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模块建筑参数化平面优化及智能化结构设计方法
被引量：
11
1
作者
陈圣格
周婷
+1 位作者
陈志华
刘佳迪
《重庆大学学报》
CSCD
北大核心
2021年第9期51-66,共16页
以五层钢结构模块建筑住宅为例,探索钢结构模块建筑参数化平面多目标优化和结构智能化设计的完整链条。提出一种钢结构模块建筑参数化平面建模和设计方法;依托Rhinoceros&Grasshopper建模平台,编写Python脚本语言实现智能化结构设计...
以五层钢结构模块建筑住宅为例,探索钢结构模块建筑参数化平面多目标优化和结构智能化设计的完整链条。提出一种钢结构模块建筑参数化平面建模和设计方法;依托Rhinoceros&Grasshopper建模平台,编写Python脚本语言实现智能化结构设计;最后结合Ladybug&Honeybee建筑能耗性能模拟插件和Karamba有限元结构设计插件以及Octopus数据处理平台,基于建筑总能耗和结构用钢量2个目标分别对建筑平面不同房间长宽尺寸和结构构件尺寸进行设计和优化,生成满足结构承载力要求的Pareto最优解集,得出各参数变量与目标函数的相关性系数。
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关键词
钢
结构
模块建筑
参数
化
智能化
结构设计
结构
用钢量
多目标优
化
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职称材料
剪力墙结构智能化生成式设计方法:从数据驱动到物理增强
被引量：
4
2
作者
廖文杰
陆新征
+3 位作者
黄羽立
赵鹏举
费一凡
郑哲
《土木与环境工程学报（中英文）》
CSCD
北大核心
2024年第1期82-92,共11页
建筑结构的智能化方案设计是智能建造的重要内容。既有研究提出了基于深度神经网络的剪力墙结构生成式设计方法框架、智能设计算法、设计性能评价方法等,完成了从数据驱动到物理增强的智能化设计方法的发展,但目前尚未有研究针对不同设...
建筑结构的智能化方案设计是智能建造的重要内容。既有研究提出了基于深度神经网络的剪力墙结构生成式设计方法框架、智能设计算法、设计性能评价方法等,完成了从数据驱动到物理增强的智能化设计方法的发展,但目前尚未有研究针对不同设计条件下数据驱动和物理增强方法的设计能力进行详细对比,且基于计算机视觉与基于力学性能的评价方法尚未有明确的关系,难以有效保证计算机视觉评价方法的合理性。基于深度生成式算法对比和算例分析,开展数据驱动和物理增强数据驱动方法的详细对比,并进一步验证基于计算机视觉评价与基于力学分析评价方法的正相关性。结果表明:数据驱动的方法易受到数据质量与数量的约束,而物理增强数据驱动的方法设计性能更加稳定,基本摆脱数据质量和数量的约束;基于计算机视觉综合评价指标SCV的合理性阈值为0.5,对应力学性能差异约为10%。
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关键词
智能化
结构设计
生成对抗网络
数据驱动
物理增强
设计
评价
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职称材料
题名
模块建筑参数化平面优化及智能化结构设计方法
被引量：
11
1
作者
陈圣格
周婷
陈志华
刘佳迪
机构
天津大学国际工程师学院
天津大学建筑学院
天津大学建筑工程学院
出处
《重庆大学学报》
CSCD
北大核心
2021年第9期51-66,共16页
基金
国家重点研发计划资助(2019YFD1101005)
天津市科技计划项目(17ZXCXSF00050)。
文摘
以五层钢结构模块建筑住宅为例,探索钢结构模块建筑参数化平面多目标优化和结构智能化设计的完整链条。提出一种钢结构模块建筑参数化平面建模和设计方法;依托Rhinoceros&Grasshopper建模平台,编写Python脚本语言实现智能化结构设计;最后结合Ladybug&Honeybee建筑能耗性能模拟插件和Karamba有限元结构设计插件以及Octopus数据处理平台,基于建筑总能耗和结构用钢量2个目标分别对建筑平面不同房间长宽尺寸和结构构件尺寸进行设计和优化,生成满足结构承载力要求的Pareto最优解集,得出各参数变量与目标函数的相关性系数。
关键词
钢
结构
模块建筑
参数
化
智能化
结构设计
结构
用钢量
多目标优
化
Keywords
modular steel building
parameterization
intelligent structural design
steel consumption
multi-objective optimization
分类号
TU391 [建筑科学—结构工程]
下载PDF
职称材料
题名
剪力墙结构智能化生成式设计方法:从数据驱动到物理增强
被引量：
4
2
作者
廖文杰
陆新征
黄羽立
赵鹏举
费一凡
郑哲
机构
清华大学土木工程安全与耐久教育部重点实验室
出处
《土木与环境工程学报（中英文）》
CSCD
北大核心
2024年第1期82-92,共11页
基金
国家重点研发计划(2019YFE0112800)
腾讯基金会(科学探索奖)
清华大学“水木学者”计划项目(2022SM005)。
文摘
建筑结构的智能化方案设计是智能建造的重要内容。既有研究提出了基于深度神经网络的剪力墙结构生成式设计方法框架、智能设计算法、设计性能评价方法等,完成了从数据驱动到物理增强的智能化设计方法的发展,但目前尚未有研究针对不同设计条件下数据驱动和物理增强方法的设计能力进行详细对比,且基于计算机视觉与基于力学性能的评价方法尚未有明确的关系,难以有效保证计算机视觉评价方法的合理性。基于深度生成式算法对比和算例分析,开展数据驱动和物理增强数据驱动方法的详细对比,并进一步验证基于计算机视觉评价与基于力学分析评价方法的正相关性。结果表明:数据驱动的方法易受到数据质量与数量的约束,而物理增强数据驱动的方法设计性能更加稳定,基本摆脱数据质量和数量的约束;基于计算机视觉综合评价指标SCV的合理性阈值为0.5,对应力学性能差异约为10%。
关键词
智能化
结构设计
生成对抗网络
数据驱动
物理增强
设计
评价
Keywords
intelligent structural design
generative adversarial networks
data-driven
physics-enhanced
design evaluation
分类号
TU318 [建筑科学—结构工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
模块建筑参数化平面优化及智能化结构设计方法
陈圣格
周婷
陈志华
刘佳迪
《重庆大学学报》
CSCD
北大核心
2021
11
下载PDF
职称材料
2
剪力墙结构智能化生成式设计方法:从数据驱动到物理增强
廖文杰
陆新征
黄羽立
赵鹏举
费一凡
郑哲
《土木与环境工程学报（中英文）》
CSCD
北大核心
2024
4
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职称材料
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