个内侧温度传感器和k个外侧温度传感器采集的温度进行提取，获得k个周期性内侧温度集合和k个周期性外侧温度集合，进而对k个周期性内侧温度集合和k个周期性外侧温度集合分别进行曲线拟合，获得k个周期性内侧温度波动曲线和k个周期性外侧温度波动曲线，并对k个周期性内侧温度波动曲线和k个周期性外侧温度波动曲线进行映射分析，确定k个时滞因子和k个衰减因子，分别对k个时滞因子和k个衰减因子进行因子密集性分析，确定测试集中时滞因子和测试集中衰减因子，然后调用使用寿命预测器对测试集中时滞因子和测试集中衰减因子进行分析，确定目标alc环保墙板的使用寿命预测结果。达到了贴合环保墙板实际使用场景，提高预测准确性的技术效果。
1.一种alc绿色环保墙板使用寿命预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的一种alc绿色环保墙板使用寿命预测方法，其特征在于，分别对所述k个时滞因子和所述k个衰减因子进行因子密集性分析，确定测试集中时滞因子和测试集中衰减因子，包括：
3.如权利要求2所述的一种alc绿色环保墙板使用寿命预测方法，其特征在于，分别以所述时滞因子均值和所述衰减因子均值为分析起点，按照预设时滞搜索带宽和预设衰减搜索带宽在所述k个时滞因子和所述k个衰减因子中进行迭代，确定时滞因子密集集合和衰减因子密集集合，包括：
4.如权利要求1所述的一种alc绿色环保墙板使用寿命预测方法，其特征在于，对所述k个周期性内侧温度集合和所述k个周期性外侧温度集合分别进行曲线拟合，获得k个周期性内侧温度波动曲线和k个周期性外侧温度波动曲线，并对所述k个周期性内侧温度波动曲线和所述k个周期性外侧温度波动曲线进行映射分析，确定k个时滞因子和k个衰减因子，包括：
5.如权利要求4所述的一种alc绿色环保墙板使用寿命预测方法，其特征在于，包括：
6.如权利要求5所述的一种alc绿色环保墙板使用寿命预测方法，其特征在于，基于所述k个周期性外侧极值序列和所述k个周期性内侧极值序列进行映射温度值衰减分析，确定k个初始衰减因子集合，包括：
7.如权利要求1所述的一种alc绿色环保墙板使用寿命预测方法，其特征在于，基于所述多个缺陷位置和所述多个表面缺陷识别结果进行测试点位层次筛选，确定k个测试点位，包括：
8.如权利要求7所述的一种alc绿色环保墙板使用寿命预测方法，其特征在于，包括：
