人工智能优化技术在钢筋混凝土结构的应用

作者：李逊; 李俊超^*; 邓林忠; 康旭云; 欧启捷; 劳恒辉

来源：建筑结构, 2023, S2: 1425-1430.

DOI：10.19701/j.jzjg.23S2188

• 结构优化
• 智能优化
• 约束条件
• 强化学习
• 内点法

实际工程的构件数量和约束条件限制了计算机优化技术的应用。特别是在大型复杂混凝土结构设计中,除了考虑强度、刚度、整体指标和各种构造措施外,还要考虑大规模优化计算问题。传统的优化方程有大量的非线性约束,对于有十万个构件连接节点的结构,该约束条件可能达到数十万条,这些对优化的收敛影响很大,进而限制了优化技术在实际工程的应用。我司优化团队通过构建新型结构优化模型和发明的智能求解方法,并建立隐形函数,简化了非线性约束条件的建立过程,并发明建筑特殊约束条件的处理技术,使优化算法具有优化大规模钢筋混凝土结构的能力,在原“AI结构师”V1.0软件系统上升级,成功解决了大型钢筋混凝土结构设计的优化问题。通过多个项目的实际应用,证明该系统能适应大规模钢筋混凝土结构设计的各种约束要求,而且优化结果能满足设计要求,优化率较高,具有很高的经济价值和使用价值。