基于深度强化学习的高层剪力墙结构智能设计方法

作     者：程国忠 周绪红 刘界鹏 王禄锋 CHENG Guozhong;ZHOU Xuhong;LIU Jiepeng;WANG Lufeng

作者机构：重庆大学土木工程学院重庆400045 山地城镇建设与新技术教育部重点实验室重庆400045 

基　　金：国家自然科学基金重点项目(52130801) 国家自然科学基金青年科学基金项目(52008055) 

出 版 物：《建筑结构学报》 (Journal of Building Structures)

年 卷 期：2022年第43卷第9期

页      码：84-91页

摘      要：在传统的高层剪力墙结构设计中,需结构工程师依据自身经验反复地对剪力墙的布置方案进行调整,致使工作效率低、重复性劳动多、设计周期长,且设计结果依赖于工程师的个人经验,很难得到最优结构方案。为此,提出了高层剪力墙结构的智能设计方法,包括智能建模和智能优化两个环节。基于连通区域分析、图结构算法、普氏分析、边缘检测算法提出了高层剪力墙结构智能建模方法,包括房间检测、建筑分割与识别、剪力墙自动布置等,智能建模结果可以满足实际工程要求;基于深度强化学习给出了高层剪力墙结构智能优化方法,优化方法收敛性好。通过实际工程算例对所提出的智能设计方法进行了验证,结果表明,所提出的高层剪力墙结构智能设计方法可行,与传统的设计方法相比,设计周期可缩短90%以上,剪力墙材料用量可节省20%以上。

主 题 词：高层剪力墙结构 智能设计 智能建模 智能优化 深度强化学习 

学科分类：0710[理学-生物科学类] 081405[081405] 08[工学] 0837[0837] 0813[工学-化工与制药类] 0814[工学-地质类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.14006/j.jzjgxb.2022.0067

馆 藏 号：203113546...