一种构建剪力墙布局设计的个性化人工智能助手的方法技术

发明专利技术提供一种应用个性化人工智能助手构建剪力墙布局设计的方法。该方法包括获取待处理建筑CAD图纸的建筑像素图像、设置设计参数、Stable Diffusion模型基于建筑像素图像生成剪力墙布局像素图像和将剪力墙布局像素图像转换为结构计算模型等步骤。该方法首次将Stable Diffusion网络与剪力墙布局问题结合起来，将建筑像素图作为初始噪声，并以设计约束作为生成结构像素图的条件。采用小样本训练集，并可以产生多样的剪力墙布局设计。同时，对用户的神经网络训练技能要求较低，普通用户也可以很好地训练和应用。能够基本满足设计需求，并与其他生成式研究具有相当的设计效果。经过微调后，将会获得更好的效果，达到辅助设计的目的。计的目的。计的目的。

【技术实现步骤摘要】
一种构建剪力墙布局设计的个性化人工智能助手的方法


[0001]本专利技术涉及土木工程
，特别涉及一种应用个性化人工智能助手构建剪力墙布局设计的方法。

技术介绍

[0002]钢筋混凝土剪力墙结构因其具有良好的抗震性能等优点在高层建筑中广泛应用,其中剪力墙的布局对建筑物的抗震性能至关重要。然而，剪力墙的布局设计通常需要结构工程师拥有多年的设计经验，并且需要反复的试错和调整，从而保证其安全性和经济性。这一过程重复性劳动多，效率低，人工成本高。
[0003]针对这一挑战，国内外的专家学者致力于研究自动化设计剪力墙布局的方法。一些解决方案采用启发式算法，但需要大量的时间进行迭代求解。近年来，随着人工智能的发展，一些基于深度学习的方法也被探索用于剪力墙的布局设计。这些方法利用设计师的经验，能够快速生成设计结果。然而，为了获得令人满意的生成结果，需要大量的配对数据用于神经网络的训练。在训练过程中，需要有经验丰富的机器学习专家处理可能出现的问题，例如模式崩溃。同时，目前的研究成果通常只能生成单一的设计选项，并且生成结果受限于所使用数据集的设计风格本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种应用个性化人工智能助手构建剪力墙布局设计的方法，其特征在于，包括以下步骤：1)响应于构建剪力墙布局设计生成请求，获取待处理建筑CAD图纸的建筑像素图像；2)设置设计参数；3)Stable Diffusion模型基于建筑像素图像生成剪力墙布局像素图像；其中，所述Stable Diffusion模型的输入是经过处理的建筑像素图，并以文本描述“高层剪力墙布局设计”作为提示；所述Stable Diffusion模型将建筑像素图作为初始噪声，并以设计约束作为生成结构像素图的条件；所述Stable Diffusion模型的输出为剪力墙布局像素图像；训练Stable Diffusion模型时，在编码器和解码器之间增加交叉注意力层，并使用LoRA作为注意力机制；4)将剪力墙布局像素图像转换为结构计算模型。2.根据权利要求1所述的一种应用个性化人工智能助手构建剪力墙布局设计的方法，其特征在于：所述Stable Diffusion模型包括VAE、文本编码器、图像解码器和图像信息生成器；VAE将建筑像素图映射到隐空间得到一个纯噪声向量；文本编码器将文本描述“高层剪力墙布局设计”转换为语义向量；将纯噪声向量与语义向量拼接起来作为条件向量；图像信息生成器使用降噪U
‑
Net网络和采样器算法在隐空间中进行扩散过程，通过扩散过程逐步从隐空间向原始空间扩散，从纯噪声向量逐步生成包含语义信息的潜在向量；在每一步扩散中，使用图像解码器根据条件向量和当前的图像状态生成一个去噪函数用于修复图像中的噪声，并使图像更接近目标图像；经过多步扩散后，VAE将潜在向量解码为最终的剪力墙布局像素图像。3.根据权利要求1所述的一种应用个性化人工智能助手构建剪力墙布局设计的方法，其特征在于：训练Stable Diffusion模型时，利用OpenCV对分别由建筑平面图和剪力墙平面图提取的几何线段进行像素化；将建筑像素图像和结构像素图像作为训练数据集；其中，XML文件用于获取建筑基线的位置和门窗开洞的尺寸；DXF文件用于获取...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘界鹏，王禄锋，程国忠，
申请(专利权)人：重庆大学，
类型：发明
国别省市：