摘要：建筑结构设计随着计算机技术进步迈入新的发展阶段,基于模拟与基于人工智能的设计为两个重要发展方向。基于模拟的设计为超出设计规范的特殊结构或特殊工况设计提供了关键手段,其关键难题是发展可以准确、高效模拟结构在地震、火、风等灾害作用下受力行为的模拟方法。基于人工智能的设计则是通过学习既有设计案例,从而高效生成满足工程经验和设计规范要求的结构设计图,可以有效提升结构设计效率,其关键难题在于对工程经验和结构特征的学习和表达。该文介绍了作者团队开展的基于模拟的抗震、防火、抗风设计的典型案例,以及基于生成对抗网络和图神经网络的人工智能结构设计方法,提出了L0~L5不同层级结构智能设计的划分建议,并展望了未来将基于模拟的设计和基于人工智能的设计相融合的发展方向。

摘要：冻融破坏是我国严寒或寒冷地区混凝土的主要破坏形式,分析混凝土的冻融破坏过程、明确混凝土的冻融破坏机理、提出混凝土冻融损伤寿命预测方法对混凝土结构耐久性设计至关重要。本文根据混凝土结构的冻融破坏特点,从整体水冻和表面盐冻两方面阐述了混凝土的冻融破坏机理,论述了冻融破坏机理在不同混凝土结构中的适用性,分析了高原低气压地区混凝土冻融破坏更加严重且引起困难的原因;系统总结了基于试验数据和数值模拟的混凝土冻融损伤寿命预测方法,分析了两种寿命预测方法的优势和不足,以期为寒区混凝土的抗冻性设计提供参考。

摘要：2022年3月16日在日本福岛县东部海域发生7.4级地震,本文基于近实时震害评估系统RED-ACT对此次地震进行了快速评估,包括强震动记录分析、区域地震破坏力震害评估结果和典型桥梁破坏,并结合实际震害对比了该系统评估结果以及其他主要震害快速评估系统的分析结果,结果表明:(1)此次地震造成的地面运动强度较大,多数台站记录PGA较2021年福岛7.3级地震更强,反应谱在0.5~1.3s区间呈现远高于2021年福岛地震的趋势。(2)RED-ACT的震害评估结果相较于日本NIED-CRS系统和美国USGS-PAGER系统与实际震害更为接近,在强震动记录较为密集的地区,开展基于强震动时程和建筑非线性分析的震害评估能够得到更为准确的震害评估结果。(3)此次地震对白石市附近桥梁造成了一定的破坏,桥梁破坏附近处的强震动会对典型桥梁结构造成一定程度的破坏。

摘要：建筑结构的智能化方案设计是智能建造的重要内容。既有研究提出了基于深度神经网络的剪力墙结构生成式设计方法框架、智能设计算法、设计性能评价方法等,完成了从数据驱动到物理增强的智能化设计方法的发展,但目前尚未有研究针对不同设计条件下数据驱动和物理增强方法的设计能力进行详细对比,且基于计算机视觉与基于力学性能的评价方法尚未有明确的关系,难以有效保证计算机视觉评价方法的合理性。基于深度生成式算法对比和算例分析,开展数据驱动和物理增强数据驱动方法的详细对比,并进一步验证基于计算机视觉评价与基于力学分析评价方法的正相关性。结果表明:数据驱动的方法易受到数据质量与数量的约束,而物理增强数据驱动的方法设计性能更加稳定,基本摆脱数据质量和数量的约束;基于计算机视觉综合评价指标SCV的合理性阈值为0.5,对应力学性能差异约为10%。

摘要：深度学习通过提取和学习剪力墙结构数据高维特征掌握智能设计技术,有效推动了建筑结构智能化设计的发展。数据驱动的结构智能设计通常受训练数据的数量和分布特征影响,但鲜有研究开展数据特征相关分析。该文通过收集设计习惯相似且地域相近的剪力墙建筑-结构设计图纸数据,开展了数据分布和数量特征与设计结果的相关性分析;提出混合数据训练联合特征分组训练的两阶段改进训练方法,有效提升了智能设计质量;采用与训练数据高度非同源的其他地区数据对研究结果进行了测试与检验。分析表明:数据低维特征的回归分析难以有效指导设计生成,而基于深度学习的高维特征学习则能有效掌握结构设计的潜在规律;随着训练数据量增加,智能设计效果也将得到平均20%以上的提升。通过典型案例研究证明:智能设计与工程师设计的平面设计相似性及整体结构力学性能相似性均较高,最大层间位移角的平均差异仅约8%。但是,当测试数据与训练数据特征差异过于显著时,智能设计质量将会受限。该研究通过对数据分布和数量特征与智能设计结果的相关性分析,为下一步开展基于深度学习的智能化结构设计研究提供了数据特征影响方面的参考。

摘要：为改善剪力墙结构智能设计面临的关键局部空间剪力墙布置规律学习不佳、布置细节难以满足经验规则与力学性能要求等问题,提出了一种基于规则学习与编码的剪力墙结构智能设计优化方法.首先,开发了整体-局部联合学习的剪力墙设计优化方法,增强智能算法对局部空间剪力墙布置规律的学习;然后,提出了基于规则编码的剪力墙设计细节优化方法,将拓扑、模式、尺寸3个层次的规则约束编码作为可执行程序,优化智能设计的局部细节,使得智能设计与工程师设计更一致且受力性能更佳.典型案例研究表明,在保证优化效率的基础上,优化后剪力墙结构局部构件的轴压比等力学指标合理性提升,且39%的智能设计被判别为工程师设计.

摘要：投标是建筑工程设计的重要环节,其执行周期短,建筑、结构、管线等多专业配合紧密。高完成度的设计成果对提升投标成功率具有重要意义。因此,高效的建筑结构方案设计是投标阶段的关键需求。目前依赖人工的设计方法在有效的时间内完成的结构方案设计数量有限,难以很好地服务多个不同的建筑投标方案。相对而言,智能化建筑结构生成式设计方法由于学习了大量结构设计数据,进而具备强大的设计能力,可在短时间内完成与不同建筑设计配套的结构方案设计,支撑建筑设计的多方案比选。面向建筑设计投标的需求,本研究集成了建筑结构方案智能设计方法,完成了设计流程自动化,包括:结构设计图、结构分析模型、材料用量数据生成。结果表明,对于单个建筑,生成式智能化结构设计效率相比于人工设计提升近10~15倍,且能同时开展多个项目设计,智能设计的结构力学性能全部满足规范要求,且材料用量与工程师设计基本一致。