首页/文章/ 详情

AIstructure-Copilot-v0.2.4:新增错误提示功能,并更新多标准层设计功能

6月前浏览1538

0

功能简介

(1) 新增了软件操作过程中详细的错误提示功能,便于用户快速掌握错误原因。

(2) 更新了多标准层设计的功能,更好的保证了多标准层剪力墙和梁构件的布置合理性。

(3) 完善了软件安装方式,修复了因为注册表和Ribbon功能界面导致安装失败的bug。

 

增加了设计过程提示和错误提示

 

更新了多标准层设计的功能


1

登录注册系统改进

由于更换了后台系统,2024年3月29日之前注册的用户密码重置为123456,如需修改密码可在此界面修改密码模块进行修改;同时,在CAD登录界面增加更换密码提示。如下图:

 

在登录界面新增修改密码功能,用户可在此界面通过手机号和验证码对密码进行直接修改。当然,ai-structure网站也提供了密码更新的功能。如下图:

 
 


2

提供更多操作提示,便捷智能设计

在剪力墙智能设计前新增多项数据校验,确保设计结果更加准确。智能设计界面增加更多提示,避免出现界面卡顿时间过长的情况。详细介绍如下:

2.1 AI-structure的CAD界面

(1)多标准层设置校验

如果标准层或自然层为空,则弹出错误提示框:"(E.0.0.4)多标准层错误,当前标准层或自然层设置为空,请返回参数设置重新设置"。如下图:

 

如果标准层或自然层个数为1,则弹出警告提示框:"(W.0.0.2)多标准层、多自然层警告,只有一个标准层或自然层,是否继续设计?" 如下图:

 


(2)建筑外轮廓校验

剪力墙结构智能设计时:框选所有标准层的构件和空间对象后,点击鼠标右键或回车,程序将自动进行外轮廓校验,如果出现未闭合轴线,则弹出警告提在剪力墙结构智能设计时,示框:"(W.0.0.0)轴线提取警告,外轮廓轴线未封闭,请返回前处理,检查后手动封闭"。如下图:

 


(3)建筑平面尺寸校验

剪力墙结构智能设计时:框选第一个标准层所有对象后,点击鼠标右键或回车,程序将自动进行尺寸校验,如果尺寸超过51m×25m,则弹出警告提示框:"(W.0.0.3)平面尺寸警告,超过51m×25m,暂不支持GAN算法,其余算法可正常设计,是否继续设计?" 如下图:

 


(4)建筑空间信息校验

剪力墙结构智能设计时:如果当前选择标准层对象中未包含任何建筑空间信息,则弹出警告提示框 "(W.0.0.1)空间提取警告没有任何空间特征,是否继续设计?" 如下图:

 


(5)建筑构件轴线校验

剪力墙结构智能设计时:如果当前选择标准层对象中未包含任何建筑墙,程序将提示建筑墙识别错误,请返回前处理。如下图:

 


2.2 云端智能设计

(1)设计文件上传

剪力墙结构智能设计时:框选所有实体及基准点后,弹出文件上传框。如下图:

 

在文件上传过程中,如果出现当前账号在其他地方重复登录,或校验码过期,将弹出错误提示框:“(E.2.0.0)token校验失败,请重新登录或联系管理员(QQ群:741840451)”。如下图:

 


(2)剪力墙智能设计

文件上传成功之后,进入剪力墙智能设计阶段,此阶段需要等待几十秒到一百多秒不等,根据多标准层个数及每个标准层中构件的复杂程度而定。如下图:

 


(3)结果绘制

在剪力墙智能设计完成后,进入图纸绘制阶段,此阶段将检测剪力墙设计结果,并返回不同AI算法的最终设计情况。如果四种AI算法全部正常设计,则将其依次绘制在原图像右侧,最后弹出设计成功提示框。如下图:

 
 
 

在剪力墙智能设计完成后,进入图纸绘制阶段,此阶段将检测剪力墙设计结果,并返回不同AI算法的最终设计情况。如果四种AI算法全部正常设计,则将其依次绘制在原图像右侧,最后弹出设计成功提示框。如下图:

 
 

如果四种AI算法均设计失败,程序将弹出错误提示框,并描述具体错误信息,可通过修改前处理结果或QQ群联系管理员进行问题解决,原图像右侧将不再绘制任何结果。如下图:

 


3

多标准层剪力墙智能设计改进

我们发现部分案例的不同标准层差异较大时,设计的剪力墙和梁结构布置不够合理。因此,我们更新了多标准层设计算法。前处理改进前后效果对比如下:

 

案例Test 1-标准层3(此前版本设计结果,未经人工调整,上半部分的剪力墙偏少)

 

案例Test 1-标准层3(本版本设计结果,未经人工调整,上半部分的剪力墙布置更为合理)

 

案例Test 1-标准层2(此前版本设计结果,未经人工调整)

 

案例Test 1-标准层2(本版本设计结果,未经人工调整)

 

案例Test 1-标准层1(此前版本设计结果,未经人工调整)

 

案例Test 1-标准层1(本版本设计结果,未经人工调整)


4

智能设计云平台使用提示

目前,为了保证网站的安全性,AIstructure平台采用的是https协议,正确网址为:https://ai-structure.com

 

虽然http协议对应的网站同样能提供相应服务,但是浏览器会提示不安全,如下图所示,同时部分功能使用可能会遇到浏览器阻止的问题,如有问题,请大家先切换至https协议网站。

 


5

结语

我们新增了剪力墙结构智能设计过程中的相关提示,给用户更多的反馈;完善了多标准层设计,更好的保证了多标准层剪力墙和梁构件的布置合理性

 


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。


来源:陆新征课题组
ACTSystem建筑UG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:2024-04-21
最近编辑:6月前
地震那些事
博士 抗震防灾数值模拟仿真
获赞 40粉丝 54文章 556课程 0
点赞
收藏
作者推荐

Journal of Structural Engineering-ASCE论文的可重复性

Journal of Structural Engineering-ASCE论文的可重复性Reproducibility in Journal of Structural Engineering Papers作者 John W. van de Lindt, Sriram Narasimhanhttps://ascelibrary.org/doi/10.1061/JSENDH.STENG-13725研究结果的可重复性是推进学术研究的核心,但也因为准备论文文档的工作量增加、数据存储和计算需求等技术限制以及所有权问题而面临挑战。在2020年,ASCE Journal Water Resources Planning and Management期刊采纳并发布了关于可重复性的政策。为了促进该期刊论文的可重复性,对于符合标准的论文引入了几项激励措施。这一举措是及时且必要的一步,也是向正确的方向迈出的一步,以使研究更有影响力,并使得后续工作得以快速推进。Journal of Structural Engineering-ASCE和Journal of Bridge Engineering-ASCE也需要发展类似的研究结果可重复性方法,这篇社论是由这两本期刊的主编共同撰写的。同时,考虑本领域内研究的特性和文化也很重要。可重复性不能简单地用是或否来回答,而是存在于从数据可用性到完全可重复性的连续区间上,结果的可重复性位于两者之间。在结构工程领域关于可重复性的政策必须认识到,大部分工作涉及实验室或现场样品的物理测试,其结果的完全可重复可能并不实际。此外,更广泛的模型专注于完整的系统和系统的系统,这又增加了一层复杂性,这通常需要由于缺乏数据而产生的固有假设。尽管如此,仍应在所有期刊中鼓励通过可以重复的模型产生的结果。Journal of Structural Engineering-ASCE正在推动一种新的研究文章分类,强调了已发表结果可重复性的重要性。考虑到这一领域的研究性质,鼓励在这些期刊上发表论文的作者提供数据,并包括足够的元数据,使得世界各地未参与原始工作的人员也能够使用这些数据。显然我们认识到,虽然数据的可获取性并不意味着结果是完全可重复的,但这是可重复性的重要的第一步。虽然政策仅限于数据可获取(包括robust metadata),但强烈鼓励作者超越可获取性,将模型和其他材料放在存储库中,使结果可重复。 为了激励研究并在这两个期刊中提供数据,将为相应论文提供一个明显的认可徽章,上面醒目地写着“开放数据/模型/代码”。这样的论文也将在期刊内得到推荐,并可能在编辑推荐下被考虑赋予特别认可,例如年度最佳数据验证论文奖。在提交论文时,作者应该指出他们的论文是否应该被视为候选的数据验证论文(data-verified paper,DVP)。如果是,DVP的作者将被要求包括一个“数据可获取性描述”部分,描述提供的数据(例如,哪些图表、章节),存储库位置,以及与共享数据相关的详细信息(例如,硬件和软件,版本)。作者声称可获取的所有数据都应在审查期间在公共存储库中提供。关于如何在公共存储库中提供此类数据的指南在 Rosenberg 等(2020)中进行了总结,包括标准化格式、详细说明、包括相关元数据、代码版本控制,以及在因所有权问题难以分享原始数据时使用的合成数据及其结果。对于 DVP 的审查流程将如下进行。将任命三名副编辑,他们共同担任数据验证编辑的职位,利用他们的专业知识来确定数据是否符合论文作者所声明的内容,并确保数据无需与作者直接交流即可全球任何人使用。这将与正常的技术审查流程同时进行,并不会延长论文审查周期。本文作者:John W. van de Lindt本文作者:Sriram Narasimhan翻译的不好,仅供参考,感兴趣的读者可以访问以下链接阅读:https://ascelibrary.org/doi/full/10.1061/JSENDH.STENG-13725?af=R---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