RED-ACT |6月23日广东清远4.3级地震破坏力分析

论文：Intelligent zoning design of concrete-faced rockfill dams using image-parameter fusion enhanced generative adversarial networks.链接：https://doi.org/10.1016/j.engstruct.2025.120662作者：廖文杰，张宗亮，刘彪，陆新征，刘地福，刘强，段志杰，刘超0太长不看版本研究开展了一次探索性尝试，将生成式AI应用于土石坝结构智能设计，提出了混凝土面板堆石坝（CFRD）分区设计智能生成方法。从数据表征、生成对抗网络（GAN）模型开发与训练、以及设计结果评价方面开展研究。 图1 混凝土面板堆石坝智能设计实现流程✅ 图像-参数融合输入：将坝体轮廓图与分区参数结合，让AI理解设计输入信息。✅ 掩膜约束+两阶段训练：用“轮廓掩码Mask”约束GAN防止设计溢出大坝轮廓；GAN训练时，先学1万组虚拟方案、再精细化学习42组真实案例。✅ 自动评估系统：GAN生成像素图的矢量化，与工程师方案智能比对相似度。设计效率提升近10倍，单方案设计时间从1-2小时缩短至6分钟，且抗滑稳定性合格。1混凝土面板堆石坝也需要“AI设计师”此前我们课题组的智能设计研究主要面向的是建筑结构，但是工程结构设计是一个非常巨大的领域，除了建筑以外，各种基础设施也同样需要结构设计，也同样存在如何提升设计效率和设计质量的紧迫需求。因此，我们课题组一直在思考如何将智能设计方法推广到更多的领域。但是，不同领域的设计都有着其非常专业的知识，必须要有对应领域的专家帮助大力帮助。很幸运，课题组参与了中国电建集团科技项目（DJ-ZDXM-2024-45）：土石坝生成式智能设计方法与平台研发，在该项目和电建集团的专家帮助下，我们有机会开始探索水工结构的智能设计问题。中国的土石坝建设已达10万座，但是常规设计较为依赖工程师经验对分区进行设计，使得设计效率与设计质量有待提升，主要面临三大难题：🔹 效率瓶颈：单个方案需反复调整1-2小时。🔹 经验传承难：优质设计沉淀在图纸中难以复用。🔹 小样本困境：仅获取到42组专业分区设计图，不够AI学习。就像让新手画家画出2022年世界杯阿根廷队的全家福，而画家却只见过梅西和迪玛利亚两名球员的照片——此前GAN模型因数据不足，生成的设计常出现“模式崩塌”（产出千篇一律方案）。因此，本研究提出了混凝土面板堆石坝分区设计智能生成方法。从数据表征、生成对抗网络模型开发与训练、以及设计结果评价方面开展研究。2面板堆石坝分区智能设计方法2.1 图像-参数异构数据特征融合将坝体轮廓图（512×256像素）与分区特征的5个参数（主堆/次堆的堆石料面积归一化比例等）转化为统一的等尺寸二维张量，再将各张量沿着通道方向进行堆叠，形成多模态特征在显式空间融合的多通道张量。其作用相当于让AI同时看懂设计图与材料清单。 图2 异构多模态特征融合的数据表征方法2.2 GAN模型构建与训练采用掩码约束以增强GAN设计效果，利用堆石坝轮廓掩码对生成器输出的分区设计进行约束，保证设计结果限制在轮廓范围内，提升设计精度。 图3 掩码约束增强GAN采用参数化生成与真实数据混合的两阶段训练方法对GAN模型进行训练，有效解决真实数据较少导致的GAN模型学习出现模式崩溃现象。第一阶段：海量临摹，用参数化生成的1万组"虚拟方案"训练基础能力。第二阶段：名师点拨，仅用42组真实工程方案微调模型。如同先临摹1万张简笔画，再精修大师真迹。 图4 混合数据两阶段GAN模型训练2.3 AI设计矢量化评估器将像素图转为矢量坐标，自动计算与工程师方案的区域重叠度（多个分区的加权交并比WIoU）。秒速诊断AI设计"像不像"专业方案。 图5 多分区加权交并比3典型案例针对某250米高CFRD项目，开展智能设计。（1）输入：坝体轮廓+堆石料参数（各分区堆石料的面积比）；（2）生成：多模型并行输出7种分区方案（耗时2分钟）；（3）评估：自动比对工程师方案，其中一个典型设计的分区加权IoU达0.48，与工程设计较为接近；且力学验证表明边坡抗滑稳定系数1.76＞规范1.5限值。⏱️ 全流程仅6分钟（常规工程师设计耗时1-2小时），效率提升近10倍！ 图6 典型设计案例不足：因真实训练数据中增模区较少，导致部分模型的设计生成缺少增模区——就像AI没学过画耳朵，就画不出完整肖像。4小结从“建筑结构智能设计”到“混凝土面板堆石坝智能设计”在建筑结构智能设计的基础上，本研究进一步拓展至混凝土面板堆石坝的智能设计，意味着基于生成式AI的智能设计方法并不只是局限于“建筑-结构”的映射关系构建，还可赋能其他工程结构设计领域。🚀 效率提升：6分钟产出基本合规的设计方案。🎯 知识沉淀：42组经验转化为可复用的AI模型。🌉 未来方向：3D设计的智能生成，复杂力学行为的计算与学习等，目前的研究仅处于起步阶段。 来源：陆新征课题组