(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202111091775.0 (22)申请日 2021.09.17 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 113935086 A (43)申请公布日 2022.01.14 (73)专利权人 哈尔滨工业大 学 地址 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西 大直街92号 (72)发明人 李惠　徐阳　吴聿飏　 (74)专利代理 机构 哈尔滨市阳光惠远知识产权 代理有限公司 2321 1 专利代理师 张宏威 (51)Int.Cl. G06F 30/13(2020.01) G06F 30/27(2020.01)G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) G06T 5/30(2006.01) (56)对比文件 CN 113392256 A,2021.09.14 CN 112967249 A,2021.0 6.15 CN 10834614 4 A,2018.07.31 CN 111523535 A,2020.08.1 1 US 2021287138 A1,2021.09.16 审查员 张骞 (54)发明名称 一种基于计算机视觉和深度学习的结构智 能设计方法 (57)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。 权利要求书5页 说明书12页 附图6页 CN 113935086 B 2022.08.02 CN 113935086 B 1.一种基于计算机 视觉和深度学习的结构智能设计方法， 其特 征在于： 所述方法具体包括以下步骤： 步骤一： 进行基于计算机视觉的结构截面设计， 通过收集结构截面轮廓图像作为训练 样本， 由截面高度和下翼缘板宽度作为控制参数获得结构截面的简化图作为输入， 结构截 面轮廓完整图像作为输出， 建立深度卷积神经网络模型； 步骤二： 针对步骤一生成结构截面轮廓图像， 采用数据拟合和形态学闭运算的方法对 所述结构截面轮廓图像进行后处 理， 获得更符合工程实际的新结构截面轮廓图像； 在步骤二中， 所述结构截面轮廓图像的后处 理过程具体包括以下步骤： 首先对结构截面轮廓图像的高度进行重调整， 将所生成结构截面轮廓图像与真实结构 轮廓图像的相对误差记为error， 相对误差与图像的宽高比和图像高度存在 线性关系， 公式 为： error＝ah+br+c 式中， error表示生成图像高度与原始图像高度的相对误差， h表示原始图像的轮廓 高 度， r表示原始图像的宽高比， a,b,c为待定系数； 对于第i个数据样本点数据(hi,ri,errori)和总样本数量 n， 总误差S记为： 然后根据最小二乘法原理进行平面拟合， 总体误差S达 到最小时有 得到 式中n为样本总数； 由此计算得到待定系数a,b,c， 并获得拟合平面方程： error＝‑0.00307h+0.31 144r+0.1775 最后， 根据相对误差， 对由深度卷积神经网络模型生成的图像高度做如下调整： 式中h'为调整后的结构截面轮廓高度， h为由深度卷积神经网络模型直接生成的图像 高度； 在高度重调整后， 基于形态学闭运 算对结构截面轮廓图像进行外形调整； 对生成的结构截面轮廓图像进行高度重调整和基于形态学闭运算后， 生成的结构截面 轮廓更符合实际工程； 步骤三： 在获得步骤二生成的新结构截面轮廓图像后， 进行基于深度学习的钢筋混凝 土结构内部受力配筋设计， 以结构尺寸、 荷载信息、 边界条件的基本设计参数作为输入， 结权　利　要　求　书 1/5 页 2 CN 113935086 B 2构内部受力钢筋的等级、 直径和间距作为输出， 建立钢筋混凝土结构内部受力钢筋智能设 计的深度卷积神经网络模型； 在步骤三中， 步骤三一： 获得结构内部配筋样本， 提取相应的结构设计参数， 得到深度 卷积神经网络 模型的待学习样本； 步骤三二： 建立并训练结构内部受力钢筋智能设计的深度卷积神经网络模型； 步骤四： 对步骤三建立的结构内部受力钢筋智能设计的深度卷积神经网络模型进行力 学验算， 所述力学验算包括弯曲应力和裂缝宽度， 通过承载能力 极限状态验算和正常使用 极限验算， 保证智能配筋设计方案的有效性； 所述结构设计参数 具体包括以下参数： 结构混凝 土强度等级： 样本中所有图纸的混凝 土强度等级均为C 30； 钢筋等级： 样本中所有图纸的钢筋强度等级均为 I级； 结构的长度和宽度： 将结构沿横向和沿纵向的边长分别作为长度和宽度； 结构板厚： 混凝 土板厚为110毫米或120毫米； 结构恒荷载： 结构恒荷载包括结构自重和附着在结构上下表面的装饰构造层重量， 由 建筑结构的形式确定； 由于样 本集中混凝土强度等级均为C30， 结构尺寸和板厚已经作为了 参数， 所以恒 荷载不再 单独作为输入； 结构活荷载： 结构活荷载包括人员、 设备和附属物重量， 由建筑功能确定； 上部活荷载 在板平法施工图的结构设计总说明 中直接给 出， 分布范围为2KN/m2至6KN/m2； 结构下部通长钢筋： 包括钢筋直径、 间距和强度等级， 全部样本在结构下部都布置了两 个方向的通长钢筋， 结构下部通长受拉钢筋的主要参数包括钢筋 直径、 钢筋间距、 钢筋强度 等级； 结构上部垂直于四周设置的非通长钢筋： 由于结构在四周边界的上部处于受拉状态， 所以需要在结构四周上部布置垂直于边长方向的钢筋， 主要参数包括钢筋直径、 钢筋间距、 钢筋强度等级、 内延和外伸距离； 结构四周约束条件： 当结构边界条件限制上部钢筋无法伸出楼板时， 将结构四周约束 条件作为参数； 在实际参数化建模过程中， 如果结构某边的上部钢筋可以外伸， 就将此边的 约束标签设置为0； 如果结构某边的上部钢筋因为孔洞和建筑边缘等原因不能外伸， 则将此 约束标签设置为1； 对于结构的四周边界， 每一条边都有以下参数： 约束标签， 钢筋直径， 钢筋间距， 钢筋强 度， 钢筋内侧延伸距离和钢筋外侧延伸距离， 即结构四周每一条边的上部钢筋均有6个参 数； 则对于每一个结构内部配筋样本， 包 含以下28个输入参数： 4个结构参数： 混凝 土板厚， 上部活荷载， 结构横向边长和纵向边长； 4×5＝20个结构四周边界参数： 上下左右四周的约束条件， 钢筋直径， 钢筋间距， 钢筋 内侧延伸长度和钢筋外 部延伸长度； 4个结构下部配筋参数： 下部沿横向钢筋直径， 沿横向钢筋间距， 沿纵向钢筋直径， 沿纵 向钢筋间距； 将配筋设计样本全部进行顺时针旋转90度、 180度、 270度和沿横向轴对称、 沿纵向轴对权　利　要　求　书 2/5 页 3 CN 113935086 B 3