课题来源某省建筑设计院横向委托项目案例定位面向建筑结构方案设计阶段中剪力墙布置依赖人工经验、设计效率低、跨地区设计习惯差异大等痛点开展基于生成对抗网络的剪力墙结构生成式智能设计技术转化研究1 项目背景随着智能建造与建筑工业化的深入推进建筑结构设计行业的数字化、智能化转型需求日益迫切。传统剪力墙结构方案设计高度依赖工程师个人经验设计效率低、重复劳动多且不同设计院甚至同一团队不同工程师的设计成果差异显著导致设计数据难以复用、知识沉淀困难。现有自动化设计方法多基于规则库或参数化模板难以适应复杂多变的建筑平面与设计条件。生成对抗网络GAN通过提取和学习大量建筑-结构设计数据的高维特征为剪力墙结构的智能化生成式设计提供了全新路径。深度森林从专利挖掘与高价值技术转化的角度切入围绕“建筑图像语义化构建-分组增广两阶段训练-结构布置一致性力学评估”全链路技术路径完成了包含基于语义化像素图的建筑-结构数据集自动构造方法、基于图像翻转与旋转的数据增广技术、混合数据联合特征分组训练的两阶段生成对抗网络训练方法以及基于剪力墙交并比、墙率差异和悬臂楼板占比差异的多维度智能设计评价体系在内的多项发明专利群布局并同步开展了面向不同抗震设防烈度与结构高度的实际工程算例验证与力学性能适配。2 本专利要解决的问题1原始建筑CAD图纸与卷积神经网络所需的像素数据存在数据结构差异且图纸中存在大量与结构设计无关的冗余信息现有手动提取关键构件的方法效率低下难以支撑大规模数据集的高质量构建。2生成对抗网络模型对训练数据的数量与分布特征高度敏感当训练样本有限或设计条件抗震设防烈度、结构高度分布不均时模型难以学习到空间翻转不变性等潜在设计规律导致生成的结构布置与真实设计偏差显著。3现有智能设计方法多以像素级图像相似度为评价指标缺乏对生成结果力学性能如层间位移角、结构周期的有效约束难以保证生成方案在实际工程中的安全性与合理性。3 专利技术核心价值点3.1 基于语义化像素图的建筑-结构数据集自动构造方法本发明提出一种面向剪力墙结构智能设计的建筑-结构语义化图像自动构造方法。首先开发CAD插件自动提取原始图纸中的建筑墙、剪力墙和门窗构件矢量坐标然后基于PythonOpenCV生成语义化像素图缩放比例固定为0.015 pixel/mm。建筑图作为神经网络输入样本结构图作为标签样本实现矢量到像素的标准化转换。通过该方法原始CAD数据到训练集的处理时间缩短至原有的1/10且完全消除人工标注误差。3.2 基于图像增广与两阶段训练的高泛化生成对抗网络训练方法针对有限训练样本下模型泛化能力不足的问题本发明提出数据增广与两阶段训练相结合的策略。首先对语义化图像进行水平翻转与90°、180°、270°旋转将原始数据量增广至4倍。然后执行两阶段训练第一阶段采用全部增广数据不区分设计条件进行混合训练使模型初步掌握通用的剪力墙布置规律第二阶段按抗震设防烈度7度、8度和结构高度50 m、50~100 m分组对第一阶段模型进行精调训练。3.3 基于多维度力学感知的结构智能设计评价体系本发明建立了一套涵盖剪力墙布置一致性与结构力学性能的智能设计量化评价体系。核心指标如下1剪力墙布置一致性交并比2墙率差异3悬臂楼板占比差异3.4 基于力学自动建模的结构性能反馈优化方法将生成的结构像素图通过像素-矢量异构数据转化技术提取剪力墙几何坐标结合墙厚回归公式与梁板智能布置方法通过ETABSPython API自动构建结构分析模型。计算结构的前三阶周期与最大层间位移角并与工程师设计结果对比。4 专利转化验证与分析为验证本发明在剪力墙结构智能设计中的有效性与先进性选取某设计院近5年完成的110套某地区剪力墙住宅设计图纸均为同一团队完成且通过施工图审查。按抗震设防烈度与结构高度划分为7dH17度高度50 m40套、7dH27度高度50~100 m18套、8dH1H28度高度100 m57套三组按6:4划分训练集与测试集。同时收集北京、河北地区58套非同源设计作为泛化测试集。在训练方法对比中采用原始数据训练、仅数据增广训练及两阶段训练三种方式。两阶段训练方法在测试集鲁上的剪力墙布置一致性平均得分达到0.86相比原始数据训练0.70提升22.9%。在非同源测试集京冀上两阶段训练仍保持7dH1组一致性0.82而原始数据训练降至0.68。通过数据增广与两阶段训练模型成功学习了结构设计的空间翻转不变性。在数据数量影响分析中将训练数据从20份扩充至70份后不同设计条件下的剪力墙布置一致性平均得分从0.65提升至0.78提升20%墙率差异绝对值从0.9%降至0.5%悬臂楼板占比差异从2.1%降至1.2%。表明增加数据量可有效提升生成设计的精度与稳定性。在典型案例验证中选取7度27 m、7度54 m、8度39 m三个案例。采用70份数据训练的模型StructGAND70生成的结构设计与工程师设计的剪力墙布置一致性得分分别为0.91、0.88、0.89最大层间位移角平均差异分别为8%、7.9%、6.9%前三阶周期最大差异分别为8.3%、3.8%、6.7%。而采用20份数据训练的模型StructGAND20在上述案例中剪力墙布置一致性得分均低于0.55层间位移角平均差异超过20%。5 专利转化成效相关技术成果已进入实质转化与权属固化阶段。深度森林公司与某省建筑设计院围绕“基于生成对抗网络的剪力墙结构智能设计”核心技术体系已完成1项国家发明专利与1项软件著作权建筑结构智能设计辅助系统的组合申请与布局。后续拟结合合作设计院的实际生产流程在方案投标与初步设计阶段部署应用预期可将剪力墙结构方案设计周期从35天缩短至4小时以内设计人力投入降低60%同时通过跨地区设计知识迁移解决欠发达地区设计经验不足的问题为智能建造与建筑工业化提供关键技术支撑。山东深度森林信息科技有限公司是一家面向高质量专利“挖掘-设计-转化”的技术服务团队。关注“深度森林”查看更多优质案例。
建筑领域“建筑结构智能设计”高价值专利案例：一种剪力墙结构生成式设计方法
课题来源某省建筑设计院横向委托项目案例定位面向建筑结构方案设计阶段中剪力墙布置依赖人工经验、设计效率低、跨地区设计习惯差异大等痛点开展基于生成对抗网络的剪力墙结构生成式智能设计技术转化研究1 项目背景随着智能建造与建筑工业化的深入推进建筑结构设计行业的数字化、智能化转型需求日益迫切。传统剪力墙结构方案设计高度依赖工程师个人经验设计效率低、重复劳动多且不同设计院甚至同一团队不同工程师的设计成果差异显著导致设计数据难以复用、知识沉淀困难。现有自动化设计方法多基于规则库或参数化模板难以适应复杂多变的建筑平面与设计条件。生成对抗网络GAN通过提取和学习大量建筑-结构设计数据的高维特征为剪力墙结构的智能化生成式设计提供了全新路径。深度森林从专利挖掘与高价值技术转化的角度切入围绕“建筑图像语义化构建-分组增广两阶段训练-结构布置一致性力学评估”全链路技术路径完成了包含基于语义化像素图的建筑-结构数据集自动构造方法、基于图像翻转与旋转的数据增广技术、混合数据联合特征分组训练的两阶段生成对抗网络训练方法以及基于剪力墙交并比、墙率差异和悬臂楼板占比差异的多维度智能设计评价体系在内的多项发明专利群布局并同步开展了面向不同抗震设防烈度与结构高度的实际工程算例验证与力学性能适配。2 本专利要解决的问题1原始建筑CAD图纸与卷积神经网络所需的像素数据存在数据结构差异且图纸中存在大量与结构设计无关的冗余信息现有手动提取关键构件的方法效率低下难以支撑大规模数据集的高质量构建。2生成对抗网络模型对训练数据的数量与分布特征高度敏感当训练样本有限或设计条件抗震设防烈度、结构高度分布不均时模型难以学习到空间翻转不变性等潜在设计规律导致生成的结构布置与真实设计偏差显著。3现有智能设计方法多以像素级图像相似度为评价指标缺乏对生成结果力学性能如层间位移角、结构周期的有效约束难以保证生成方案在实际工程中的安全性与合理性。3 专利技术核心价值点3.1 基于语义化像素图的建筑-结构数据集自动构造方法本发明提出一种面向剪力墙结构智能设计的建筑-结构语义化图像自动构造方法。首先开发CAD插件自动提取原始图纸中的建筑墙、剪力墙和门窗构件矢量坐标然后基于PythonOpenCV生成语义化像素图缩放比例固定为0.015 pixel/mm。建筑图作为神经网络输入样本结构图作为标签样本实现矢量到像素的标准化转换。通过该方法原始CAD数据到训练集的处理时间缩短至原有的1/10且完全消除人工标注误差。3.2 基于图像增广与两阶段训练的高泛化生成对抗网络训练方法针对有限训练样本下模型泛化能力不足的问题本发明提出数据增广与两阶段训练相结合的策略。首先对语义化图像进行水平翻转与90°、180°、270°旋转将原始数据量增广至4倍。然后执行两阶段训练第一阶段采用全部增广数据不区分设计条件进行混合训练使模型初步掌握通用的剪力墙布置规律第二阶段按抗震设防烈度7度、8度和结构高度50 m、50~100 m分组对第一阶段模型进行精调训练。3.3 基于多维度力学感知的结构智能设计评价体系本发明建立了一套涵盖剪力墙布置一致性与结构力学性能的智能设计量化评价体系。核心指标如下1剪力墙布置一致性交并比2墙率差异3悬臂楼板占比差异3.4 基于力学自动建模的结构性能反馈优化方法将生成的结构像素图通过像素-矢量异构数据转化技术提取剪力墙几何坐标结合墙厚回归公式与梁板智能布置方法通过ETABSPython API自动构建结构分析模型。计算结构的前三阶周期与最大层间位移角并与工程师设计结果对比。4 专利转化验证与分析为验证本发明在剪力墙结构智能设计中的有效性与先进性选取某设计院近5年完成的110套某地区剪力墙住宅设计图纸均为同一团队完成且通过施工图审查。按抗震设防烈度与结构高度划分为7dH17度高度50 m40套、7dH27度高度50~100 m18套、8dH1H28度高度100 m57套三组按6:4划分训练集与测试集。同时收集北京、河北地区58套非同源设计作为泛化测试集。在训练方法对比中采用原始数据训练、仅数据增广训练及两阶段训练三种方式。两阶段训练方法在测试集鲁上的剪力墙布置一致性平均得分达到0.86相比原始数据训练0.70提升22.9%。在非同源测试集京冀上两阶段训练仍保持7dH1组一致性0.82而原始数据训练降至0.68。通过数据增广与两阶段训练模型成功学习了结构设计的空间翻转不变性。在数据数量影响分析中将训练数据从20份扩充至70份后不同设计条件下的剪力墙布置一致性平均得分从0.65提升至0.78提升20%墙率差异绝对值从0.9%降至0.5%悬臂楼板占比差异从2.1%降至1.2%。表明增加数据量可有效提升生成设计的精度与稳定性。在典型案例验证中选取7度27 m、7度54 m、8度39 m三个案例。采用70份数据训练的模型StructGAND70生成的结构设计与工程师设计的剪力墙布置一致性得分分别为0.91、0.88、0.89最大层间位移角平均差异分别为8%、7.9%、6.9%前三阶周期最大差异分别为8.3%、3.8%、6.7%。而采用20份数据训练的模型StructGAND20在上述案例中剪力墙布置一致性得分均低于0.55层间位移角平均差异超过20%。5 专利转化成效相关技术成果已进入实质转化与权属固化阶段。深度森林公司与某省建筑设计院围绕“基于生成对抗网络的剪力墙结构智能设计”核心技术体系已完成1项国家发明专利与1项软件著作权建筑结构智能设计辅助系统的组合申请与布局。后续拟结合合作设计院的实际生产流程在方案投标与初步设计阶段部署应用预期可将剪力墙结构方案设计周期从35天缩短至4小时以内设计人力投入降低60%同时通过跨地区设计知识迁移解决欠发达地区设计经验不足的问题为智能建造与建筑工业化提供关键技术支撑。山东深度森林信息科技有限公司是一家面向高质量专利“挖掘-设计-转化”的技术服务团队。关注“深度森林”查看更多优质案例。
