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AIstructure-Copilot-v0.1.2更新:精细化考虑抗震设计条件影响的全新GNN版本,请您来试试

廖文杰 赵鹏举等 陆新征课题组
2023年09月28日 12:30



AIstructure-Copilot-v0.1.2更新。今天我们又上新算法啦!精细化考虑抗震设计条件影响的图神经网络(GNN)设计算法。

往期功能更新的推送传送门:

1. AIstructure-Copilot-v0.1.1功能更新:1次设计,2个方案,3套模型

2. AIstructure-Copilot:嵌入CAD平台的结构智能设计助手

下载地址:
https://ai-structure.com/backend/struct/downloadAIstructure

也可进入合木智构网站进行下载:
https://ai-structure.com/#/IntelligentDesign

或者在QQ群(AI-structure-交流群):741840451的群文件中下载


1

AIstructure-Copilot 产品更新简介

本次更新后,GNN在生成剪力墙结构设计时,可更好的考虑建筑设计以及抗震设计条件对剪力墙设计的影响。抗震设计条件改变后,剪力墙结构设计结果也会出现相应的变化。

典型案例

不同设计条件输入,设计结果不同。

随着抗震设计需求的不断提高,剪力墙结构构件的布置数量和构件长度也显著增加

设计基本地震加速度:0.1g;结构总高度:20m;场地特征周期值:0.4s

设计基本地震加速度:0.1g;结构总高度:50m;场地特征周期值:0.4s

设计基本地震加速度:0.2g;结构总高度:50m;场地特征周期值:0.4s

设计基本地震加速度:0.2g;结构总高度:80m;场地特征周期值:0.4s

设计基本地震加速度:0.2g;结构总高度:80m;场地特征周期值:0.6s


2

AIstructure-Copilot-v0.1.2的新功能

2.1 新算法:精细化考虑设计条件的GNN

老版本(GNN-Shearwall v1.0)算法:采用粗略的分组方法来考虑高度等设计条件影响,如果结构高度属于同一分组(比如100m以下分组),虽然结构高度由50m变更为100m,但是设计结果中剪力墙的布置没有改变

设计基本地震加速度:0.2g;结构总高度:50m;场地特征周期值:0.4s

设计基本地震加速度:0.2g;结构总高度:100m;场地特征周期值:0.4s


新版本(GNN-Shearwall v2.0)算法:精细考虑设计条件对构件布置的影响。结构高度由50m变更为100m,剪力墙布置的数量和构件长度增加

此前我们在生成对抗算法(GAN)中实现了精细考虑设计条件对设计结果的影响,本次更新我们在图神经网络(GNN)中也加入了这一功能。

设计基本地震加速度:0.2g;结构总高度:50m;场地特征周期值:0.4s

设计基本地震加速度:0.2g;结构总高度:100m;场地特征周期值:0.4s


2.2 天正CAD前处理优化

提取构件轴线操作,一次性提取便可基本达到无需人工修改的程度,显著降低人工操作所需时间。以下为一次性提取的效果。


2.3 剪力墙构件轴线变双线

【用户意见】剪力墙轴线变为双线,便于快速提资给建筑。

【软件改进】在AIstructure-Copilot生成剪力墙设计后,全部采用单线绘制,用户可进行手动调整,调整后采用剪力墙轴线转双线功能,一键生成剪力墙构件的双线布置图,双线剪力墙可用于提资给建筑设计师。

剪力墙轴线转双线功能

双线绘制的剪力墙布置图


3

结语

两周前,我们更新了AIstructure-Copilot-v0.1.1。得益于我们智能设计后端架构的不断完善、智能设计算法的不断研究,未来我们的更新完善频率也将逐渐提高,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。



彩蛋

虽然我们程序更新了某个模块的内容,但是我们这次不说,下次节后见!祝大家双节愉快!



联系方式

QQ群,AI-structure-交流群:741840451

廖文杰:[email protected]

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  9.  Zhao PJ, Liao WJ, Huang YL, Lu XZ, Intelligent design of shear wall layout based on graph neural networks, Advanced Engineering Informatics, 2023, 55, 101886, DOI: 10.1016/j.aei.2023.101886

  10. Liao WJ, Wang XY, Fei YF, Huang YL, Xie LL, Lu XZ*, Base-isolation design of shear wall structures using physics-rule-co-guided self-supervised generative adversarial networks, Earthquake Engineering & Structural Dynamics, 2023, DOI:10.1002/eqe.3862.

  11. Feng YT, Fei YF, Lin YQ, Liao WJ, Lu XZ, Intelligent generative design for shear wall cross-sectional size using rule-Embedded generative adversarial network, Journal of Structural Engineering-ASCE, 2023, 149(11). 04023161. DOI:10.1061/JSENDH.STENG-12206.

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