پشتیبانی حرفهای
پشتیبانی مستمر و تخصصی در تمام مراحل پروژه
طراحی با دقت و کیفیت
هوشمندترین سیستمهای سازهای با دقت در جزئیات و بهینهسازی در فرایند ساخت
مشاورین متخصص
ارائه مشاوره تخصصی و بررسی دقیق جزئیات، اطمینان از کیفیت و ایمنی
به AISA خوش آمدید
تجربه طراحی هوشمند سازه
AISA با بهرهگیری از آخرین فناوریهای هوش مصنوعی و اتوماسیون، رویکرد نوینی در طراحی، تحلیل و پایش سازهها ایجاد کرده است. محصولات ارائه شده توسط ما در سه بسته طراحی هوشمند سازه، آنالیز ترک با هوش مصنوعی و پایش دینامیکی در حال ارائه به بازار است.
1- فرایندهای سنتی طراحی سازه در دفاتر مهندسی به شدت زمانبر، پرهزینه و خطاپذیر هستند. در این رویکرد، نیروی انسانی باید تمامی مراحل طراحی و جزئیات را بهصورت دستی کنترل کند که این موضوع نهتنها باعث کندی پروژهها میشود بلکه هماهنگی و بهروزرسانی مدارک مهندسی را نیز به یک چالش اساسی میان کارفرما و طراح تبدیل کرده است. در نتیجه، پروژههای انبوهسازی با هزینههای اضافی، تأخیر در زمانبندی، و ریسکهای ایمنی مواجه میشوند. ما دقیقاً این مشکل بنیادین را هدف قرار دادهایم تا با اتوماسیون و هوش مصنوعی، طراحی سازهها را سریعتر، کمهزینهتر، و دقیقتر کنیم.
2- اگرچه بازبینی چشمی برای نگهداری زیرساختها از گذشته صورت میپذیرفتهاست، اما این بازبینی زمانبر، وابسه به قضاوت و تجربه بازرس است. با بهکارگیری جدیدترین شیوههای هوش مصنوعی، AISA ترکها را بهطور خودکار شبیهسازی و تحلیل میکند. سپس با تولید یک مدلسه بعدی، این سیستم بهطور مداوم سلامت سازه را پایش کرده و هشدارهای سریع به تیمهای مهندسی ارسال میکند.
3- برای ارزیابی رفتار سازهها در برابر نیروهای دینامیکی، نظارت دائمی ضروری است. سیستم پایش دینامیکی AISA با استفاده از حسگرها و دادههای هوشمند، بهطور مداوم وضعیت سازهها را بررسی کرده و هرگونه انحراف خطرناک را بهسرعت شناسایی میکند، این امر ایمنی پروژهها را بهطور چشمگیری افزایش میدهد.
Learn More
درباره ما
کمیته علمی و تخصصی
دکتر محمدجواد حمیدیا
هم بنیانگذار-عضو هیات علمی دانشگاه بهشتی
دکتر کیارش دولتشاهی
هم بنیانگذار-عضو هیات علمی دانشگاه شریف
دکتر امیرحسین عسجدی
بنیانگذار-عضو هیات علمی دانشگاه خواجه نصیر
سوالات متداول
؟AISA چرا
آخرین مطالب تخصصی
تازهترین مقالات و تحلیلهای طراحی هوشمند سازه
AI-driven computer vision-based automated seismic damage state prediction for reinforced concrete columns
+This study presents an AI-driven computer vision framework for automated prediction of seismic damage states in reinforced concrete columns using crack image analysis.
Pixel-level multicategory semantic segmentation of visible seismic damage in bridge piers using an Attention-Mamba Transformer-based U-Net model
+This paper presents a pixel-level multi-category semantic segmentation method for identifying visible seismic damage in bridge piers using an Attention-Mamba Transformer-based U-Net model.
Hazard‑based seismic fragility functions for steel moment‑resisting frame buildings through data‑driven damage state identification
+A novel approach to seismic fragility assessment of steel moment‑resisting frame buildings using hazard‑based data‑driven damage state identification. Published in the journal Engineering Structures.