ai-structure.com：剪力墙结构材料用量AI预测模块上线测试

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太长不看版

    2023年7月11日，ai-structure.com发布了嵌入CAD平台的结构智能设计助手AIstructure-Copilot，感谢过程中各位工程师的积极参与和反馈。

在剪力墙结构的前期设计阶段，根据结构设计快速估算对应的材料用量是一项迫切需求，对于方案投标和设计优化都具有重要意义。为了提升材料用量预测的效率，我们开发了材料用量智能化预测模块，可根据结构前期设计和设计条件，快速（几秒内）预测出其对应的混凝土和钢筋材料用量，从而避免了复杂的建模、计算、配筋设计等流程对前期设计迭代的影响。

本次更新发布在ai-structure.com的主页界面中(https://ai-structure.com/#/usage-prediction)，用户无需注册登录便可试用。

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更新说明

（1）开发思路

       很多经验丰富的工程师都可以根据项目的设计方案和设计条件，快速而准确的估计项目的材料用量。其内在机理就是这些工程师有着大量的工程经验作为参考。工程师经验越多，往往预测的也就越准确。

       因此，我们用AI来模仿这一机制，并充分利用AI设计“无限复制”、“永不遗忘“、“分秒完成”、“日夜不休”的特点，采用生成式AI设计了成千上万个剪力墙结构，并开展了配筋设计和材料用量统计。这样，我们就可以给出一个更加精准的材料用量预估模型。

（2）使用方法

       请上传gdt格式的结构设计（gdt格式为本网站标准化格式，包含*SHEARWALL字段和*BEAM字段，参考网站示例），并根据提示输入和选择设计条件。

    也可以使用智能设计云平台(https://ai-structure.com/#/projects/shearwall)进行剪力墙结构设计，并下载剪力墙结构设计的矢量数据文件（可直接应用于材料用量预测模块）。

（3）注意事项

      本工具面向剪力墙结构的前期设计阶段，旨在快速评估结构设计的材料用量，从而辅助设计方案的比选。本工具能够适用于不同平面布置、不同抗震设防烈度、不同高度的剪力墙结构。

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典型案例

2.1 案例一

图3 案例一预测结果

2.2 案例二

图6 案例二预测结果

2.3 案例三

图9 案例三预测结果

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后记

联系方式

QQ群，AI-structure-交流群：741840451

费一凡：[email protected]

廖文杰：[email protected]

相关论文

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6. Fei YF, Liao WJ, Huang YL, Lu XZ, Knowledge-enhanced generative adversarial networks for schematic design of framed tube structures, Automation in Construction, 2022, 144: 104619. DOI: 10.1016/j.autcon.2022.104619.

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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.