1.一种用于大型装备的模型重构方法，其特征在于，步骤如下：步骤S100：获取样本仿真结果，具体是，建立大型装备的模型并确定工况受力范围，基于工况受力范围选取典型样本工况，基于典型样本工况对大型装备进行仿真，得到样本仿真结果集；步骤S200：获取预测仿真结果，具体是，将步骤S100中的样本仿真结果集作为训练样本，基于机器学习算法对所述训练样本进行训练，得到所有工况受力范围内节点的预测受力结果；比较预测受力结果和实际受力结果得到受力误差，受力误差超过误差临界值则更换机器学习算法，再次对训练样本进行训练，直到受力误差不超过误差临界值，将预测受力结果和节点坐标作为预测仿真结果输出；步骤S300：构建三维云图模型，具体是，读取步骤S200中的预测仿真结果，获得节点坐标和节点应力变形值，所述节点应力变形值包括节点应力值和节点位移数据，基于节点坐标构建散点图；所述节点应力值和颜色进行对应并对节点赋色，得到三维云图模型。
2.根据权利要求1所述的模型重构方法，其特征在于，在步骤S100中，典型样本工况包括工况受力范围内的最大值和最小值。
3.根据权利要求2所述的模型重构方法，其特征在于，在步骤S100中，典型样本工况还包括工况受力范围内等距选取的至少占总工况30％的工况。
4.根据权利要求1所述的模型重构方法，其特征在于，在步骤S200中，所述误差临界值取1％。
5.根据权利要求1所述的模型重构方法，其特征在于，在步骤S300中，构建三维云图模型的具体步骤如下：步骤S301：构建散点图并调节节点大小，具体是，读取步骤S2中的预测仿真结果，获得节点坐标和节点应力变形值，基于节点坐标构建散点图，调整散点图中节点的大小属性，使得相邻节点形成接触；步骤S302：构建节点和颜色的映射，具体是，通过节点应力值和色阶进行对应并将节点所对应的颜色赋予到步骤S301中的散点图中，得到三维云图模型。
6.根据权利要求5所述的模型重构方法，其特征在于，在步骤S302中，所述节点应力值和色阶之间基于渐变色对应，红色对应最大的节点应力值，蓝色对应最小的节点应力值；或者是，节点应力值和色阶之间基于灰度对应，越深的颜色对应越大的节点应力值，越浅的颜色对应越小的节点应力值。
7.根据权利要求1-6任意一项所述的模型重构方法，其特征在于，所述大型装备为凿岩台车臂架。
8.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器，用于存储计算机程序；处理器，用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的模型重构方法。
9.一种计算机介质，其特征在于，所述计算机介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的模型重构方法。
