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三大生成式AI + 三大优化算法,谁是BRB加固设计的最优组合?

4天前浏览135
 

论文:Comparative analysis of intelligent retrofit design methods of RC frame structures using buckling-restrained braces

DOI:https://doi.org/10.1007/s10518-025-02164-3

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太长不看版

      在之前的工作: 新论文:钢筋混凝土框架结构BRB加固设计方案的智能生成与优化方法  中,我们提出了一种基于生成式AI和优化算法的两阶段屈曲约束支撑(BRB)加固方案智能设计方法,实现了建筑需求和结构要求的设计解耦,初步验证了方法的可行性。

       无论是生成式AI算法还是结构优化算法,都已经成长成枝繁叶茂的大家族,那针对BRB加固场景,究竟哪个算法的设计效果最好呢?

       为此,本研究进一步开发并讨论了不同生成式AI方法:扩散模型生成对抗网络(GAN)图神经网络(GNN),与多种结构优化算法:遗传算法(GA)模拟退火(SA)在线学习(OL)。通过构建统一的两阶段设计框架,系统分析各方法组合在计算效率和设计质量等方面的表现,并在典型加固案例中进行了全面测试。

       研究表明,扩散模型和GAN能够较好地提取图纸中的全局与局部特征,预测BRB布置位置更为准确。并行计算的遗传算法具备更强的搜索能力,能在约一小时内高效生成接近最优的设计方案。同时,实际工程中往往存在多种可行方案,可根据实际需求灵活调整优化迭代次数

 


1

研究背景

      在之前的工作中,我们将给建筑加BRB类比成为老年人安“护膝”,需要反复试验以确认“护膝”的位置和大小,那么应该采用什么样的方法来确定合适的方案呢?医生会采用问诊、查体、拍片等方式确认膝盖的状态,而我们则拥有生成式AI和优化算法两套工具库来确定BRB的位置和尺寸,生成式AI来“想方案”,优化算法来“选最优”,一个依靠经验累积,一个通过力学计算,共同保证结构的合理安全。为了让用户能拥有更多选择,找到更合适的方案,我们设计了不同的生成式AI方法和优化算法,比较了不同方法和方法组合之间的差异,并基于多个案例给出了设计参考。

 

(该图片由GPT-4o生成)


2

研究方法

2.1 一阶段:基于生成式AI的智能生成方法

       在一阶段中,我们采用三种生成式AI方法:扩散模型、GAN和GNN,对工程师设计的建筑图纸进行学习,以智能识别BRB的可布置位置。

       扩散模型通过逐步去噪的方式生成高质量的布置结果,预测精度较高但速度偏慢

       GAN通过生成器与判别器的博弈训练,实现了高效、快速的可布置位置生成,精度和效率都相对较优

       GNN则将结构构件建模为图节点,基于图结构传播信息并判断每个构件是否适合布置BRB,虽然在处理局部关系上较有优势但在全局特征建模方面能力有限

       三种方法各具特色,为加固设计提供了多样化的智能生成手段。

 

扩散模型


 

GAN


 

GNN


       比较三种方法与工程师设计结果的差异,评价其精确度Precision,召回率Recall,f1_score,以及训练和预测时间,结果如下表所示。

 


2.2 二阶段:智能优化方法

       在二阶段中,研究采用优化算法对第一阶段生成的可布置BRB位置进行进一步筛选与参数优化,确定最终的布置方案与钢芯尺寸。为提高优化效率,首先引入K-Means聚类算法对位置进行分类,减少优化变量的数量,并设置与结构安全相关的目标函数,如层间位移角、构件布置合理性等。

       在此基础上,分别采用三种优化算法——GA、SA和OL进行对比分析。结果表明,GA具备更强的全局搜索能力和并行计算优势,能在较短时间内获得接近最优的加固方案;SA适合多峰问题但收敛较慢;OL响应快速但对初始解依赖较强。三种方法为加固设计提供了灵活、高效的优化路径选择。

 


3

案例分析

       以一个钢筋混凝土框架结构为例,展示其测试结果。该楼共4层;首层层高为4600 mm,其余楼层层高为3500 mm;抗震设防烈度为8度(0.2g);场地类别为II类;抗震设防等级为三级;设计地震分组为第二组;场地特征周期为0.4秒。案例的平面布局如下图所示:

 


首先比较一阶段三种不同生成式AI方法的设计效果,设计结果如下图所示,可以看出扩散模型和GAN的预测更接近工程师设计结果

 


之后分别采用三种不同的优化方法进行优化,在该案例中,采用SA可以得到最好的优化目标函数指标,但优化时间过长;而采用GA可以在1小时内完成优化,达成相对较优的设计方案

 

不同方法组合的优化过程


表:不同方法组合的优化时间

 


 

不同方法组合的最终设计方案


进一步验算得到,不同方案的目标函数值虽存在一定差异,但均满足弹性阶段层间位移角的规范要求,都可以作为可行的BRB初步加固方案。

 


4

结语

       设计结果分析表明,扩散模型和GAN预测BRB布置位置更为准确,但三种生成式AI方法所生成的BRB布置方案都符合工程规范允许的布置范围,并基本满足建筑功能要求。在实际应用过程中,可以采用多种生成式AI方法生成候选方案,通过人工对比筛选出最优方案。在优化算法对比中,GA在并行计算下效率最高,能兼顾设计质量与效率,最适合BRB加固优化问题。同时,在实际工程中往往存在多种可行方案,可根据实际需求灵活调整优化迭代次数,提高优化效率

       由于研究仍处于初步阶段,方法尚存在局限,相关模型和流程仍有待进一步完善和拓展,欢迎各位专家、老师和同学批评指正、交流探讨。


来源:陆新征课题组
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首次发布时间:2025-04-24
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地震那些事
博士 抗震防灾数值模拟仿真
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