基于楼盖物理分析模型嵌入的智能结构设计方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种基于楼盖物理分析模型嵌入的智能结构设计方法及系统，包括：获取楼盖结构标准层中的结构元素，构建用于计算楼盖结构竖向变形的参数化的楼盖物理分析模型；将所述楼盖物理分析模型嵌入预设的智能结构设计模型，通过所述智能结构设计模型评估楼面竖向位移，并将评估结果反馈至智能结构设计模型，不断迭代调整生成最优智能结构设计模型；将待设计的建筑平面数据输入楼盖物理模型嵌入的智能结构设计模型，生成结构方案设计结果。通过本发明专利技术解决了现有建筑设计未能考虑楼盖竖向位移的缺陷。向位移的缺陷。向位移的缺陷。

【技术实现步骤摘要】
基于楼盖物理分析模型嵌入的智能结构设计方法及系统


[0001]本专利技术涉及智能建筑设计
，尤其涉及一种基于楼盖物理分析模型嵌入的智能结构设计方法及系统。

技术介绍

[0002]对于建筑结构设计而言，楼盖结构的竖向位移是关键的控制性指标之一。无论是对于剪力墙、支撑、柱子等抗侧力结构构件的设计，还是对于结构梁这种水平传力结构构件，在结构方案设计时对楼盖结构的竖向位移加以考虑，都会使得结构方案设计结果更加合理，且具有更优的力学性能和楼面舒适度。
[0003]因此，开发楼盖物理模型嵌入的智能化结构方案设计方法，对于提升基于神经网络方法的结构方案设计的设计效果，是具有重要意义。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种基于楼盖物理分析模型嵌入的智能结构设计方法及系统，用以解决现有建筑设计未能考虑楼盖竖向位移的缺陷。
[0005]本专利技术提供一种基于楼盖物理分析模型嵌入的智能结构设计方法，包括：
[0006]获取楼盖结构标准层中的结构元素，构建用于计算楼盖结构竖向变形的参数化的楼盖物理分析模型；
[0007]将所述楼盖物理分析模型嵌入预设的智能结构设计模型，通过所述智能结构设计模型评估楼面竖向位移，并将评估结果反馈至智能结构设计模型，不断迭代调整生成最优智能结构设计模型；
[0008]将待设计的建筑平面数据输入楼盖物理分析模型嵌入的智能结构设计模型，生成结构方案设计结果。
[0009]根据本专利技术提供的一种基于楼盖物理分析模型嵌入的智能结构设计方法，所述获取楼盖结构标准层中的结构元素数据，构建用于计算楼盖结构竖向变形的参数化的楼盖物理分析模型，具体包括：
[0010]将楼盖结构标准层中的结构元素用矢量化方法表示；
[0011]基于有限元方法，建立重力荷载作用下的矢量化表示的楼盖结构标准层的有限元模型；
[0012]对所述楼盖结构标准层的有限元模型进行物理分析，获取楼盖结构在重力荷载作用下的竖向位移，建立楼盖物理分析模型。
[0013]根据本专利技术提供的一种基于楼盖物理分析模型嵌入的智能结构设计方法，将楼盖结构标准层中的结构元素用矢量化方法表示，具体包括：
[0014]所述楼盖结构标准层中的结构元素包括：抗侧力结构元素和水平传力结构元素，抗侧力结构元素包括剪力墙、支撑、柱子的至少一种，水平传力结构元素包括结构梁、楼板中的至少一种；
[0015]在楼盖结构的平面布置中，抗侧力结构元素和水平传力结构元素中的剪力墙的墙段的两端点位置、支撑的两端点位置、柱子位置、结构梁两端点位置、楼板轮廓，所述抗侧力结构元素和水平传力结构元素中的剪力墙的墙段的墙厚和所用材料、支撑截面尺寸和所用材料、柱子截面尺寸和所用材料、结构梁截面尺寸和所用材料、楼板厚度和所用材料。
[0016]根据本专利技术提供的一种基于楼盖物理分析模型嵌入的智能结构设计方法，将所述楼盖物理分析模型嵌入预设的智能结构设计模型，具体包括：
[0017]所述智能结构设计模型中包括预设的图像卷积神经网络和图像生成对抗网络；
[0018]将所述楼盖物理分析模型以楼盖物理特征损失函数的形式嵌入用于结构方案设计的图像卷积神经网络；
[0019]将所述楼盖物理分析模型以楼盖物理特征损失函数和楼盖物理特征判别器神经网络的形式嵌入用于结构方案设计的图像生成对抗网络。
[0020]根据本专利技术提供的一种基于楼盖物理分析模型嵌入的智能结构设计方法，将所述楼盖物理分析模型以楼盖物理特征损失函数的形式嵌入用于结构方案设计的图像卷积神经网络，具体包括：
[0021]将待设计的建筑平面数据对应的智能结构设计模型所生成的结构方案设计结果建立物理分析模型，得到生成结果楼面竖向位移；
[0022]将待设计的建筑平面数据对应的目标设计结果建立物理分析模型，得到目标结果楼面竖向位移；
[0023]将所述生成结果楼面竖向位移与所述目标结果楼面竖向位移进行比对生成第一差异值，将所述生成结果楼面竖向位移与预设的楼面竖向位移的设计经验限值进行比对生成第二差异值，将所述第一差异值和第二差异值组合设定为适用于图像卷积神经网络方法的第一楼盖物理特征损失函数；
[0024]将所述第一楼盖物理特征损失函数与图像卷积神经网络自带的损失函数结合，生成新的损失函数，完成楼盖物理分析模型嵌入图像卷积神经网络。
[0025]根据本专利技术提供的一种基于楼盖物理分析模型嵌入的智能结构设计方法，将所述楼盖物理分析模型以楼盖物理特征损失函数和楼盖物理特征判别器神经网络的形式嵌入用于结构方案设计的图像生成对抗网络，具体包括：
[0026]将待设计的建筑平面数据对应的智能结构设计模型生成的结构方案设计结果建立物理分析模型，得到生成结果楼面竖向位移；
[0027]将待设计的建筑平面数据对应的目标设计结果建立物理分析模型，得到目标结果楼面竖向位移；
[0028]将所述生成结果楼面竖向位移与所述目标结果楼面竖向位移进行比对生成第三差异值，将所述生成结果楼面竖向位移与预设的楼面竖向位移的设计经验限值进行比对生成第四差异值，将所述第三差异值和第四差异值组合设定为适用于图像卷积神经网络方法的第二楼盖物理特征损失函数；
[0029]构建可分析生成结果楼面竖向位移和目标结果楼面竖向位移的高维特征差异的楼盖物理特征判别器神经网络；
[0030]将所述第二楼盖物理特征损失函数与图像卷积神经网络方法原本的损失函数结合，作为新的损失函数；在图像生成对抗网络中添加一个楼盖物理特征判别器神经网络作
为图像生成对抗网络的一个新的判别器网络，完成楼盖物理分析模型嵌入图像生成对抗网络。
[0031]本专利技术还提供一种基于楼盖物理分析模型嵌入的智能结构设计系统，所述系统包括：
[0032]物理分析模块，用于获取楼盖结构标准层中的结构元素，构建用于计算楼盖结构竖向变形的参数化的楼盖物理分析模型；
[0033]物理嵌入模块，用于将所述楼盖物理分析模型嵌入预设的智能结构设计模型，通过所述智能结构设计模型评估楼面竖向位移，并将评估结果反馈至智能结构设计模型，不断迭代调整生成最优智能结构设计模型；
[0034]嵌入设计模块，用于将待设计的建筑平面数据输入楼盖物理分析模型嵌入的智能结构设计模型，生成结构方案设计结果。
[0035]本专利技术还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述基于楼盖物理分析模型嵌入的智能结构设计方法。
[0036]本专利技术还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述基于楼盖物理分析模型嵌入的智能结构设计方法。
[0037]本专利技术还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述基于楼盖物理分析模型嵌入的智能结构设计方法。
[0038]本专利技术提供的一种基本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于楼盖物理分析模型嵌入的智能结构设计方法，其特征在于，包括：获取楼盖结构标准层中的结构元素，构建用于计算楼盖结构竖向变形的参数化的楼盖物理分析模型；将所述楼盖物理分析模型嵌入预设的智能结构设计模型，通过所述智能结构设计模型评估楼面竖向位移，并将评估结果反馈至智能结构设计模型，不断迭代调整生成最优智能结构设计模型；将待设计的建筑平面数据输入楼盖物理分析模型嵌入的智能结构设计模型，生成结构方案设计结果。2.根据权利要求1所述的基于楼盖物理分析模型嵌入的智能结构设计方法，其特征在于，所述获取楼盖结构标准层中的结构元素数据，构建用于计算楼盖结构竖向变形的参数化的楼盖物理分析模型，具体包括：将楼盖结构标准层中的结构元素用矢量化方法表示；基于有限元方法，建立重力荷载作用下的矢量化表示的楼盖结构标准层的有限元模型；对所述楼盖结构标准层的有限元模型进行物理分析，获取楼盖结构在重力荷载作用下的竖向位移，建立楼盖物理分析模型。3.根据权利要求2所述的基于楼盖物理分析模型嵌入的智能结构设计方法，其特征在于，将楼盖结构标准层中的结构元素用矢量化方法表示，具体包括：所述楼盖结构标准层中的结构元素包括：抗侧力结构元素和水平传力结构元素，抗侧力结构元素包括剪力墙、支撑、柱子的至少一种，水平传力结构元素包括结构梁、楼板中的至少一种；在楼盖结构的平面布置中，抗侧力结构元素和水平传力结构元素中的剪力墙的墙段的两端点位置、支撑的两端点位置、柱子位置、结构梁两端点位置、楼板轮廓，所述抗侧力结构元素和水平传力结构元素中的剪力墙的墙段的墙厚和所用材料、支撑界面尺寸和所用材料、柱子截面尺寸和所用材料、结构梁截面尺寸和所用材料、楼板厚度和所用材料。4.根据权利要求1所述的基于楼盖物理分析模型嵌入的智能结构设计方法，其特征在于，将所述楼盖物理分析模型嵌入预设的智能结构设计模型，具体包括：所述智能结构设计模型中包括预设的图像卷积神经网络和图像生成对抗网络；将所述楼盖物理分析模型以楼盖物理特征损失函数的形式嵌入用于结构方案设计的图像卷积神经网络；将所述楼盖物理分析模型以楼盖物理特征损失函数和楼盖物理特征判别器神经网络的形式嵌入用于结构方案设计的图像生成对抗网络。5.根据权利要求4所述的基于楼盖物理分析模型嵌入的智能结构设计方法，其特征在于，将所述楼盖物理分析模型以楼盖物理特征损失函数的形式嵌入用于结构方案设计的图像卷积神经网络，具体包括：将待设计的建筑平面数据对应的智能结构设计模型所生成的结构方案设计结果建立物理分析模型，得到生成结果楼面竖向位移；将待设计的建筑平面数据对应的目标设计结果建立物理分析模型，得到目标结果楼面竖向位移；
将所述生成结果楼面竖向位移与所述目标结果楼面竖向位移进行比对生成第...

【专利技术属性】
技术研发人员：陆新征，赵鹏举，冯奕天，廖文杰，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：