薛亮¹ 李立敏² 许芸芸³

（1、2唐山市规划建筑设计研究院，唐山063000）(3唐山学院土木工程学院，唐山063000)

[摘要]  随着人类科技的进步，基于大数据及人工智能深度学习的技术日趋成熟，建筑结构设计存在内在规律，人工智能学习这些规律后，全面取代工程的主体地位进行计算机自主设计具有一定可行性。回顾工程设计行业的变革历史，考虑人工智能对建筑结构设计未来的影响，思考采用人工智能深度学习系统建立CID工作方式的可行性，给出CID设计实现的解决方案，并对相关工作的开展提出建议，希望可以引起更多关于此领域的思考。

[关键词]  建筑结构； 人工智能； 深度学习； CID；

Forward-thinking about Design of Building Structure Based on the Artificial Intelligence

Xue Liang¹ LiLiMing² XuYunYun³

(1.2.TangShan Planning and Architectural Design&Research Institute,TangShan,063000)

(3. College of Civil Engineering, Tangshan University,063000)

Abstract：With the progress of human science and technology, the technology of deep learning based on big data and artificial intelligence is becoming more and more mature. There are inherent laws in building structure design. After artificial intelligence has learned these laws, it is feasible to replace the main body of the project to carry out the computer independent design. Looking back the history of Engineering Design Industry, considering the influence of artificial intelligence on the future of architecture structure design, considering the feasibility of establishing CID working mode with the deep learning system of artificial intelligence, and giving the solution of CID design realization, and to the related work development proposed the proposal, hoped that may cause more about this domain ponder.

中图分类号：               文献标示码：                   文章编号：

0.引言

随着人类科技的进步，基于大数据及人工智能深度学习的计算机技术已经日趋成熟^[1]，计算机在很多方面取代甚至超越人的工作已经司空见惯。如人工智能公司“DeepMind”的AlphaGO轻松击败世界顶级围棋选手，只是显示了人工智能强大能力的冰山一角。新世纪以来，人工智能在各个行业都在进行渗透和引发行业变革。而近现代以来，在工程设计领域，传统的设计方式在经历了上世纪90年代的计算机辅助设计（CAD）变革，让工程师彻底抛弃图板和丁字尺之后，就没有过新的重大变革。虽然近年来，BIM系统作为新的设计手段对工程设计产生了一定影响，但并未改变由人为主体，计算机作为辅助手段的设计方式的变革。

对于工程设计领域的细分专业之一，建筑结构设计，目前国内外尚未有利用人工智能进行自主设计的研究成果。随着人工智能及图像识别处理技术的日趋发展成熟，是时候该思考利用人工智能对整个建筑结构设计进行彻底的变革了。

 

 

	图1.CAD时代之前工程师工作方式

 

1.近代建筑结构设计方式的变革

Autodesk（欧特克）公司首次于1982年开发出AutoCAD软件，开启了真正的计算机辅助设计 CAD（Computer Aided Design）时代^[2]。之后工程师们逐渐抛弃了传统的图板和丁字尺(如图1所示)，进入到计算机辅助下的数字化绘图工作方式。同时，对于结构分析计算部分，结构工程师也抛弃了静力计算手册及各种图表等等一系列纯手工的计算方法，取而代之的是大量的计算机辅助计算程序，如早期 的ETABS，ANSYS以及现在国内建筑结构常用的分析软件PKPM，YJK等等。伴随着这种划时代的设计方法，工程师的设计效率和准确度有了质的飞跃，各种拔地而起的高层建筑也在世界各地层出不穷。

进入到CAD时代之后，虽然数字化绘图软件及结构分析计算软件一直在更新迭代，但结构工程师始终并未改变CAD时代最初的工作方式，即利用分析软件计算工程师设计好的结构方案，得到合理的计算结果之后，利用绘图软件绘制施工图。整个设计流程如图2所示。

很显然，这种设计方式仍然是以工程师人为主体的，计算机始终起到的都是辅助功能。目前，建筑结构设计正处于CAD时代的黄金时代，各种分析计算软件及绘图软件正不断减轻工程师的工作负担。但是，随着人工智能的极大发展，CAD时代必然会被一种全新的时代所取代，而这个全新的时代应是以人工智能为主体的设计方式，即CID（Computer Intelligent Design）时代。

2.CID设计方式的可行性探讨

对于一些经验丰富的结构工程师来说，他们甚至不需要经过结构计算，就可以估算出不同建筑物的结构布置，梁柱尺寸，甚至梁柱配筋。这其中是有内在原因的，因为很多的建筑是相似的，他们具有相似的轴网尺寸，相似的高度，相似的外界条件，即使外界条件不同，在不同外界条件下，对结构的影响也是有规律的。

AlphaGO击败人类顶尖围墙选手充分展示了在有规则或规律条件下，人工智能天生的优越性。而对于建筑结构这样的工程设计来说，看似每个都不同的建筑，实际都有其内在规律。

建筑结构设计受很多的因素影响，这些不同的影响条件组合在一起所引起的变化是如此复杂，以至于一个边界条件的变化，就会让工程师得到一个完全不同的结果。人类在这种复杂如棋局的变化下是无力的，而人工智能恰恰有无法比拟的优势。

建筑结构设计存在规律，这就为CID时代的发展提供了可能。

目前数字化的设计方式大行其道，这对数据采集及图像生成也提供了极大便利。而随着科技的进

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

步，计算机的运算速度更是发生着翻天覆地的变化，制约人工智能在结构设计行业发展的阻碍已经越来越少。

3.CID设计实现的解决方案

基于前文介绍的传统建筑结构设计流程及人工智能目前及未来所具备的应用未来，CID设计可采用如图3所示的解决方案。

第一步，数据化建筑条件图。对建筑结构设计来说，每一个工程师都需要依据建筑条件进行结构设计。以框架结构的普通办公楼为例，工程师是通过识别建筑图，以确定建筑条件的，这些建筑条件通常包括：轴网，柱距，层高，层数，隔墙布置，楼梯位置，根据房间使用功能确定荷载，地勘条件及建筑物所处地点从而确定风荷载，地震作用等等一系列会影响结构方案的建筑条件。而在进行CID工作方式后，以上所有工程师所依靠的条件需要全部数据化，从而可供人工智能识别读取。实现这基础性的第一步需要一定的图像识别提取技术。需要有相应的科技公司与设计公司深度融合，二者共同协作才能达到所需要的成果。

第二步，人工智能识别并提取结构设计信息。有了第一步的数据化条件图后，就像工程师得到建筑条件一样，人工智能需要接受并识别出哪些是对结构设计有用的信息，并将这些数据化的信息对接入人工智能系统。

第三步，人工智能（深度学习系统）进行自主结构方案设计。此阶段为CID的核心。人工智能自主设计系统必须有大数据为依托。海量的数据，就如工程师的经验一般。人工智能通过对大数据的自我学习，从而洞悉其中的规律。目前可以建议的方式为采用基于神经网络的深度学习系统。深度学习模型需要大量的训练数据，而目前云计算及大数据的发展，为这种训练提供了可能。通过深度学习，CAD时代利用分析计算软件对结构进行计算分析从而判断结构是否合理的过程已不需要。人工智能凭借大数据自我学习之后，可自动得出相应建筑条件下的最优结构方案。而且通过不断的丰富数据，所得出结果的精确度会越来越高。

第四步，输出结构方案数据化图形结果。通过第三步的自主设计之后，人工智能会依据所得到的建筑条件给工程师一个答案，即方案结果。如前文提到的框架结构的普通办公楼，人工智能会输出一个包括梁柱截面大小，混凝土强度等级，结构变形等等一系列可供工程师查看的结果文件。当工程师觉得这个结果并不能令我们满意时，工程师可调整这些结果，比如调整框架柱的大小，调整梁的高度，并将这些调整后的结果反馈给深度学习系统的数据库，从而修正人工智能的“经验”。不断重复这一过程，直到得到工程师满意的结果。

第五步，人工智能（深度学习系统）进行施工图设计并输出施工图结果。当确定了满意的结构方案之后，按照目前的设计流程，结构工程师需要借助分析软件，进行结构内力的分析计算，同时依据行业设计规范，从而得到更加细节的梁板柱及基础

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

等等相应构件的钢筋计算结果，并依此结果进行施工设计。而对于CID来说，这些过程都变得不必要了。同样利用基于第三步的原理，利用大数据，人工智能会给出工程师施工图任何细节的设计结果。工程师可调整这些结果，比如调整梁的支座钢筋根数，调整基础钢筋的大小，并将这些调整后的结果反馈给深度学习系统的数据库，从而修正人工智能施工图设计细节的“经验”。

第六步，输出施工图数据化及图形化结果。就目前来说，BIM及装配式建筑已经越来越流行。而有了CID的发展，人们甚至不需要再拿到施工蓝图或任何的图纸文件。人工智能直接对接入BIM系统或对接入装配式生产厂家的数据系统，直接进行构件的自动化生产。当然，如果工程师需要，人们同样也可以得到数据或图形化结果。CID时代的这个设计结果是可以很灵活便利以备使用的。

4.结论与建议

通过前文的论述，可以发现，人工智能全面取代工程师的主体地位，由辅助A变为智慧的I是可行的。当然，目前想要实现这一理想还面临很多技术瓶颈，需要一代人甚至几代人的不懈努力才能实现。

最后做如下建议：

建议 1.建议在设计行业引入人工智能公司的介入，二者深度融合发展，从而推动CID的最终发展。

建议 2.建议尽早建立建筑结构的大数据库，将已有及新建建筑结构的数据信息引导入数据库，充实CID学习“经验”。

建议3.人工智能的设计工作可采取分步走策略，从最简单，最有规律的结构开始，如多层框架结构的设计工作开始，逐步向更复杂的结构形式推进。

CID时代的到来看似遥不可及，但他却是一个终将降临的时代。而最早的进入这个时代的领航者们势必会确立无可比拟的竞争优势。

希望本文的内容可以引发各行各业更多学者、工程师或人工智能领域业者的思考。

 

参 考 文 献

[1]马维莫，大数据与人工智能，数字商业时代，2014

[2]李征宇，人工智能在数据结构智能教学系统中的应用，教育教学论坛，2013