公开(公告)号：CN118940387A

公开(公告)日：2024-11-12

申请号：CN202411420756.1

申请日：2024-10-12

Applicant: 浙江大学

Inventor： 舒江鹏 ,  董腾方 ,  李俊 ,  金振奋 ,  宋佳旺 ,  宁英杰 ,  许璟琳

IPC: G06F30/13 ,  G06F30/23 ,  G06N3/0464 ,  G06F18/214 ,  G06F18/21

Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的结构位移响应预测方法、装置和介质，该方法首先进行数据准备阶段，包括定义结构的几何形状和尺寸，确定材料性质参数，并明确结构的边界条件；再进行离散化和数据预处理阶段，将结构的几何形状离散化为节点和单元，并将结构信息表示为矩阵形式，并对边界条件进行适当的处理；在网络模型设计和配置阶段，选择合适的卷积神经网络结构，确定激活函数和正则化方法，并根据问题的特点调整网络的超参数；随后，在训练数据准备阶段，生成训练样本集，包括输入数据和目标输出数据；使用训练样本集作为输入数据，通过反向传播算法和优化算法来更新网络的权重和偏置。本发明具有通用性，同时提供了高效准确的预测方法。

公开(公告)号：CN118981828B

公开(公告)日：2025-04-22

申请号：CN202411465439.1

申请日：2024-10-21

Applicant: 浙江大学

Inventor： 舒江鹏 ,  董腾方 ,  李俊 ,  金振奋 ,  宋佳旺 ,  宁英杰 ,  许璟琳

IPC: G06F30/13 ,  G06F30/27 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/096

Abstract: 本发明公开了一种基于Transformer的适用多任务的建筑结构地震响应预测方法和装置，该方法首先通过引入局部时间嵌入和全局时间戳嵌入对建筑物地震记录进行统一化表示；然后建立建筑模型的设计空间；再通过相关性分析进行特征过滤，识别和滤除高度相关的参数，补充构件特征；其次，修改Transformer模型的位置编码模块；再采用多任务学习方法，使用单一模型同时处理不同预测任务，并对网络超参数进行微调以提高预测精度。本发明解决了Transformer在建筑物地震响应预测上的通用性的问题，并为建筑结构地震响应预测提供了精确的响应预测方法。

公开(公告)号：CN118981828A

公开(公告)日：2024-11-19

申请号：CN202411465439.1

申请日：2024-10-21

Applicant: 浙江大学

Inventor： 舒江鹏 ,  董腾方 ,  李俊 ,  金振奋 ,  宋佳旺 ,  宁英杰 ,  许璟琳

IPC: G06F30/13 ,  G06F30/27 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/096

Abstract: 本发明公开了一种基于Transformer的适用多任务的建筑结构地震响应预测方法和装置，该方法首先通过引入局部时间嵌入和全局时间戳嵌入对建筑物地震记录进行统一化表示；然后建立建筑模型的设计空间；再通过相关性分析进行特征过滤，识别和滤除高度相关的参数，补充构件特征；其次，修改Transformer模型的位置编码模块；再采用多任务学习方法，使用单一模型同时处理不同预测任务，并对网络超参数进行微调以提高预测精度。本发明解决了Transformer在建筑物地震响应预测上的通用性的问题，并为建筑结构地震响应预测提供了精确的响应预测方法。