典型文献
基于深度强化学习的高层剪力墙结构智能设计方法
文献摘要：
在传统的高层剪力墙结构设计中,需结构工程师依据自身经验反复地对剪力墙的布置方案进行调整,致使工作效率低、重复性劳动多、设计周期长,且设计结果依赖于工程师的个人经验,很难得到最优结构方案.为此,提出了高层剪力墙结构的智能设计方法,包括智能建模和智能优化两个环节.基于连通区域分析、图结构算法、普氏分析、边缘检测算法提出了高层剪力墙结构智能建模方法,包括房间检测、建筑分割与识别、剪力墙自动布置等,智能建模结果可以满足实际工程要求;基于深度强化学习给出了高层剪力墙结构智能优化方法,优化方法收敛性好.通过实际工程算例对所提出的智能设计方法进行了验证,结果表明,所提出的高层剪力墙结构智能设计方法可行,与传统的设计方法相比,设计周期可缩短90％以上,剪力墙材料用量可节省20％以上.
文献关键词：
高层剪力墙结构;智能设计;智能建模;智能优化;深度强化学习
中图分类号：
作者姓名：
程国忠;周绪红;刘界鹏;王禄锋
作者机构：
重庆大学土木工程学院,重庆400045;山地城镇建设与新技术教育部重点实验室,重庆400045
文献出处：
引用格式：
[1]程国忠;周绪红;刘界鹏;王禄锋-.基于深度强化学习的高层剪力墙结构智能设计方法)[J].建筑结构学报,2022(09):84-91
A类：
B类：
深度强化学习,高层剪力墙结构,智能设计,剪力墙结构设计,结构工程,身经,布置方案,设计周期,个人经验,难得,最优结构,结构方案,智能建模,于连,连通区域分析,图结构,普氏分析,边缘检测算法,房间,自动布置,智能优化方法,收敛性
AB值：
0.203515
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