首页/文章/ 详情

AIstructure-Copilot-V0.2.9 梁布置设计算法改进

2月前浏览1707

1

引言    

今年5月发布了AIstructure-Copilot-v0.2.6版本,AIstructure整体的设计效果有比较明显的提升(详见:AIstructure-Copilot-v0.2.6:给马儿换上精饲料,AIstructure设计效果持续改善),但涉及到梁布置的一些细节还不是很让我们满意,因此,AIstructure-Copilot-v0.2.9版本给大家带来了新算法:“墙-梁联合布置算法”,使得AI在一些细节的处理上更接近有经验的工程师,欢迎大家试用。

典型问题1

过长梁的优化处理    

此前版本的设计:AI布置的梁可能会出现一些跨度较大梁,其对应的梁高较高,影响建筑内部使用空间,设计合理性有待提升。


 
 

 

(a)此前版本的设计


AIstructure-Copilot-v0.2.9版本:算法结合梁布置与跨度情况,自动找寻中间合理的位置优化剪力墙布置,从而让梁能有更好更合理的支座,提升受力整体性、降低梁高需求。


 
 

 

(b)v0.2.9版本的设计

(注:红色为剪力墙,蓝色为梁)


典型问题2

冗余次梁的优化处理    

此前版本的设:AI生成的方案,可能会在一个较小的范围内存在多个次梁,从而不利于施工以及建筑美观需求。


 
 

 

(a)此前版本的设计


AIstructure-Copilot-v0.2.9版本:算法 会结合空间布置情况,自动优化一些不必要的次梁,从而使整个结构布置更加合理。


 
 

 

(b)v0.2.9版本的设计


典型问题3

不共线梁的优化处理    

在建筑方案中,有部分建筑空间的轮廓存在微小的错位,即两个空间的分割并非完全在一条直线上,使得梁构件的受力不连续。

此前版本的设:AI生成的方案会出现梁不共线,在比较近的距离里会有两个次梁搭接在主梁上,这种结构布置方案在受力上不是很合理。


 
 

 

(a)此前版本的设计


AIstructure-Copilot-v0.2.9版本:针对这种情况进行了优化处理,算法 会针对受力不连续的梁布置,增加部分剪力墙的布置,从而让梁的搭接更为合理。


 
 

 

(b)v0.2.9版本的设计


3

前述系列优化的综合设计效果提升  

采用新算法后,整个方案的设计效果会有较为明显的提升,如下图所示,此前版本的设,箭头位置的梁非常长,且存在部分在很小范围内长轴梁搭接到短轴梁的情况,v0.2.9版本,通过在部分位置增设剪力墙的方式,极大的改善了梁的受力模式,也去掉了部分冗余的次梁,使得整体结构更为合理。

 

(a)此前版本的设计

 

(b)v0.2.9版本的设计


4

结语

AIstructure-Copilot V0.2.9版本改进了梁布置算法,给出了更合理的结构布置方案,设计结果更加贴近结构工程师,欢迎大家试用。


后续,我们还将不断完善相关产品功能。欢迎大家持续关注我们的工作,多多支持!

温馨提示:为更好使用AI设计工具,请仔细阅读使用说明书(https://ai-structure.com)

--End--      
   

ai-structure.com联系方式        
        

商务问题请联系:

黄盛楠(huangshengnan@mail.tsinghua.edu.cn)

技术问题请联系:

廖文杰(liaowj17@tsinghua.org.cn)

    相关论文

    1. Liao WJ, Lu XZ, Huang YL, Zheng Z, Lin YQ, Automated structural design of shear wall residential buildings using generative adversarial networks, Automation in Construction, 2021, 132, 103931. DOI: 10.1016/j.autcon.2021.103931.

    2. Lu XZ, Liao WJ, Zhang Y, Huang YL, Intelligent structural design of shear wall residence using physics-enhanced generative adversarial networks, Earthquake Engineering & Structural Dynamics, 2022, 51(7): 1657-1676. DOI: 10.1002/eqe.3632.

    3. Zhao PJ, Liao WJ, Xue HJ, Lu XZ, Intelligent design method for beam and slab of shear wall structure based on deep learning, Journal of Building Engineering, 2022, 57: 104838. DOI: 10.1016/j.jobe.2022.104838.

    4. Liao WJ, Huang YL, Zheng Z, Lu XZ, Intelligent generative structural design method for shear-wall building based on “fused-text-image-to-image” generative adversarial networks, Expert Systems with Applications, 2022, 118530, DOI: 10.1016/j.eswa.2022.118530.

    5. Fei YF, Liao WJ, Zhang S, Yin PF, Han B, Zhao PJ, Chen XY, Lu XZ, Integrated schematic design method for shear wall structures: a practical application of generative adversarial networks, Buildings, 2022, 12(9): 1295. DOI: 10.3390/buildings1209129.

    6. Fei YF, Liao WJ, Huang YL, Lu XZ, Knowledge-enhanced generative adversarial networks for schematic design of framed tube structures, Automation in Construction, 2022, 144: 104619. DOI: 10.1016/j.autcon.2022.104619.

    7. Zhao PJ, Liao WJ, Huang YL, Lu XZ, Intelligent design of shear wall layout based on attention-enhanced generative adversarial network, Engineering Structures, 2023, 274, 115170. DOI: 10.1016/j.engstruct.2022.115170.

    8. Zhao PJ, Liao WJ, Huang YL, Lu XZ, Intelligent beam layout design for frame structure based on graph neural networks, Journal of Building Engineering, 2023, 63, Part A: 105499. DOI: 10.1016/j.jobe.2022.105499.

    9.  Zhao PJ, Liao WJ, Huang YL, Lu XZ, Intelligent design of shear wall layout based on graph neural networks, Advanced Engineering Informatics, 2023, 55, 101886, DOI: 10.1016/j.aei.2023.101886

    10. Liao WJ, Wang XY, Fei YF, Huang YL, Xie LL, Lu XZ*, Base-isolation design of shear wall structures using physics-rule-co-guided self-supervised generative adversarial networks, Earthquake Engineering & Structural Dynamics, 2023, DOI:10.1002/eqe.3862.

    11. Feng YT, Fei YF, Lin YQ, Liao WJ, Lu XZ, Intelligent generative design for shear wall cross-sectional size using rule-Embedded generative adversarial network, Journal of Structural Engineering-ASCE, 2023, 149(11). 04023161. DOI:10.1061/JSENDH.STENG-12206.

    12. Fei YF, Liao WJ, Lu XZ*, Guan H*, Knowledge-enhanced graph neural networks for construction material quantity estimation of reinforced concrete buildings, Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering, 2023, DOI: 10.1111/mice.13094.

    13. Zhao PJ, Fei YF, Huang YL, Feng YT, Liao WJ, Lu XZ*, Design-condition-informed shear wall layout design based on graph neural networks, Advanced Engineering Informatics, 2023, 58: 102190. DOI: 10.1016/j.aei.2023.102190.

    14. Fei YF, Liao WJ, Lu XZ*, Taciroglu E, Guan H, Semi-supervised learning method incorporating structural optimization for shear-wall structure design using small and long-tailed datasets, Journal of Building Engineering, 2023, DOI:10.1016/j.jobe.2023.107873

    15. Liao WJ, Lu XZ*, Fei YF, Gu Y, Huang YL, Generative AI design for building structures, Automation in Construction, 2024, 157: 105187. DOI: 10.1016/j.autcon.2023.105187

    16. Zhao PJ, Liao WJ, Huang YL, Lu XZ*, Beam layout design of shear wall structures based on graph neural networks, Automation in Construction, 2024, 158: 105223. DOI: 10.1016/j.autcon.2023.105223

    17. Qin SZ, Liao WJ*, Huang SN, Hu KG, Tan Z, Gao Y, Lu XZ, AIstructure-Copilot: assistant for generative AI-driven intelligent design of building structures, Smart Construction, 2024, DOI: 10.55092/sc20240001

    18. Gu Y, Huang YL, Liao WJ, Lu XZ*, Intelligent design of shear wall layout based on diffusion models, Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering, 2024, DOI: 10.1111/mice.13236

    19. Fei YF, Liao WJ, Zhao PJ, Lu XZ*, Guan H, Hybrid surrogate model combining physics and data for seismic drift estimation of shear-wall structures, Earthquake Engineering & Structural Dynamics, 2024, DOI: 10.1002/eqe.4151

    20. Han J, Lu XZ, Gu Y, Cai Q, Xue HJ, Liao WJ, Optimized data representation and understanding method for the intelligent design of shear wall structures, Engineering Structures, 2024, 315: 118500. DOI: 10.1016/j.engstruct.2024.118500

    21. Qin SZ, Guan H, Liao WJ, Gu Y, Zheng Z, Xue HJ, Lu XZ*, Intelligent design and optimization system for shear wall structures based on large language models and generative artificial intelligence, Journal of Building Engineering, 2024, 95: 109996. DOI: 10.1016/j.jobe.2024.109996



    来源:陆新征课题组
    ACTSystem建筑材料人工智能
    著作权归作者所有,欢迎分享,未经许可,不得转载
    首次发布时间:2024-09-15
    最近编辑:2月前
    地震那些事
    博士 抗震防灾数值模拟仿真
    获赞 44粉丝 56文章 558课程 0
    点赞
    收藏
    作者推荐

    RED-ACT | 8月8日日本7.1级地震破坏力分析

    Real-time Earthquake Damage Assessment using City-scale Time history analysis (RED-ACT)致谢和声明: 感谢日本K-Net为本研究提供数据支持,感谢东京大学苏迪老师提供相关信息。本分析仅供科研使用,具体灾情和灾损分析应根据现场调查情况确定。一、地震情况简介据中国地震台网正式测定,北京时间8月8日15时42分(当地时间8月8日16时42分)在日本九州岛附近海域发生7.1级地震,震源深度30公里,震中位于北纬31.80度,东经131.70度。二、强震记录及分析 20240808日本7.1级地震获得了30组地震动,由于地震动没有完全收集,可能还有更强的记录。典型地震记录分析如下:MYZ016典型台站位置北纬31.613度,东经131.375度,记录到水平向地震动峰值加速度为277 cm/s/s。该地震动及反应谱如图1、图2所示。 (a) EW (b) NS(c) UD图1 典型台站地面运动记录 图2 典型台站典型记录反应谱三、地震动对典型城市区域破坏能力分析根据中国地震学会标准《基于强震动记录的地震破坏力评估T/SSC 1—2021》(参阅新标准发布 :基于强震动记录的地震破坏力评估),利用密布强震台网在震后获取的实时地震动信息,再结合城市抗震弹塑性分析,就可以得到地震发生后不同地点的建筑破坏情况,为抗震救灾决策提供科学支撑。图3为根据本次地震震中附近范围内台站记录分析得到的建筑震害分布示意图。图4为根据本次地震震中附近范围内台站记录分析得到的人员加速度感受分布示意图。 图3 不同台站地震记录破坏力分布图 图4 不同台站地震记录人员加速度感受分布图四、台站附近地震滑坡分析根据当地地形数据、岩性数据和实测地面运动记录,可以计算得到不同滑坡体饱和比例下的滑坡分布,如图5所示。其中,底图为当地坡度分布图,每个圆圈代表每个台站的计算结果,圆圈中的数字代表发生滑坡的临界坡度,台站附近坡度大于该数值的地方滑坡发生概率高。 (a)滑坡体饱和比例为 0% (b)滑坡体饱和比例为50% (c)滑坡体饱和比例为 90%图5 不同台站附近地震滑坡分布五、地震动对典型单体结构破坏能力分析(1) 对典型多层框架结构破坏作用模型1:三层框架结构(感谢中国建筑设计研究院王奇教授级高工提供模型) 将典型台站记录输入立面布置如图6(a)所示的6度、7度和8度设防的典型三层钢筋混凝土框架结构,得到其层间位移角包络如图6(b)所示。 (a)立面布置示意图 (b)层间位移角图6 典型三层钢筋混凝土框架结构(2) 对典型砌体结构破坏作用模型1:单层未设防砌体结构 选取图7所示纪晓东等开展的单层未设防砌体结构振动台试验模型,输入典型台站记录,分析结果表明该结构将处于严重破坏状态。(纪晓东等,北京市既有农村住宅砖木结构加固前后振动台试验研究,建筑结构学报,2012,11,53-61.) 图7 单层三开间农村住宅砖木结构振动台试验模型2:五层简易砌体结构 选取图8所示朱伯龙等开展的五层简易砌体结构足尺试验模型,输入典型台站记录,分析结果表明该结构将处于轻微破坏状态。(朱伯龙等,上海五层砌块试验楼抗震能力分析,同济大学学报,1981,4,7-14.) (a)平面图 (b)剖面图图8 五层简易砌体结构布置(3) 对典型桥梁破坏作用模型1:某80年代公路桥梁(感谢福州大学谷音教授提供模型) 选取图9所示某80年代公路桥梁模型,输入典型台站记录,分析结果表明该结构将处于中度破坏状态。 图9 某80年代公路桥梁模型模型2:某特大桥引桥(感谢福州大学谷音教授提供模型) 选取图10所示某特大桥引桥模型,输入典型台站记录,分析结果表明该结构将处于中度破坏状态。 图10 某特大桥引桥模型RED-ACT震害应急评估结果讨论1. 日本7.3级地震RED-ACT评估结果与实际震害及日美评估结果对比2. 7月12日唐山古冶5.1级地震RED-ACT分析结果与实际震害对比3. 5月18日云南巧家5.0级地震RED-ACT分析结果与实际震害对比4. 1月19日新疆伽师6.4级地震美国PAGER系统和清华RED-ACT系统评估结果对比5. 美国加州7.1级地震破坏力分析小结:分析结果、与实际震害对比及思考6. 0518松原地震RED-ACT评估结果与实际震害对比7. 透过"热闹"看"门道" | 0516昭通4.7级地震分析与讨论8. 5月2日美国波多黎各5.4级地震RED-ACT系统评估结果与实际震害情况对比RED-ACT的科学原理1. 连续反转三次!我该怎么办?| 从617宜宾6.0级地震和618日本6.8级地震谈起2. 为什么需要发展城市抗震弹塑性分析 | 从8.8九寨沟地震和8.21意大利地震谈起 ---End---来源:陆新征课题组

    未登录
    还没有评论
    课程
    培训
    服务
    行家
    VIP会员 学习 福利任务 兑换礼品
    下载APP
    联系我们
    帮助与反馈