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申请/专利权人：福建农林大学;福建建工集团有限责任公司

摘要：本发明公开了一种基于图约束生成对抗网络的UHPC配合比AI生成方法，其包括：步骤1、数据准备和预处理，步骤2、构建图结构Graph，步骤3、融入约束条件，步骤4、构建GC‑GAN，步骤5、训练GC‑GAN，步骤6、使用GC‑GAN生成配合比。本发明能够根据复杂土木结构的功能目标，输入满足需求的UHPC应力‑应力关系，并根据设定的多重材料指标约束条件，精确、稳定、高效地自动生成UHPC材料配合比，为土木工程师提供UHPC“材料‑结构”一体化设计的快捷工具。

主权项：1.一种基于图约束生成对抗网络的UHPC配合比AI生成方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、数据准备和预处理：获取UHPC配合比和对应的抗压强度数据集，通过公式计算得到抗压强度对应的应力-应变曲线；对应力-应变曲线进行数据预处理，完成数据对齐，并提取固定应变下的K组应力数据；步骤2、构建图结构Graph：将应力-应变定义为图结构的节点，UHPC的应力-应变对配合比各组分的比例的耦合影响定义为各节点之间的边，根据节点和边定义图结构；步骤3、融入约束条件：设定约束条件，并将约束条件转换为条件向量，将约束条件向量在训练过程中作为附加信息输入到生成器和判别器中，用于引导生成过程和判别过程；步骤4、构建GC-GAN：构建基于图约束的生成对抗网络GC-GAN，其中，生成器用于生成应力-应变曲线对应的配合比，使用图卷积层提取图结构信息，将图结构和条件向量融合，通过全连接层生成配合比；判别器用于区分生成的数据与真实数据的差异，同样使用图卷积层处理图结构数据，并结合条件向量进行判别；步骤5、训练GC-GAN：初始化生成器和判别器网络参数；从数据集中随机选择一批真实数据；将真实数据和条件向量输入判别器，计算判别器损失；从生成器中生成一批配合比，将生成的配合比和条件向量输入判别器，计算生成器损失；反向传播并更新生成器和判别器的网络参数，重复上述步骤，直到网络收敛；步骤6、使用GC-GAN生成配合比：输入应力-应变关系曲线和条件向量到训练好的生成器中，生成器根据输入的应力-应变关系曲线和约束条件向量生成满足条件的配合比。

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