基于深度学习的隔震结构生成方法及装置
实质审查的生效
摘要

本发明提供一种基于深度学习的隔震结构生成方法及装置,方法包括:获取待处理的建筑设计图和隔震结构设计条件;基于建筑设计图和隔震结构设计条件,得到上部结构设计图;将上部结构设计图和隔震结构设计条件输入隔震层设计模型,得到隔震层设计模型输出的隔震层布置参数;隔震层设计模型是基于隔震设计样本数据对深度神经网络模型进行训练得到的;基于隔震层布置参数和上部结构设计图,生成隔震结构设计结果。通过隔震层设计模型能够基于上部结构设计图和隔震结构设计条件获得隔震层布置参数,进而得到合理的隔震结构设计结果,可以有效提高隔震结构设计效率,降低隔震结构设计过程中对专业经验的依赖性。

基本信息
专利标题 :
基于深度学习的隔震结构生成方法及装置
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114417465A
申请号 :
CN202111673685.2
公开(公告)日 :
2022-04-29
申请日 :
2021-12-31
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
陆新征廖文杰
申请人 :
清华大学
申请人地址 :
北京市海淀区双清路30号清华大学
代理机构 :
北京路浩知识产权代理有限公司
代理人 :
毛宏宝
优先权 :
CN202111673685.2
主分类号 :
G06F30/13
IPC分类号 :
G06F30/13  G06F30/27  G06N3/04  G06N3/08  
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F30/13
建筑设计,例如:与房屋、桥梁、园林、生产工厂或道路相关的计算机辅助建筑设计
法律状态
2022-05-20 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 30/13
申请日 : 20211231
2022-04-29 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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