申请/专利权人：大连理工大学

申请日：2022-04-12

公开（公告）日：2024-04-05

公开（公告）号：CN114741758B

主分类号：G06F30/13

分类号：G06F30/13;G06F30/27;G06F111/04;G06F119/14

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.05#授权;2022.10.18#专利申请权的转移;2022.07.29#实质审查的生效;2022.07.12#公开

摘要：本发明涉及一种基于机器学习的建筑抗震韧性初步设计方法，属于建筑抗震韧性设计领域，首先获取待设计建筑的基本数据，并确定抗震韧性目标；根据地理位置信息和地质条件信息，提取待设计建筑的地震危险性特征作为场地约束条件；根据建筑设计模型，提取待设计建筑的建筑设计特征作为建筑设计约束条件；根据建筑设计模型和结构设计模型，确定待设计建筑所有可用的结构设计特征以及结构构件和非结构构件的升级措施，作为设计空间；将抗震韧性目标、场地约束条件、建筑设计约束条件和设计空间输入到建筑抗震韧性优化模型中，输出满足抗震韧性目标的结构设计特征的组合以及结构构件升级措施和非结构构件升级措施，能够提高设计质量和效率。

主权项：1.一种基于机器学习的建筑抗震韧性初步设计方法，其特征在于，所述方法包括：获取待设计建筑的基本数据，并确定抗震韧性目标；所述基本数据包括所述待设计建筑的建筑设计模型、结构设计模型、地理位置信息以及地质条件信息；所述抗震韧性目标为所述待设计建筑的业主对所述待设计建筑的抗震性能的要求；根据所述地理位置信息和所述地质条件信息，提取所述待设计建筑的地震危险性特征，作为所述待设计建筑的场地约束条件；根据所述建筑设计模型，提取所述待设计建筑的建筑设计特征，作为所述待设计建筑的建筑设计约束条件；根据所述建筑设计模型和所述结构设计模型，确定所述待设计建筑所有可用的结构设计特征以及所有可用的结构构件升级措施和非结构构件升级措施，作为所述待设计建筑的设计空间；将所述抗震韧性目标、场地约束条件、建筑设计约束条件和设计空间输入到建筑抗震韧性优化模型中，输出满足所述抗震韧性目标的结构设计特征的组合以及结构构件升级措施和非结构构件升级措施；所述建筑抗震韧性优化模型为对训练好的建筑抗震韧性评估模型进行优化后得到的机器学习模型；所述训练好的建筑抗震韧性评估模型为以建筑的抗震韧性目标、场地约束条件、建筑设计约束条件和设计空间为输入，以建筑对应的韧性指标以及结构构件升级措施和非结构构件升级措施为输出训练得到的机器学习模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 大连理工大学 一种基于机器学习的建筑抗震韧性初步设计方法及系统

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