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龙图腾网获悉清华大学申请的专利建筑结构材料用量预测方法、装置、电子设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116451308B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310238722.X，技术领域涉及：G06F30/13；该发明授权建筑结构材料用量预测方法、装置、电子设备及存储介质是由陆新征;费一凡;廖文杰设计研发完成，并于2023-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本建筑结构材料用量预测方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于知识嵌入神经网络的建筑结构材料用量预测方法、装置、电子设备及存储介质，其中的方法包括：获取目标建筑结构的设计条件，设计条件包括抗震设计条件、抗风设计条件以及结构整体几何设计条件；获取目标建筑结构的结构设计方案，结构设计方案包括墙、柱、梁、板、支撑的空间位置和几何尺寸；将设计条件以及结构设计方案输入至预先训练的材料用量预测模型，得到目标建筑结构中各类材料的材料用量。该方法通过向材料用量预测模型中嵌入先验知识，克服了现有技术因无法考虑建筑结构相关领域的先验知识，导致材料用量预测值违背工程的基本常识，预测精度低的缺陷，实现了对目标建筑结构材料用量的准确、高效预测。

本发明授权建筑结构材料用量预测方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种建筑结构材料用量预测方法，其特征在于，包括： 获取目标建筑结构的设计条件，所述设计条件包括抗震设计条件、抗风设计条件以及结构整体几何设计条件； 获取目标建筑结构的结构设计方案，所述结构设计方案包括墙、柱、梁、板、支撑的空间位置和几何尺寸； 将所述设计条件以及所述结构设计方案输入至预先训练的材料用量预测模型，得到所述目标建筑结构中各类材料的材料用量； 其中，所述材料用量预测模型通过嵌入先验知识，以材料用量数据集为训练集，以最小材料用量损失和先验知识损失之和为目标进行优化训练得到； 所述先验知识包括： 所述目标建筑结构的混凝土用量小于所有混凝土构件的体积之和； 所述目标建筑结构中任一钢材增强构件的钢材用量大于构造要求的最小钢材用量； 所述目标建筑结构的砌块用量小于所有砌体构件的体积之和； 所述目标建筑结构中任一复合材料增强构件的复合材料用量大于构造要求的最小复合材料用量； 训练所述材料用量预测模型的具体步骤包括： 将所述材料用量数据集作为训练集，并基于先验知识，通过第一预设公式计算材料用量损失，通过第二预设公式计算先验知识损失，以最小化所述材料用量损失和所述先验知识损失之和为训练目标，完成对所述材料用量预测模型的训练； 所述第一预设公式如下： LM＝MSELossQadjust,Qreal Qadjust＝Qorig-λ·ReLUQorig-Qmax+λ·ReLUQmin-Qorig 其中，LM为材料用量损失，Qadjust为修正材料用量，Qreal为真实材料用量，Qorig为初始材料用量，Qmax为预期的最大材料用量，Qmin为预期的最小材料用量，λ为材料损失修正权重，ReLU·为激活函数，MSELoss·为均方差损失函数； 所述第二预设公式如下： LK＝μ·SumReLUQorig-Qmmx+μ·SumReLUQmin-Qorig 其中，LK为先验知识损失，Qorig为初始材料用量，Qmax为预期的最大材料用量，Qmin为预期的最小材料用量，μ为先验损失修正权重，ReLU·为激活函数，Sum·为求和函数。

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