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基于生成对抗网络的叠合板拆分
被引量：
1
1
作者
黎康
翟新铭
+2 位作者
晋强
朱琳
胡荻
《科学技术与工程》
北大核心
2023年第19期8325-8331,共7页
为了解决叠合板拆分受设计师与预制厂的差异容易出现难以设计的问题,提出了基于pix2pix算法构建叠合板拆分预测模型,通过输入支座图进而生成对应的叠合板拆分图,从而实现对叠合板快速拆分设计。探讨利用规则约束下机器学习的方法和理念...
为了解决叠合板拆分受设计师与预制厂的差异容易出现难以设计的问题,提出了基于pix2pix算法构建叠合板拆分预测模型,通过输入支座图进而生成对应的叠合板拆分图,从而实现对叠合板快速拆分设计。探讨利用规则约束下机器学习的方法和理念,优化叠合板拆分方案,为预制厂提供了模型训练方法。为评估模型,建立基于拆分尺寸、方向与顺序掌握的评价体系。结果表明,训练后的模型可在2 s内快速绘制叠合板拆分图,且模型生成思维与人工设计思维基本吻合。
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关键词
叠合板拆分
条件生成式对抗网络
机器学习
建筑图纸预测
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职称材料
题名
基于生成对抗网络的叠合板拆分
被引量：
1
1
作者
黎康
翟新铭
晋强
朱琳
胡荻
机构
新疆
农业大学水利与土木工程学院
新疆
BIM及装配式工程技术研究中心
新疆新冶建筑集成科技有限公司
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2023年第19期8325-8331,共7页
基金
国家自然科学基金(52269028)
乌鲁木齐市建设委员会研究项目(WZCG108001C238)。
文摘
为了解决叠合板拆分受设计师与预制厂的差异容易出现难以设计的问题,提出了基于pix2pix算法构建叠合板拆分预测模型,通过输入支座图进而生成对应的叠合板拆分图,从而实现对叠合板快速拆分设计。探讨利用规则约束下机器学习的方法和理念,优化叠合板拆分方案,为预制厂提供了模型训练方法。为评估模型,建立基于拆分尺寸、方向与顺序掌握的评价体系。结果表明,训练后的模型可在2 s内快速绘制叠合板拆分图,且模型生成思维与人工设计思维基本吻合。
关键词
叠合板拆分
条件生成式对抗网络
机器学习
建筑图纸预测
Keywords
stacked plate splitting
conditionally generative adversarial networks
machine learning
building drawing prediction
分类号
TU18 [建筑科学—建筑理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于生成对抗网络的叠合板拆分
黎康
翟新铭
晋强
朱琳
胡荻
《科学技术与工程》
北大核心
2023
1
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