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公开(公告)号：CN118864772B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202410888870.0
申请日：2024-07-04
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力增强的生成对抗网络开洞建筑自由曲面网格划分设计方法，该方法包括以下步骤：步骤S1、获取需进行网格划分的开洞建筑自由曲面，根据开洞建筑自由曲面构造自由曲面曲率云图表示、自由曲面高程云图表示和自由曲面语义掩膜表示；步骤S2，将所述的自由曲面曲率云图表示、自由曲面高程云图表示和语义掩膜表示输入预训练的注意力增强的生成对抗网络模型中，通过注意力增强的生成对抗网络模型生成开洞自由曲面网格结构；步骤S3、对由注意力增强的生成对抗网络模型生成的开洞自由曲面网格结构，通过对其中的网格节点和拓扑关系进行提取，随后还原至三维空间中，以最终获得三维开洞自由曲面网格结构。
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公开(公告)号：CN117195626B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202311073815.8
申请日：2023-08-24
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于生成对抗网络的建筑自由曲面网格结构划分的设计方法，该方法包括以下步骤：步骤S1、给定建筑自由曲面，获取其对应的建筑自由曲面网格结构、曲率云图及高程云图，以构建建筑自由曲面网格结构划分样本数据库；步骤S2，构建一种新的改造优化的pix2pixHD生成对抗网络模型；步骤S3、基于步骤S2中已改进优化的生成对抗网络模型，通过S1中的建筑自由曲面网格结构样本数据库训练生成对抗网络模型；步骤S4、使用多种评价方法测试训练完毕的模型，评价合格后投入应用。本方法根据建筑自由曲面曲率云图和高程云图，通过人工智能方法快速输出建筑自由曲面的网格结构划分结果，设计效率更高、可拓展性更强。
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公开(公告)号：CN118864719B
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202410897195.8
申请日：2024-07-05
Applicant: 东南大学
IPC: G06T17/00 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种融合文本和图像信息的神经网络及其建筑自由曲面网格划分设计方法，该方法包括以下步骤：步骤S1、获取需进行网格划分的建筑自由曲面和所需的网格划分类型文本指令；步骤S2、生成建筑自由曲面所对应的自由曲面曲率云图、自由曲面高程云图，同时，将网格划分类型文本指令通过词嵌入转为词向量；步骤S3、将所获的自由曲面曲率云图、自由曲面高程云图和网格划分类型指令词向量输入预训练的融合文本和图像信息的神经网络模型中，通过融合文本和图像信息的神经网络模型生成满足网格划分类型指令要求的建筑自由曲面网格结构；步骤S4、提取融合文本和图像信息的神经网络模型所生成的建筑自由曲面网格结构中的网格节点和拓扑关系，随后投影网格节点至三维空间中并利用拓扑关系进行连接，以最终获得空间中的建筑自由曲面网格结构。
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公开(公告)号：CN118428203A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410356922.X
申请日：2024-03-27
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于生成对抗网络的加劲钢板剪力墙拓扑优化的设计方法，该方法包括：S1、给定钢板剪力墙，构建其对应的钢板剪力墙结构，运用双向渐进结构优化法对结构进行优化，获得优化后的加劲钢板剪力墙结构；S2、基于S1中原钢板剪力墙结构，获取其对应的钢板剪力墙S，Mises图和ESEDEN图，基于S1中优化后的加劲钢板剪力墙结构，获取其对应的钢板剪力墙加劲肋布置图，以构建加劲钢板剪力墙加劲肋布置样本数据库；S3、构建新的改造优化的pix2pixHD生成对抗网络模型；S4、基于S3中改进优化的生成对抗网络模型，通过S3中的加劲钢板剪力墙加劲肋布置样本数据库训练生成对抗网络模型；S5、使用综合评价指标ScoreIoU测试训练完毕的模型，评价合格后投入应用。
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公开(公告)号：CN118864719A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410897195.8
申请日：2024-07-05
Applicant: 东南大学
IPC: G06T17/00 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种融合文本和图像信息的神经网络及其建筑自由曲面网格划分设计方法，该方法包括以下步骤：步骤S1、获取需进行网格划分的建筑自由曲面和所需的网格划分类型文本指令；步骤S2、生成建筑自由曲面所对应的自由曲面曲率云图、自由曲面高程云图，同时，将网格划分类型文本指令通过词嵌入转为词向量；步骤S3、将所获的自由曲面曲率云图、自由曲面高程云图和网格划分类型指令词向量输入预训练的融合文本和图像信息的神经网络模型中，通过融合文本和图像信息的神经网络模型生成满足网格划分类型指令要求的建筑自由曲面网格结构；步骤S4、提取融合文本和图像信息的神经网络模型所生成的建筑自由曲面网格结构中的网格节点和拓扑关系，随后投影网格节点至三维空间中并利用拓扑关系进行连接，以最终获得空间中的建筑自由曲面网格结构。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117253012B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311200721.2
申请日：2023-09-18
Applicant: 东南大学
IPC: G06T17/20 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/0464 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开了一种还原平面建筑自由曲面网格结构至三维空间的方法，该方法包括S1、获建筑自由曲面网格结构图，设置图背景为白色，建筑自由曲面网格结构为黑色；S2、将S1中建筑自由曲面网格结构图输入预训练的生成对抗网络模型，模型输出自由曲面网格节点被红色像素圆点标记的建筑自由曲面网格结构图；S3、提取S2中生成对抗网络模型输出的建筑自由曲面网格结构图中的平面像素网格节点坐标，获得真实网格节点平面坐标；S4、投影S3中真实网格节点平面坐标至空间建筑自由曲面，获得真实网格节点三维坐标；S5、提取建筑自由曲面网格结构图中节点间的拓扑关系；S6、利用S4中网格节点三维坐标和S5中节点间的拓扑关系绘制三维建筑自由曲面网格结构图。
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公开(公告)号：CN117253012A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311200721.2
申请日：2023-09-18
Applicant: 东南大学
IPC: G06T17/20 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/0464 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开了一种还原平面建筑自由曲面网格结构至三维空间的方法，该方法包括S1、获建筑自由曲面网格结构图，设置图背景为白色，建筑自由曲面网格结构为黑色；S2、将S1中建筑自由曲面网格结构图输入预训练的生成对抗网络模型，模型输出自由曲面网格节点被红色像素圆点标记的建筑自由曲面网格结构图；S3、提取S2中生成对抗网络模型输出的建筑自由曲面网格结构图中的平面像素网格节点坐标，获得真实网格节点平面坐标；S4、投影S3中真实网格节点平面坐标至空间建筑自由曲面，获得真实网格节点三维坐标；S5、提取建筑自由曲面网格结构图中节点间的拓扑关系；S6、利用S4中网格节点三维坐标和S5中节点间的拓扑关系绘制三维建筑自由曲面网格结构图。
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公开(公告)号：CN117195626A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311073815.8
申请日：2023-08-24
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于生成对抗网络的建筑自由曲面网格结构划分的设计方法，该方法包括以下步骤：步骤S1、给定建筑自由曲面，获取其对应的建筑自由曲面网格结构、曲率云图及高程云图，以构建建筑自由曲面网格结构划分样本数据库；步骤S2，构建一种新的改造优化的pix2pixHD生成对抗网络模型；步骤S3、基于步骤S2中已改进优化的生成对抗网络模型，通过S1中的建筑自由曲面网格结构样本数据库训练生成对抗网络模型；步骤S4、使用多种评价方法测试训练完毕的模型，评价合格后投入应用。本方法根据建筑自由曲面曲率云图和高程云图，通过人工智能方法快速输出建筑自由曲面的网格结构划分结果，设计效率更高、可拓展性更强。
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公开(公告)号：CN119089770A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411091737.9
申请日：2024-08-09
Applicant: 东南大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/23 , G06F30/13 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/0464 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于生成对抗网络的融合图像‑文本特征的加劲钢板剪力墙设计方法，该方法包括以下步骤：步骤S1，获取需要进行设计的钢板剪力墙的S.Mises图和ESEDEN图并确定其分类组别；步骤S2，将所述的需要进行设计的钢板剪力墙的S.Mises图和ESEDEN图输入预训练的BraceGAN‑TXT中，得到BraceGAN‑TXT智能生成设计；步骤S3，根据智能生成设计图，对其进行深化设计，得到最终的加劲肋设计。
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公开(公告)号：CN118864772A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410888870.0
申请日：2024-07-04
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力增强的生成对抗网络开洞建筑自由曲面网格划分设计方法，该方法包括以下步骤：步骤S1、获取需进行网格划分的开洞建筑自由曲面，根据开洞建筑自由曲面构造自由曲面曲率云图表示、自由曲面高程云图表示和自由曲面语义掩膜表示；步骤S2，将所述的自由曲面曲率云图表示、自由曲面高程云图表示和语义掩膜表示输入预训练的注意力增强的生成对抗网络模型中，通过注意力增强的生成对抗网络模型生成开洞自由曲面网格结构；步骤S3、对由注意力增强的生成对抗网络模型生成的开洞自由曲面网格结构，通过对其中的网格节点和拓扑关系进行提取，随后还原至三维空间中，以最终获得三维开洞自由曲面网格结构。
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