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公开(公告)号：CN120030768A
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202510116836.6
申请日：2025-01-24
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F30/20 , G06F111/06
Abstract: 本发明是一种基于扩展地场和多目标SBOA的建筑火灾人群疏散智能路径规划系统和方法。本发明涉及建筑人群疏散仿真技术领域，本发明基于建筑的空间结构，获得元胞集；基于调查问卷及视频观测的方式收集建筑行人基本信息，根据行人基本信息判断行人恐慌程度，获得恐慌场；基于FDS烟雾扩散模型，根据火灾实时烟雾浓度，获得危险场；基于经典地场CA模型及所述恐慌场和危险场，建立扩展地场CA模型，获得当前行人目标疏散路径；基于多目标SBOA优化算法，根据当前行人目标疏散路径，优化疏散路径，生成最优疏散路径。本发明实际反映疏散群体之间的关系，规划出更合理的疏散路径，缩短疏散时间，提升安全性，降低伤亡，提升疏散效率。
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公开(公告)号：CN120030653A
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202510119465.7
申请日：2025-01-24
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F30/13 , G06F30/23 , G06F30/27 , G06F119/14 , G06F111/06
Abstract: 一种大数据驱动斜拉桥施工阶段索力多目标智能优化方法，涉及桥梁施工智能优化技术领域。该方法步骤依次为：初始施工阶段索力确定；初始施工阶段索力集合生成；有限元模型正装分析形成数据集；可能二分点子集获取；最优二分点确定；预测功能模型构建；拒绝度矩阵获取；施工阶段索力集合分级；密度算子矩阵获取；生成第#imgabs0#代施工阶段索力集合；最优施工阶段索力集合获取。通过大数据分析和智能优化算法，结合施工阶段的多目标优化需求，全面考虑了施工环境、材料性能和力学行为的复杂性，能够有效提升大跨度斜拉桥的施工精度和成桥质量。
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公开(公告)号：CN110569616B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN201910866129.3
申请日：2019-09-12
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于SOM的建筑多目标优化设计决策支持方法，包括：基于SOM神经网络构建建筑优化目标聚类模型；基于建筑优化目标聚类模型进行建筑优化目标导向神经元层次聚类筛选；根据建筑优化目标导向神经元层次聚类筛选结果重构建筑优化目标聚类模型，进行建筑优化目标导向神经元筛选；根据建筑优化目标导向神经元筛选结果或上一轮建筑设计参量导向神经元筛选结果，构建建筑设计参量聚类模型，进行建筑设计参量导向神经元筛选，并根据本轮筛选结果判断是否需进行下一轮建筑设计参量导向神经元筛选，直至得到最终建筑优化设计方案。该方法能挖掘分析非支配设计解数据特征，可显著改善建筑多目标优化设计决策制定效果。
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公开(公告)号：CN109858090B
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN201811611465.5
申请日：2018-12-27
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明是基于动态视域的公共建筑引导系统设计方法。通过收集公共建筑室内空间和引导系统的特征参数，使用人群的基本属性及移动特征参数；基于建筑空间和引导系统的特征数据建立三维模型组，构建虚拟现实场景；在虚拟现实场景平台中，根据使用者视域特征和引导元素的属性计算引导元素的可见范围；运用启发函数计算Agent群组搜索路径，运用避障算法预测并躲避静止和移动的障碍物，模拟Agent的最优速度；对引导元素可见覆盖范围和Agent个体动态视域进行叠加计算，获得引导元素的动态可见率，对动态可见率进行数据比较分析，获得引导系统位置布局方案进行评估和指导建议。本发明成本低，更接近真实情况的设计依据，具有较强的操作性和适用性。
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公开(公告)号：CN109858090A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201811611465.5
申请日：2018-12-27
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明是基于动态视域的公共建筑引导系统设计方法。通过收集公共建筑室内空间和引导系统的特征参数，使用人群的基本属性及移动特征参数；基于建筑空间和引导系统的特征数据建立三维模型组，构建虚拟现实场景；在虚拟现实场景平台中，根据使用者视域特征和引导元素的属性计算引导元素的可见范围；运用启发函数计算Agent群组搜索路径，运用避障算法预测并躲避静止和移动的障碍物，模拟Agent的最优速度；对引导元素可见覆盖范围和Agent个体动态视域进行叠加计算，获得引导元素的动态可见率，对动态可见率进行数据比较分析，获得引导系统位置布局方案进行评估和指导建议。本发明成本低，更接近真实情况的设计依据，具有较强的操作性和适用性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119962375A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510048685.5
申请日：2025-01-13
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/006 , G06F18/23213 , G08B7/06 , G06Q10/0635 , G06Q50/26
Abstract: 本发明提出了基于风险感知的会展建筑人群疏散仿真方法、系统、电子设备和介质，属于人群疏散仿真技术领域，首先获取会展建筑疏散场景参数与人员参数，构建疏散场景模型并将人员导入疏散模型中；然后构建包含警报提示、危险源、信息传递三个要素的风险感知模型，并将模型与人员运动耦合；使用K‑means方法将疏散场景中的待疏散人员划分为若干组团，并依据距离为每个组团分配出口；通过改进的人工蜂群算法规划宏观路径，通过元胞自动机模型模拟人员微观运动，从而获得人员疏散路径；本方法可以实际反映人员疏散时的行为，规划出更合理的疏散路径，为会展建筑含有障碍物情境下的疏散提供指导依据。
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公开(公告)号：CN109635511B
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN201910040056.2
申请日：2019-01-16
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提出一种基于条件生成对抗网络的高层居住区强排方案生成设计方法，依据设计任务书构建高层居住区条件生成对抗网络结构模型；生成有监督配对训练下的数据集并调用Python语言调整图片尺寸；对网络进行交替迭代式训练直至达到纳什均衡状态，将拟规划的高层居住区轮廓图片作为输入条件，得到高层居住区强排方案总平面图；调用Python语言获取总平面图的像素灰阶数值，从而构建高层居住区建筑几何模型；通过计算机模拟分析和专家评价方法建立建筑日照、消防性能与城市天际线联合评价体系。本发明可以支撑高层居住区强排设计决策制定，同时通过建筑日照、消防性能与城市天际线分析对高层居住区强排设计方案进行主客观联合评价。
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公开(公告)号：CN110569616A
公开(公告)日：2019-12-13
申请号：CN201910866129.3
申请日：2019-09-12
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于SOM的建筑多目标优化设计决策支持方法，包括：基于SOM神经网络构建建筑优化目标聚类模型；基于建筑优化目标聚类模型进行建筑优化目标导向神经元层次聚类筛选；根据建筑优化目标导向神经元层次聚类筛选结果重构建筑优化目标聚类模型，进行建筑优化目标导向神经元筛选；根据建筑优化目标导向神经元筛选结果或上一轮建筑设计参量导向神经元筛选结果，构建建筑设计参量聚类模型，进行建筑设计参量导向神经元筛选，并根据本轮筛选结果判断是否需进行下一轮建筑设计参量导向神经元筛选，直至得到最终建筑优化设计方案。该方法能挖掘分析非支配设计解数据特征，可显著改善建筑多目标优化设计决策制定效果。
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公开(公告)号：CN109635511A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201910040056.2
申请日：2019-01-16
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提出一种基于条件生成对抗网络的高层居住区强排方案生成设计方法，依据设计任务书构建高层居住区条件生成对抗网络结构模型；生成有监督配对训练下的数据集并调用Python语言调整图片尺寸；对网络进行交替迭代式训练直至达到纳什均衡状态，将拟规划的高层居住区轮廓图片作为输入条件，得到高层居住区强排方案总平面图；调用Python语言获取总平面图的像素灰阶数值，从而构建高层居住区建筑几何模型；通过计算机模拟分析和专家评价方法建立建筑日照、消防性能与城市天际线联合评价体系。本发明可以支撑高层居住区强排设计决策制定，同时通过建筑日照、消防性能与城市天际线分析对高层居住区强排设计方案进行主客观联合评价。
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公开(公告)号：CN109582140A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201811406520.7
申请日：2018-11-23
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提出了一种基于虚拟现实与眼动追踪的建筑室内寻路要素视觉显著性评估系统与方法，包括：虚拟现实生成模块，基于调研数据建立建筑室内三维虚拟模型；显示与控制模块，显示预设环境场景，实现人机交互；数据采集与记录模块，运用眼动追踪设备实时捕捉被试各项指标数据；数据处理与分析模块，调用建筑设计影响因子参数组与眼动数据，建构建筑室内寻路要素视觉显著性预测模型，以实现对相关环境要素进行视觉显著性评估。本发明能够提高使用者寻路导航决策预测的准确性，通过合理引入视觉显著性参数，优化建筑室内疏散仿真模拟算法模型，进而为建筑性能化设计提供更有效的建议。
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