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AI:5秒完成新结构方案 | 发明专利:融合文本和图像数据的建筑结构AI设计方法

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糟糕!结构高度从50m改为100m了。AI:5秒完成新结构方案 | 发明专利:融合文本和图像数据的建筑结构AI设计方法

开发了一种文本-图像数据融合生成图像的算法。用户以文本方式输入结构高度、设防烈度等要求,AI就可以自动生成符合相应文本要求和建筑平面要求的结构方案。

   

发明名称:融合文本和图像数据的神经网络及其建筑结构的设计方法

发明人:陆新征;廖文杰;郑哲

专利号:ZL 202110274380.8

申请时间:2021/03/15


1

专利概述

智能化结构设计是智能建造的重要内容。同时,在设计过程中,结构师往往希望计算机能智能地根据设计需求(例如高度、设防烈度等)进行设计更改,生成符合设计师想法的新设计。

本团队2020年5月提出了基于建筑方案进行结构方案设计的发明专利StructGAN(详见:用人工智能进行结构方案设计| 发明:基于对抗生成网络的剪力墙结构布置方法)。在此基础上,团队进行了文本-图像多模态数据融合与图像生成的算法开发,该算法名为txtimg2img。更新后的智能设计框架如图1所示,典型的设计效果如图2所示。可见,AI可以根据设计需求智能化的进行设计调整,随着结构高度和设防烈度的提高,剪力墙的数量和长度也随之增加。这是因为我们设计的算法,可以让AI自动的将结构方案中构件的数量和面积,与结构的设计需求建立关联。

 

图1 基于文本-图像数据融合网络的剪力墙结构生成式设计方法

 

图2 文本指导结构设计的效果


2

文本-图像多模态数据融合的生成网络

算法的核心改进为多模态数据融合的图像生成网络,如图3所示。生成器左端分别为文本和图像-特征编码提取模块,随后将尺寸一致的文本和图像特征张量进行数据融合,进一步对融合特征进行特征深度提取和转化,进而生成符合建筑设计图与对应设计文本要求的结构设计图像。

 

图3 文本-图像多模态数据融合的生成网络


3

操作步骤

专利的主要操作步骤如图4所示,后续将进行详细的操作介绍。

 

图4 文本-图像数据融合生成式结构设计方法的操作步骤


3.1 步骤S101(获取设计条件文本并编码)

获取基本结构设计条件的自然语言文本描述,抽取文本关键属性并进行数字化编码,典型文本特征提取与编码过程如图5所示。

 

图5 文本数据特征提取与编码


3.2 步骤S102(获取建筑设计图像并编码)

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,典型设计图纸特征初步提取过程如图6所示。

 

图6 建筑设计图特征提取与编码


3.3 步骤S103-pre(生成对抗网络模型训练)

收集大量的结构设计数据及其对应的设计条件,采用步骤S101和S102的特征初步提取方法,构建训练与测试数据集;随后基于该数据集对对抗生成网络模型进行训练(图7),直至设计效果稳定。采用本发明提出的性能评价方法,对该对抗生成网络模型进行评价,评估合格后可开展应用。

 

图7 对抗生成网络模型的预先训练


3.4 步骤S103(剪力墙结构设计图纸生成)

基于步骤S103-pre训练好的对抗生成网络模型,将步骤S101和S102中得到的文本特征与建筑特征图输入,便可直接得到结构设计图(耗时约1s)。


4

典型案例

采用该方法,我们对多个建筑设计进行了案例的应用验证,部分典型结果如图8所示。可以看到,本方法能根据不同的以文本形式描述的结构设计要求,生成相应的结构设计结果,文本能够较好的指导结构设计过程。

案例1

   

建筑户型图

   

设计要求:7度50m (红色部分为AI设计的剪力墙)

   

设计要求:7度100m(红色部分为AI设计的剪力墙)

   

设计要求:8度100m(红色部分为AI设计的剪力墙)

案例2

   

建筑户型图

   

设计要求:7度50m (红色部分为AI设计的剪力墙)

   

设计要求:7度100m(红色部分为AI设计的剪力墙)

   

设计要求:8度100m(红色部分为AI设计的剪力墙)

案例3

   

建筑户型图

   

设计要求:7度50m (红色部分为AI设计的剪力墙)

   

设计要求:7度100m(红色部分为AI设计的剪力墙)

   

设计要求:8度100m(红色部分为AI设计的剪力墙)


5

总结

本专利开发了一种文本-图像数据融合生成图像的算法,通过文本和图像数据特征的提取与编码,将编码后数据进行特征融合、深度特征提取和特征转化,生成符合文本与初始图像描述的新设计。基于该方法,可以实现文本指导设计,实现人类需求在设计中的进一步体现

本课题组相关专利

[1]   陆新征, 廖文杰, 郑哲, 基于对抗生成网络的剪力墙结构布置方法和装置,发明专利,专利号:ZL 202010446468.9


[2]   陆新征, 廖文杰, 徐永嘉, 基于卷积神经网络振动识别的线性二次型控制改进方法,发明专利,专利号:ZL 202010169860.3


[3]   陆新征,徐永嘉,程庆乐,基于循环神经网络的地震破坏力预测装置及方法,发明专利,专利号:ZL 201911154874.1

[4]   陆新征,许镇,曾翔,杨哲飚,一种城市建筑地震次生火灾模拟方法,发明专利,授权号:ZL 201810255576.0


[5]   陆新征,曾翔,许镇,田源,一种基于震后航拍影像的近实时震损评估方法,发明专利,授权号:ZL 201810119671.8


[6]   陆新征,许镇,城市建筑群地震反应非线性历程分析方法及装置,发明专利,授权号:ZL 201810112837.3

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来源:陆新征课题组
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首次发布时间:2023-03-18
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