AI智能辅助,重新定义设计

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作者：微信文章
你身边有从事人工智能和大数据分析的土木工程师吗？突破传统土木工程从业逻辑，拥抱智能建造！未来已来！

随着人工智能技术的迅猛发展，AI正在颠覆传统结构设计领域，从毫米级的微通道到百米高的摩天大楼，智能算法正在重新定义我们设计和建造世界的方式。

近日，重庆市住房城乡建委公布了首批12个AI应用典型案例，其中“建筑概念方案智能设计”案例显示，生成式AI辅助设计使方案生成周期缩短50%。





同炎数智研发的楼宇节能减排与运维应用，将AI技术运用在棪创科技园A栋建筑管理中，节能率达到21.9%。来源：数字重庆建设，同炎数智供图

这仅仅是AI在结构设计领域应用的冰山一角。从2023年到2025年，全球研究人员正在不断推进AI在结构设计中的应用，开创了一个全新的智能设计时代。

01 背景：传统设计遇瓶颈，AI技术破僵局

传统建筑结构设计主要依赖人工计算和绘图，存在效率低下、周期长、质量参差不齐等问题。在超高层建筑、大跨度空间结构等复杂工程中，传统方法已难以满足需求。即使是经验丰富的工程师，也需花费大量时间进行重复性计算和图纸修改工作。这种传统设计模式不仅效率低下，而且难以探索足够多的设计可能性。

清华大学陆新征教授指出，人工智能技术的突破为行业带来了革命性机遇。通过深度学习算法，智能设计系统可以学习海量历史案例、专家经验和规范条文，建立高效的设计模型。



02 方法：多种技术路线，共促AI设计发展

AI辅助结构设计领域已发展出多种技术路线，每种都有其独特优势和应用场景。

条件变分自编码器（CVAE）通过编码器-潜在空间-解码器架构实现概率生成。训练时编码器将设计条件与目标截面映射到潜在分布，解码器通过重参数化技巧采样生成新设计。

最大似然估计条件自编码器（CAE-MLE）在精度表现上最为出色，测试集结果显示其平均绝对百分比误差（MAPE）最低（3.8%）。

扩散模型（DDMs）则通过随机参数控制生成变异度，虽然精度稍低（MAPE为7.1%），但为设计探索提供可控变异。

大型语言模型也在机械设计领域展现出巨大潜力。浙江科技大学团队开发的全新AI-AD智能机械设计系统，以大语言模型作为智能基座，整合知识处理、云数据交换以及SolidWorks的二次开发等组件。



03 应用：从建筑到微结构，AI设计遍地开花

土木建筑领域

AI在建筑结构设计中的应用最为广泛。云图数据科技的“基于人工智能的建筑结构自动化设计方法及系统”专利，通过采集建筑设计任务数据，构建协同建筑信息模型，进行荷载分析与刚度参数计算。该方法自动生成设计文档与施工信息，同时建立参数与分析结果对应关系数据库，实现了全流程的智能化。

机械工业领域

长沙鼓风机厂申请的“基于AI辅助的工业风机结构优化设计方法及系统”专利，通过将工业风机各结构部件建模为多节点拓扑结构，构建双通道性能预测模型。这种方法准确建立结构与性能之间的映射关系，具备结构识别精度高、优化效率高与工程适应性强等优点。

热能工程领域

工程热物理研究所基于机器学习方法和优化算法对微通道结构进行了优化设计，得到了高热工水力性能的微通道散热器。他们建立的神经网络模型拟合尺寸参数和性能参数间的关系，并用其对大量未知工况进行预测，提出了一种在较大流速范围内具有最高综合热工水力性能的椭圆针翅微通道。

材料科学领域

上海交通大学人工智能与微结构实验室开发的CGformer算法通过融合Transformer架构的全局注意力机制，重构了AI模型处理晶体结构的方式。该算法解决了AI材料设计的“近视”缺陷，使预测精度提高了25%，并在包含近15万种候选材料的化学空间中，成功筛选出18种最具潜力的新材料。



04 优势：多维度提升，设计效率飞跃

AI辅助结构设计带来的优势是多方位的效率提升。生成式AI辅助设计使方案生成周期缩短50%，帮助设计师提升设计效率约60%。在桥隧智能管养中，多模态AI算法能对结构安全进行预测预警，故障判断与发现准确率提高约30%，运维成本降低约20%。

AI能耗管理系统可实现15%-25%的节能率；小区安防预警系统提升事件处理效率约65%。在行业审批服务方面，AI大模型与轻量化小模型协同实现智能审批，效率较传统模式提升最高达20倍。



05 挑战：数据质量与模型可解释性

尽管AI在建筑结构设计领域的应用前景广阔，但也面临一些挑战。数据安全和模型的可解释性是关键问题。在数据采集和处理过程中，如何确保数据的安全性和隐私性，以及如何提高AI模型的可解释性，让设计师更好地理解和信任AI的设计结果，是未来需要重点关注的方向。

此外，BIM（建筑信息模型）技术与AI的深度融合也是一个重要的发展方向。BIM技术提供了丰富的设计数据，而AI可以对这些数据进行深度分析和优化，从而实现更智能、更高效的建筑设计。



06 前景：AI与多技术融合，未来设计可期

随着AI技术的不断进步和应用，建筑结构设计将朝着更加智能化、自动化和高效化的方向发展。陆新征教授团队提出的“知−力”相融生成式智能设计理念，将工程知识、力学原理与深度学习技术有机融合，代表了未来的发展方向。

在可预见的未来，AI辅助结构设计将在更多领域发挥重要作用：

个性化定制设计将成为常态，AI能够根据每个项目的特定需求和条件生成最优解决方案；

多学科协同优化将更加成熟，同时考虑结构、能耗、造价和施工等多种因素。

实时生成与修改能力将大幅提升，设计师可以实时调整设计参数并立即看到结果；

自主学习与进化系统将不断完善，AI设计系统能够从每个项目中学习，不断优化自身算法。

工程热物理研究所通过机器学习优化微通道散热器结构，使其综合性能指标相比传统形状翅片提升至少9.1%。上海交通大学团队的CGformer算法从近15万种候选材料中筛选出18种最具潜力的新材料。实验证明这些材料的室温钠离子电导率达到0.093至0.256mS/cm，显著优于传统设计材料。



AI不仅正在改变结构设计的方式，更正在重新定义什么是可能。未来的结构设计师可能会更多地专注于创意和概念工作，而将繁琐的计算和优化交给AI助手完成。

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