| 基于规则学习与编码的剪力墙智能设计优化 |
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| 引用本文： | 陆新征,韩进,韩博,陈素文,廖文杰.基于规则学习与编码的剪力墙智能设计优化[J].东南大学学报(自然科学版),2023(6):1199-1208. |
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| 作者姓名： | 陆新征 韩进 韩博 陈素文 廖文杰 |
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| 作者单位： | 1. 清华大学土木工程系;2. 同济大学土木工程学院;3. 北京市建筑设计研究院有限公司 |
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| 基金项目： | 中国博士后科学基金资助项目(2022M721879)； |
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| 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.
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| 关 键 词： | 智能设计 局部优化 联合学习 规则编码 生成对抗网络 |
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