基于GAN的框架-支撑建筑结构设计方法、系统及计算机技术方案

本发明专利技术公开了一种基于生成对抗网络的框架

【技术实现步骤摘要】
基于GAN的框架
‑
支撑建筑结构设计方法、系统及计算机


[0001]本专利技术涉及计算机视觉
，更具体地，涉及一种基于生成对抗网络的框架
‑
支撑建筑结构设计方法、系统及计算机。

技术介绍

[0002]结构构件布置作为结构设计的第一步和最重要的一步，往往决定结构的安全性能和经济性能。现有的结构构件布置是由建筑设计师在初步设计好建筑图纸后，由结构工程师进行布置，因此需要结构工程师拥有丰富的设计经验并与建筑设计师相互协调才能完成，从而消耗大量的人力和财力。同时，随着经济发展和人民生活水平的提高，装配式建筑以建造速度快，能源消耗低的特点受到了各国政府和广大建筑工程师的青睐。其中，装配式钢结构建筑作为装配式建筑中的重要成员，拥有轻质高强和良好的韧性和抗震性能，在工业建筑和住宅等得到了广泛的应用。然而，装配式钢结构建筑由于构件复杂且种类较多，在设计阶段需要反复商议构件的具体布置位置，从而消耗大量时间。
[0003]近些年，随着人工智能的发展，尤其是生成对抗网络(Generative Adversarial 本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于生成对抗网络的框架
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支撑建筑结构设计方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、对生成对抗网络的柱部分和支撑部分分别进行针对柱设计和支撑设计的预训练；S2、将建筑图纸进行语义化处理：将所述建筑图纸中的关键构件，包括墙、门窗、柱和支撑设置不同的颜色进行标注和填充；S3、进行柱的智能设计：经过预训练的生成对抗网络柱部分识别步骤S2获得的建筑图纸，并在建筑图纸上绘制出柱的布置位置；S4、进行支撑的智能设计：经过预训练的生成对抗网络支撑部分识别步骤S3输出的图纸中建筑图纸关键构件和柱的布置位置，根据支撑的布置规则对柱的布置进行进一步优化，从而使得支撑布置的位置更加合理，并在此基础上绘制出支撑的布置位置，从而生成智能设计的建筑结构图纸；步骤S3和S4预训练所用建筑结构图纸的类型与待生成建筑结构图纸的类型相同；步骤S3和S4生成的建筑结构图纸的评价指标不仅包括生成的图片质量，还包括建筑结构的主观和客观评价。2.根据权利要求1所述的一种基于生成对抗网络的框架
‑
支撑建筑结构设计方法，其特征在于，所述设计过程根据条件概率公式按照框架
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支撑结构设计步骤进行解耦：log p(A
col
,A
br
)＝log p(A
col
)+log p(A
br
|A
col
)，式中，p(A
col
,A
br
)代表建筑结构的设计过程的概率分布函数，p(A
col
)代表仅布置柱时的概率分布函数，p(A
br
|A
col
)代表完成柱布置后布置支撑时的概率分布函数。3.根据权利要求2所述的一种基于生成对抗网络的框架
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支撑建筑结构设计方法，其特征在于，所述步骤S3和步骤S4中的生成对抗网络中，生成器包括下采样层、残差块和...

【专利技术属性】
技术研发人员：付柏超，王伟，高宇擎，
申请(专利权)人：同济大学，
类型：发明
国别省市：