中交一公局集團有限公司;中交一公局第六工程有限公司路延龍獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉中交一公局集團有限公司;中交一公局第六工程有限公司申請的專利一種鋼筋混凝土支撐設計的優化方法及系統獲國家發明授權專利權,本發明授權專利權由國家知識產權局授予,授權公告號為:CN120234881B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉:該發明授權的專利申請號/專利號為:202510712717.7,技術領域涉及:G06F30/13;該發明授權一種鋼筋混凝土支撐設計的優化方法及系統是由路延龍;張海波;張志國;李廣輝;馬騰超設計研發完成,并于2025-05-30向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種鋼筋混凝土支撐設計的優化方法及系統在說明書摘要公布了:本申請提供一種鋼筋混凝土支撐設計的優化方法及系統,其中,多維度分析建筑物預期承受的負載,以確定建筑物結構中的關鍵受力點;基于關鍵受力點,模擬鋼筋混凝土材料在不同的建筑物結構層次下的行為特性,生成多層次力學模型;基于多層次力學模型和監測建筑物結構獲得的數據,利用遺傳算法、粒子群優化以及強化學習框架建立智能化決策過程,以生成鋼筋混凝土支撐設計方案;利用貝葉斯網絡與灰色系統理論建立綜合評價體系,量化所述鋼筋混凝土支撐設計方案,得到反饋信息,利用反饋信息對所述鋼筋混凝土支撐設計方案進行優化,生成優化后鋼筋混凝土支撐設計方案。本申請提高了鋼筋混凝土支撐設計方案的科學性和合理性。
本發明授權一種鋼筋混凝土支撐設計的優化方法及系統在權利要求書中公布了:1.一種鋼筋混凝土支撐設計的優化方法,其特征在于,包括: 多維度分析建筑物預期承受的負載,以確定建筑物結構中的關鍵受力點; 基于所述關鍵受力點,采用集成深度學習與物理規則的混合建模技術,模擬鋼筋混凝土材料在不同的建筑物結構層次下的行為特性,生成多層次力學模型; 基于所述多層次力學模型和監測所述建筑物結構獲得的數據,利用遺傳算法、粒子群優化以及強化學習框架建立智能化決策過程,以生成鋼筋混凝土支撐設計方案; 利用貝葉斯網絡與灰色系統理論建立綜合評價體系,量化分析所述鋼筋混凝土支撐設計方案,得到反饋信息,利用所述反饋信息對所述鋼筋混凝土支撐設計方案進行優化,生成優化后鋼筋混凝土支撐設計方案; 所述基于所述多層次力學模型和監測所述建筑物結構獲得的數據,利用遺傳算法、粒子群優化以及強化學習框架建立智能化決策過程,以生成鋼筋混凝土支撐設計方案,包括: 利用有限元分析方式,對所述多層次力學模型進行仿真,生成仿真數據,基于所述仿真數據,驗證所述關鍵受力點在不同加載條件下的行為模式和潛在風險點,并利用隨機森林算法對所述仿真數據進行分類和回歸預測,以識別影響所述建筑物結構性能的關鍵參數及變化趨勢,得到所述關鍵受力點的行為特征; 根據所述行為特征監測所述建筑物結構獲得的數據和所述仿真數據,應用主成分分析降維技術提取出關鍵特征向量,并利用時間序列建模方法分析在預設工況下所述建筑物結構響應的變化趨勢,以識別出動態受力情況,并根據所述動態受力情況和所述建筑物結構預期負載變化,以生成結構響應預測模型; 基于所述結構響應預測模型,根據所述關鍵受力點的行為特征和預期負載變化選擇初始支撐件,并利用遺傳算法對所述初始支撐件的設計參數進行編碼,生成初始種群,利用差分進化算法,分析所述初始種群,生成優化設計參數集合; 根據所述結構響應預測模型的變化趨勢和動態受力情況,定義適應度函數,并利用粒子群優化算法迭代搜索出最佳設計參數組合,基于最佳設計參數組合結合所述優化設計參數集合,分析出所述適應度函數對應的最優設計方案集合,基于所述最優設計方案集合結合蟻群優化算法,生成優化設計參數的最佳組合; 根據強化學習框架,將所述最佳組合作為所述建筑物結構中智能體的動作空間,并將所述建筑物結構的安全性、穩定性和經濟性作為獎勵信號,調整所述智能體的策略參數,以生成鋼筋混凝土支撐設計方案; 所述根據所述結構響應預測模型的變化趨勢和動態受力情況,定義適應度函數,并利用粒子群優化算法迭代搜索出最佳設計參數組合,基于最佳設計參數組合結合所述優化設計參數集合,分析出所述適應度函數的最優設計方案集合,基于所述最優設計方案集合結合蟻群優化算法,生成優化設計參數的最佳組合,包括: 根據所述結構響應預測模型的變化趨勢和動態受力情況,結合所述建筑物結構的不同因素,定義適應度函數,其中,所述建筑物結構的不同因素包括安全性、穩定性以及經濟性; 基于所述適應度函數,采用粒子群優化算法和差分進化算法,迭代搜索出最佳設計參數組合,以計算所述粒子群優化算法中每個粒子對應的適應度函數值,并應用自適應慣性權重,得到最佳設計參數集合,從所述最佳設計參數集合中篩選出適應度函數值高于預設閾值的設計方案,以生成最優設計方案集合; 基于所述最優設計方案集合,結合蟻群優化算法,生成優化設計參數的最佳組合。
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