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一种基于计算机视觉和深度学习的结构智能设计方法

摘要

本发明提出一种基于计算机视觉和深度学习的结构智能设计方法,包括外部截面轮廓设计与内部受力配筋设计两部分,分别建立了基于计算机视觉和深度学习的截面轮廓与内部配筋智能设计模型,针对结构截面轮廓生成图像可能存在的问题,比如总高度与原始样本存在较大误差、下翼板超出腹板、上翼板存在缺陷、板中部不连通等,基于数据拟合和图像形态学运算,重新调整生成的结构截面轮廓高度,并且使用闭运算调整截面轮廓;针对智能配筋设计结果进行了承载能力极限状态验算和正常使用极限验算;本发明无需耗费大量的人力和算力进行反复试算和迭代修改,提高了桥梁和建筑结构的设计效率以及自动化和智能化程度。

著录项

  • 公开/公告号CN113935086A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-01-14

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 哈尔滨工业大学;

    申请/专利号CN202111091775.0

  • 发明设计人 李惠;徐阳;吴聿飏;

    申请日2021-09-17

  • 分类号G06F30/13(20200101);G06F30/27(20200101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);G06T5/30(20060101);

  • 代理机构23211 哈尔滨市阳光惠远知识产权代理有限公司;

  • 代理人张宏威

  • 地址 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号

  • 入库时间 2023-06-19 13:54:12

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-08-02

    授权

    发明专利权授予

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