公开(公告)号：CN111666617B

公开(公告)日：2021-09-14

申请号：CN202010446468.9

申请日：2020-05-25

申请人： 清华大学

发明人： 陆新征 ,  廖文杰 ,  郑哲

IPC分类号： G06F30/13 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06T11/40

摘要： 本申请提出一种基于对抗生成网络的剪力墙布置方法和装置，其中，方法包括：获取待处理的建筑设计图纸；提取建筑设计图纸中的关键元素，并对关键元素进行不同颜色填充处理，生成待输入图像特征；将待输入图像特征输入预先训练的结构对抗生成网络模型进行处理，生成结构设计图纸。由此，能够根据建筑设计中的标准层平面图纸，快速输出对应的剪力墙结构设计，实现建筑设计对应的剪力墙结构快速设计。

公开(公告)号：CN116186826B

公开(公告)日：2023-08-25

申请号：CN202211516303.X

申请日：2022-11-29

申请人： 清华大学

发明人： 陆新征 ,  廖文杰 ,  赵鹏举

IPC分类号： G06F30/13 ,  G06F30/27 ,  G06N3/045 ,  G06N3/042 ,  G06N3/08 ,  G06F111/04 ,  G06F119/14

摘要： 本发明提供一种基于数据‑力学耦合驱动图神经网络的隔震支座设计方法，该方法包括：获取上部建筑结构设计数据和抗震设计条件；根据上部建筑结构设计数据和抗震设计条件，构造待输入图谱表示；将待输入图谱表示输入至预先训练的数据‑力学耦合驱动图神经网络模型，得到隔震支座设计图谱，隔震支座设计图谱以支座类型和支座直径为节点特征；根据隔震支座设计图谱，对隔震支座进行设计。该方法通过可同时学习数据特征和力学特征的数据‑力学耦合驱动图神经网络模型，进行经过力学约束的数据学习，能够有效掌握建筑结构隔震支座的准确设计，并提升建筑结构隔震支座智能设计的有效性和准确性。

公开(公告)号：CN116186826A

公开(公告)日：2023-05-30

申请号：CN202211516303.X

申请日：2022-11-29

申请人： 清华大学

发明人： 陆新征 ,  廖文杰 ,  赵鹏举

IPC分类号： G06F30/13 ,  G06F30/27 ,  G06N3/045 ,  G06N3/042 ,  G06N3/08 ,  G06F111/04 ,  G06F119/14

摘要： 本发明提供一种基于数据‑力学耦合驱动图神经网络的隔震支座设计方法，该方法包括：获取上部建筑结构设计数据和抗震设计条件；根据上部建筑结构设计数据和抗震设计条件，构造待输入图谱表示；将待输入图谱表示输入至预先训练的数据‑力学耦合驱动图神经网络模型，得到隔震支座设计图谱，隔震支座设计图谱以支座类型和支座直径为节点特征；根据隔震支座设计图谱，对隔震支座进行设计。该方法通过可同时学习数据特征和力学特征的数据‑力学耦合驱动图神经网络模型，进行经过力学约束的数据学习，能够有效掌握建筑结构隔震支座的准确设计，并提升建筑结构隔震支座智能设计的有效性和准确性。

公开(公告)号：CN116186825A

公开(公告)日：2023-05-30

申请号：CN202211516253.5

申请日：2022-11-29

申请人： 清华大学

发明人： 陆新征 ,  赵鹏举 ,  廖文杰

IPC分类号： G06F30/13 ,  G06F30/27 ,  G06F30/23 ,  G06N3/042 ,  G06N3/08 ,  G06F18/241 ,  G06F18/243 ,  G06F18/22 ,  G06F111/10

摘要： 本发明提供一种基于图节点分类图神经网络的剪力墙设计方法和装置，包括：获取待处理的目标建筑平面设计图纸；将待处理的目标建筑平面设计图纸表示为由图节点和图边构成的图谱格式；其中，图节点表示关键元素，图边表示关键元素图节点的连接关系；提取图谱中图节点以及图边的特征，形成待输入的建筑平面图谱特征；将待输入建筑平面图谱特征输入至预先构建的剪力墙设计的图节点分类图神经网络模型，以得到剪力墙设计图谱；基于剪力墙设计图谱得到剪力墙设计结果。本发明可以快速进行剪力墙设计，极大提高了结构初步设计阶段剪力墙的设计效率和设计质量。

公开(公告)号：CN116186824A

公开(公告)日：2023-05-30

申请号：CN202211516089.8

申请日：2022-11-29

申请人： 清华大学

发明人： 陆新征 ,  廖文杰 ,  赵鹏举 ,  费一凡

IPC分类号： G06F30/13 ,  G06F30/27 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/08

摘要： 本发明提供一种基于图像嵌入图神经网络模型的建筑结构布置方法，包括：获取建筑构件的矢量数据，并根据所述建筑矢量数据构造建筑构件图谱表示和图像表示；将所述建筑构件图谱表示和图像表示输入至预训练的图像嵌入图神经网络模型，通过所述图像嵌入图神经网络模型生成结构设计图谱；将所述结构设计图谱中节点和边特征向量输出，通过标准化处理，完成建筑结构布置方案的设计。本发明解决了现有建筑结构设计效率低、经验利用率不高的问题。

公开(公告)号：CN114925416B

公开(公告)日：2022-12-23

申请号：CN202210442784.8

申请日：2022-04-25

申请人： 清华大学

发明人： 陆新征 ,  廖文杰 ,  赵鹏举 ,  费一凡

IPC分类号： G06F30/13 ,  G06F30/27 ,  G06F119/14

摘要： 本发明提供一种基于数据转换的建筑结构生成方法及装置，其中的方法包括：提取建筑设计图中的关键元素，解析出关键元素的节点矢量坐标；根据节点矢量坐标和建筑结构生成对抗网络，获取建筑结构设计像素图；建筑结构生成对抗网络包括竖向结构生成对抗网络和水平结构生成对抗网络；将建筑结构设计像素图中构件节点像素坐标转换为构件节点矢量坐标，并将所述构件节点矢量坐标绘制于所述建筑设计图中；获取建筑构件截面尺寸，根据建筑构件截面尺寸和构件节点矢量坐标构建结构计算模型。该方法实现了建筑结构智能化设计全过程矢量数据与像素数据的自动转换，有效提升了建筑结构生成的效率和稳定性，为进一步开展建筑结构力学性能计算做准备。

公开(公告)号：CN114417465B

公开(公告)日：2022-10-11

申请号：CN202111673685.2

申请日：2021-12-31

申请人： 清华大学

发明人： 陆新征 ,  廖文杰

IPC分类号： G06F30/13 ,  G06F30/27 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明提供一种基于深度学习的隔震结构生成方法及装置，方法包括：获取待处理的建筑设计图和隔震结构设计条件；基于建筑设计图和隔震结构设计条件，得到上部结构设计图；将上部结构设计图和隔震结构设计条件输入隔震层设计模型，得到隔震层设计模型输出的隔震层布置参数；隔震层设计模型是基于隔震设计样本数据对深度神经网络模型进行训练得到的；基于隔震层布置参数和上部结构设计图，生成隔震结构设计结果。通过隔震层设计模型能够基于上部结构设计图和隔震结构设计条件获得隔震层布置参数，进而得到合理的隔震结构设计结果，可以有效提高隔震结构设计效率，降低隔震结构设计过程中对专业经验的依赖性。

公开(公告)号：CN114880739A

公开(公告)日：2022-08-09

申请号：CN202210444462.7

申请日：2022-04-25

申请人： 清华大学

发明人： 陆新征 ,  赵鹏举 ,  廖文杰 ,  费一凡

IPC分类号： G06F30/13 ,  G06F30/27 ,  G06F119/14

摘要： 本发明涉及生成式建筑结构设计方案的再优化设计方法和装置，包括：根据关键特征，获取目标建筑结构的关键特征掩码；将目标建筑结构的待优化结构布置方案图像、建筑方案图像和关键特征掩码进行组合，得到相应的组合张量；将组合张量输入预存的结构布置方案优化模型，得到待优化结构布置方案图像的优化结果；其中，结构布置方案优化模型，包括：基于结构布置方案优化样本以及考虑关键特征定义的损失函数训练得到的神经网络优化模块，以及基于进化优化算法、力学和经验规则设定的进化优化模块。本发明对待优化结构布置方案图像进行关键特征优化以及基于力学和经验规则的优化，进而得到更为精准的建筑结构的结构布置方案。

公开(公告)号：CN113987637B

公开(公告)日：2022-07-01

申请号：CN202111241744.9

申请日：2021-10-25

申请人： 清华大学

发明人： 陆新征 ,  赵鹏举 ,  廖文杰

IPC分类号： G06F30/13 ,  G06F30/27 ,  G06F30/23 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06F119/14

摘要： 本发明提供一种基于生成对抗网络的楼盖结构设计方法和装置，其中所述方法包括：获取待处理的建筑平面设计图纸；提取所述建筑平面设计图纸中的关键元素，并对所述关键元素进行不同颜色填充处理，生成待输入图像特征；所述待输入图像特征包括待输入建筑构件图像特征以及待输入建筑空间图像特征；将所述待输入图像特征输入至楼盖结构设计生成对抗网络模型，生成楼盖结构设计图像；其中，所述楼盖结构设计生成对抗网络模型是基于建筑设计图像样本数据以及预先标定的楼盖结构设计标签图像数据进行训练后得到。本发明可以快速生成楼盖结构设计图像，极大提高了楼盖结构初步设计阶段的设计效率。

公开(公告)号：CN114491740A

公开(公告)日：2022-05-13

申请号：CN202111667931.3

申请日：2021-12-31

申请人： 清华大学

发明人： 陆新征 ,  赵鹏举 ,  廖文杰 ,  费一凡

IPC分类号： G06F30/13 ,  G06F30/27 ,  G06F119/14

摘要： 本发明提供一种物理与多模态数据驱动的建筑结构生成方法及设备，方法包括：将第一多模态数据的特征，输入至抗侧力结构生成模型中，得到建筑结构的抗侧力结构的设计结果；抗侧力结构生成模型是基于第一多模态数据的特征样本及对应的抗侧力结构的设计结果样本，以及第一物理性能评估器进行训练得到的；将第二多模态数据的图谱特征，输入至竖向传力结构生成模型中，得到建筑结构的竖向传力结构的设计结果的图谱特征；竖向传力结构生成模型是基于第二多模态数据的图谱特征样本及对应的竖向传力结构的设计结果的图谱特征样本，以及第二物理性能评估器训练得到的；图谱特征为表征关键结构构件的拓扑关系的特征。如此，实现了快速可靠的建筑结构的设计。