装配式涵洞结构参数深度学习优化系统及其方法

本发明涉及装配式涵洞技术领域，特别是装配式涵洞结构参数深度学习优化系统及其方法，融合了截面参数化、有限元建模、神经网络训练、数字孪生及数字化出图等多模块技术；针对不同涵洞类型进行分类与参数化分析，创建构件模板，并利用有限元框架建立模型，设计边界条件和荷载。通过神经网络训练，建立参数化样本库，实现几何构造特征参数的提取与实时监测，强化学习物理约束，同步更新物理模型；系统还集成Openapi开发AutoCAD接口，模块化开发CAD文件，并利用BIM模型族库自动生成装配式BIM模型及施工图纸；效解决传统设计效率低、优化不足及环节割裂问题，提升设计效率和质量，为涵洞结构创新设计开辟新途径。