[发明专利]物理-数据驱动的智能化剪力墙建筑结构设计方法和装置

说明书

本发明提供一种物理‑数据驱动的智能化剪力墙建筑结构设计方法和装置，方法包括：获取待处理的建筑设计图和基本条件文本；将建筑设计图和基本条件文本输入结构设计模型，得到结构设计图；其中，结构设计模型是对物理‑数据驱动的生成对抗网络进行结构设计图生成能力训练和物理性能优化训练得到的；将结构设计图和建筑设计图矢量化，得到剪力墙建筑的结构设计结果。本发明提供的物理‑数据驱动的智能化剪力墙建筑结构设计方法和装置，通过对物理‑数据驱动的生成对抗网络进行结构设计图生成能力训练和物理性能优化，得到的结构设计模型可根据建筑设计图和基本条件文本生成更满足实际设计需求的结构设计图，提高了结构设计效率与可靠性。

技术领域

本发明涉及建筑结构设计与机器学习技术领域，尤其涉及一种物理-数据驱动的智能化剪力墙建筑结构设计方法和装置。

背景技术

目前，剪力墙建筑的结构方案设计，一般由有经验的工程师完成，由于人工设计方法过度依赖专业经验，难以有效推广应用，且人工设计过程耗时耗力，智能化程度不足，效率低下。为了满足智能建造快速发展需求，智能化的结构设计方法应运而生。

但是，由于结构设计的物理规律主要通过公式、文本等多种复杂形式表达，与图像数据的表达方式有显著差异，这样，神经网络仅可以有效的学习图像数据特征，无法直接读取并学习物理规律。导致现有的智能化结构设计方法仅由数据驱动，无法通过智能化算法学习到结构设计的物理规律和经验知识，使得最终得到的结构设计结果难以较好的满足结构设计的实际物理约束与需求，可参考性不高。

因此，现在亟需一种能够学习物理规律与数据经验的智能化剪力墙建筑的结构设计方法。

发明内容

本发明提供一种物理-数据驱动的智能化剪力墙建筑结构设计方法和装置，用以解决现有技术中剪力墙建筑结构设计方法无法通过智能化算法同时学习物理规律与数据经验，导致结构设计结果可参考性低的缺陷。

第一方面，本发明提供一种物理-数据驱动的智能化剪力墙建筑结构设计方法，该方法包括：

获取待处理的建筑设计图和基本条件文本；

将所述建筑设计图和所述基本条件文本输入结构设计模型，得到所述结构设计模型输出的结构设计图；其中，所述结构设计模型是基于建筑设计图样本数据、基本条件文本样本数据以及结构设计图样本数据，对物理-数据驱动的生成对抗网络进行结构设计图生成能力训练和物理性能优化训练得到的；

将所述结构设计图和建筑设计图矢量化，提取所述结构设计图中剪力墙构件矢量数据以及所述建筑设计图中建筑外轮廓矢量数据，根据所述剪力墙构件矢量数据和所述建筑外轮廓矢量数据，得到剪力墙建筑的结构设计结果。

根据本发明提供的一种物理-数据驱动的智能化剪力墙建筑结构设计方法，所述结构设计模型的训练过程，包括：

构建物理-数据驱动的生成对抗网络；

将有完整标签的样本数据输入所述物理-数据驱动的生成对抗网络，对所述物理-数据驱动的生成对抗网络的结构设计图生成能力进行训练；其中，所述有完整标签的样本数据包括建筑设计图样本数据、基本条件文本样本数据以及结构设计图样本数据；

对结构设计图生成能力训练过程中生成的结构设计图样本数据进行物理性能计算，得到物理性能计算结果；

构建结构物理性能预测神经网络，将结构设计图生成能力训练过程中生成的结构设计图样本数据与所述物理性能计算结果作为训练数据，对所述结构物理性能预测神经网络进行结构物理性能预测能力训练，得到结构物理性能预测模型；

计算结构设计图生成能力训练过程中的图像数据损失，并采用所述结构物理性能预测模型计算对应的物理损失，将所述图像数据损失和所述物理损失融合，得到所述物理-数据驱动的生成对抗网络的损失函数；