用AI贯通建筑与结构设计全流程 | 新论文：面向独立住宅建筑与结构AI辅助设计的扩散模型分布生成流程

庄玟骏等

用AI贯通建筑与结构设计全流程 | 新论文：面向独立住宅建筑与结构AI辅助设计的扩散模型分布生成流程

原创庄玟骏等陆新征课题组

2026-10-13 09:47

AI贯通建筑结构设计全流程
开启建筑结构协同生成新范式

面向独立住宅建筑与结构AI辅助设计的扩散模型分步生成流程

论文首页： Engineering Structures 370 (2027), 123934

论文： Zhuang W, Liao W, Qin S, Zhang S, Miao Z, Lu X. A diffusion-based sequential generative workflow for AI-assisted architectural and structural design of detached houses.

Engineering Structures, 2027, 370: 123934.

DOI：10.1016/j.engstruct.2026.123934

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视频介绍

太长不看版

从建筑需求出发，AI能否一路生成到可通过结构验算的设计方案？本研究面向独立住宅，贯通户型、门窗墙、柱布置、梁布置、梁柱截面与结构验算，建立从建筑需求到结构性能验证的AI辅助初步方案设计全流程。

贯通流程的关键，是让建筑生成结果成为结构设计可以直接利用的条件。研究通过迁移学习、多通道特征表达与任务约束，打通各阶段的数据传递，并接入已有梁布置、截面预测及PKPM模块，形成AI连续生成、工程师协调修正、结构计算验证的人机协同设计方式。

用三个三层住宅案例完成了整套流程，经人工微调后的PKPM力学指标均满足论文采用的规范限值。平均用时由 437分钟 降至 39分钟，减少约 91%，其中包含必要的人工检查与修正。这为AI从单项任务走向建筑与结构全流程设计提供了工程案例验证。

研究背景

一栋住宅的设计，需要把房间需求转化为户型，再确定门窗墙、梁柱位置和构件截面，最终接受结构计算检验。AI若要参与这条完整设计链，就需要跨越建筑与结构之间的信息断点。

已有AI研究多聚焦单项任务：户型生成往往止于房间布局，结构设计则通常依赖已有或人工整理的建筑信息。建筑模型的输出如何进入结构模型，仍缺少贯通的设计流程。独立住宅功能与外轮廓多样、真实数据有限，又增加了跨阶段生成的难度。

本研究将AI设计流程的起点前移到建筑需求，将终点延伸到结构性能验证。以独立住宅为对象，研究建立跨阶段的数据表达与生成条件，让建筑方案逐步转化为可分析的结构方案，探索建筑与结构全流程AI辅助设计的新范式。

如何贯通全流程？

整体流程见图1。本研究通过跨阶段特征表达与任务约束，将上游生成结果转化为下游模型可利用的设计条件，使建筑空间、建筑构件和结构构件在统一流程中连续生成。在此基础上，针对独立住宅适配生成模型，并连接梁布置、截面预测及PKPM验证模块，贯通从建筑需求到结构验算的设计过程。

图1 从户型到建筑构件，再到框架结构的分步生成流程

需求＋建筑外轮廓

↓

户型 → 门窗墙 → 柱 → 梁 → 截面

各阶段均包含必要的人工检查与修正

↓

PKPM计算验证

2.1 户型生成

本研究从193套独立住宅施工图中整理出318个楼层样本。针对数据量有限的问题，研究采用迁移学习：先让ChatHouseDiffusion在RPLAN的8万多个有效样本上预训练，再用自建独立住宅数据进行全参数微调，把已有的空间布局经验适配到新的设计对象。

输入包括建筑外轮廓和结构化房间需求。房间类型、数量、连接关系、相对大小和方位以JSON表示，外轮廓则约束生成范围。这样，模型既知道“需要哪些空间”，也知道“这些空间要放进什么边界”。

图2 户型生成的输入：建筑外轮廓、房间布局标签与结构化需求

2.2 门窗墙生成

完成房间布局后，进一步生成门窗墙。为将户型信息输入后续模型，本研究将13类室内空间与外部区域分别表示为特征通道，形成14通道条件张量；外墙、内墙、窗以及门和开放空间分隔则作为4类生成目标。

房间边界用于构建可生成区域的掩膜，限定构件可以生成的位置。在房间类型和边界信息的共同约束下，模型学习门窗墙的具体布置，使户型中的空间语义与几何关系成为建筑构件生成的条件。

图3 将房间信息与建筑构件分通道表达

2.3 柱布置生成

柱布置模型同时读取房间布局和建筑构件信息，把这些信息作为18通道条件输入，引导框架柱生成。柱中心在图上只是一个点，直接用单个像素训练，信号容易过于稀疏。因此，研究沿相连建筑构件方向适度扩展柱中心标签，提高可学习的空间密度，同时保留原有柱中心位置。

图4 柱中心提取与像素扩展：让稀疏的位置标签更容易被学习

2.4 梁布置、截面设计与结构验证

柱布置确定后，流程调用已有的工程规则掩膜约束扩散模型生成梁布置，并通过异构图神经网络预测梁柱截面尺寸，最后连接PKPM建模计算。由此，建筑生成结果经过跨阶段转换，进入结构设计与计算验证，完成从建筑需求到结构方案的全流程衔接。

各环节的生成效果

3.1 先积累经验，再迁移学习，效果如何？

表1对比了迁移学习与直接训练。迁移学习在布局重叠、房间数量、房间类型和邻接关系等指标上均取得更好的结果。其中，IoU衡量生成布局与参考布局的重叠程度：Micro IoU从整体像素统计重叠，Macro IoU对各类别的IoU取平均；房间数量F1、房间类型F1和房间邻接指标分别评价数量、类型与相邻关系的一致性。

指标	直接训练	迁移学习
Micro IoU	0.1002	0.6165
Macro IoU	0.0556	0.5223
房间数量F1	0.3052	0.6926
房间类型F1	0.0681	0.6272
房间邻接指标	0.1063	0.4970

表1 户型生成测试集结果

图5 迁移学习、直接训练与人工户型的典型对比

3.2 从户型到门窗墙，生成效果如何？

门窗墙生成以房间布局为条件，并通过掩膜约束构件的可生成位置。表2对比了有无掩膜时的生成指标：加入掩膜后，Micro IoU从0.7114提高到0.7479，连接关系F1从0.6011提高到0.6290。掩膜约束改善了整体布置的一致性，其中窗的IoU变化较小。

指标	无掩膜	有掩膜
墙体IoU	0.6355	0.6716
门与空间分隔IoU	0.4586	0.4761
窗IoU	0.5432	0.5444
Macro IoU	0.5458	0.5640
Micro IoU	0.7114	0.7479
连接关系F1	0.6011	0.6290

表2 门窗墙生成的掩膜消融对比

图6 建筑构件生成与人工布置对比：墙、门与空间分隔、窗

生成的整体形态接近参考方案，局部细节仍可能出错。例如，图6中间一列的Case 2（对应论文图5的Case 2），模型在参考设计原本为窗的位置生成了入户门。这一差异可能与按楼层生成时未显式关联首层入口布置有关，后续可通过跨楼层协调、规则调整或人工修正加以处理。

3.3 传给柱布置的建筑信息，是否有用？

在门窗墙生成之后，柱布置模型进一步读取房间布局与建筑构件信息。表3显示，去掉建筑构件条件后，IoU降至0.7079；去掉柱中心像素扩展后，IoU为0.7615；同时保留二者时，IoU达到0.7885。上游建筑信息和柱中心像素扩展均有助于提高柱布置的生成效果。

柱布置设置	平均IoU
去掉建筑构件条件	0.7079
去掉柱中心像素扩展	0.7615
本文设置	0.7885

表3 柱布置模型的消融对比

全流程工程验证

各环节的测试验证了模型适配与信息传递的作用。进一步，我们从建筑需求出发，通过三个住宅案例检验整套流程能否连续完成方案生成、结构设计与性能验证。

4.1 从建筑需求出发，完成三栋住宅设计

三个案例均来自真实项目中的三层独立住宅，以各层房间需求和建筑外轮廓作为输入。三个案例均在论文设定的7度抗震条件下进行设计，其中，案例1和案例2的设计基本地震加速度为0.10g，案例3为0.15g。

图7 三个案例的房间需求气泡图与各层建筑外轮廓

从图8可以看到，AI先给出初始户型，再由工程师在CAD中修正边界、房间功能与楼层关系，将修正后的户型交给门窗墙生成模型。各阶段均按照先生成，再检查和协调，再交给下一阶段的顺序推进。

图8 各案例、各楼层的初始户型与人工修正后结果

门窗墙的生成与修正结果见图9。模型以修正后的户型为条件，生成墙体、门窗与开放空间分隔，再由工程师调整门窗和空间分隔的位置，满足通行、采光与通风需求。图中对照展示了三个案例各楼层的初始生成结果与修正结果，修正后的建筑构件信息继续传递给柱布置模型。

图9 各案例、各楼层的门窗墙生成结果与人工修正后结果

柱布置的生成与修正结果见图10。模型以房间布局和门窗墙信息为条件，生成各层柱位置；随后通过规则调整与人工修正，协调不同楼层的柱网，形成合理的传力路径。图中对照展示了三个案例各层的初始生成结果与修正结果，体现了从单层柱布置到跨楼层协调的过程。

图10 各层柱布置生成结果与协调修正后结果

梁布置和截面设计完成后，三个案例连接到PKPM。图11展示各案例首层的梁柱布置及截面信息。从最初的空间需求到可进行结构分析的方案，建筑与结构生成在同一条设计流程中完成衔接。

图11 三个案例首层梁柱布置及截面尺寸，单位mm

4.2 方案“画出来”，还要经得起计算

完成方案修正后，研究使用PKPM进行结构计算。三个案例的力学指标见表4，均满足论文采用的规范限值。

指标	案例1	案例2	案例3	规范限值
质量比	1.0509	1.2103	1.0254	≤1.5
X向自振周期（s）	0.533	0.4218	0.4014	/
Y向自振周期（s）	0.4882	0.4146	0.4148	/
扭转自振周期（s）	0.4264	0.3191	0.3497	/
周期比	0.8	0.7566	0.8431	≤0.9
X向最小剪重比	0.0517	0.0676	0.1046	≥1.6%
Y向最小剪重比	0.0525	0.0548	0.0872	≥1.6%
X向刚重比	14.5228	90.5754	102.0172	≥10
Y向刚重比	17.8539	89.9464	100.034	≥10
X向最大层间位移角（地震）	1/1368	1/1968	1/1214	≤1/550
Y向最大层间位移角（地震）	1/1528	1/1704	1/1178	≤1/550
X向最大位移比	1.2198	1.0771	1.1014	≤1.50
Y向最大位移比	1.1364	1.3642	1.3938	≤1.50
X向最大层间位移比	1.459	1.0913	1.1297	≤1.50
Y向最大层间位移比	1.4015	1.4102	1.4315	≤1.50

表4 三个案例的结构力学指标

4.3 437分钟到39分钟，时间省在哪里？

人工基线由6名工程师参与，专业经验为4—17年，平均9.5年。计时覆盖需求与外轮廓输入、初步建筑和结构方案以及验证；AI辅助流程也计入结果检查与必要的人工修正。平均用时对比如表5。

设计阶段	人工流程	AI辅助流程
建筑空间划分	170分钟	16分钟
门窗布置	39分钟	9分钟
框架柱布置	31分钟	8分钟
框架梁布置	35分钟	3分钟
初步截面设计与分析	90分钟	3分钟
性能指标调整	51分钟	未执行
结构图生成	21分钟	未执行
总计	437分钟	39分钟

表5 案例平均设计用时（“未执行”对应原表“/”，表示AI设计流程未进行该项操作）

AI辅助流程的平均用时由人工流程的437分钟降至39分钟，用时减少约91%。主要收益来自减少重复性的空间划分、构件布置和截面设计操作。

从单项生成走向全流程设计

（1）贯通建筑与结构的AI初步设计全流程。研究以建筑需求与外轮廓为起点，连接户型、门窗墙、柱布置、梁布置、梁柱截面和PKPM验证，使建筑方案的生成与结构方案的设计形成连续过程。

（2）建立支撑跨阶段生成的数据表达与模型适配方法。迁移学习改善有限数据下的户型生成，特征通道与任务掩膜将建筑信息转化为下游约束。户型与建筑构件的Micro IoU分别为0.6165和0.7479，柱布置IoU为0.7885。

（3）通过真实住宅案例验证全流程的可行性与效率。三个案例经人工协调修正后满足论文所列结构指标，平均用时从437分钟降至39分钟。AI生成、工程师协调与结构计算共同完成了从需求到方案的设计任务。

论文与开放资源

50天免费在线阅读与下载：

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数据集：

https://github.com/Iceberg-cloud/Chinese-detached-house-dataset

户型模型体验：

https://ai-structure.com/floor-plan-design/

后记

无论我们支持还是反对，5-10年内，AI打通常规工程的多专业全流程智能设计，且设计水平不低于一般工程师，估计是大概率的事件。我们未来的专业教育，如何适应AI发展带来的新形势，是一个非常值得深入探讨的问题。

---End---

3分钟视频演示剪力墙结构智能设计完整操作流程

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