新综述论文：利用数据驱动AI助力建筑结构的智能优化设计

原创覃思中费一凡等陆新征课题组

2025年06月29日 21:36

论文：Leveraging data-driven artificial intelligence in optimization design for building structures: A review

DOI：https://doi.org/10.1016/j.engstruct.2025.120810

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传统的建筑结构优化设计主要依赖遗传算法、粒子群等优化方法，能够在满足安全和功能要求的前提下提升性能或降低成本，但常常面临收敛慢、计算量大以及隐含约束难处理等问题。

随着人工智能技术的发展，数据驱动AI方法（如深度神经网络和生成式AI等）能从大量历史设计和仿真数据中学习隐性规律，用于初始方案生成、优化问题简化、优化问题求解和设计结果评估等结构优化不同阶段，实现对复杂优化设计任务的效率和质量提升，形成一系列智能优化设计方法。

本研究系统梳理了167篇文献并分类了智能优化设计的各类技术，揭示了AI在不同环节中的作用，指出了生成优化融合、获取高质量数据以及采用前沿AI方法等未来应用方向，为后续研究和工程应用提供参考。

建筑结构智能优化设计的发展和趋势

近年来生成式AI高速发展，在建筑结构设计中取得了大量的应用，我们此前综述了建筑结构的生成式智能设计方法研究进展（详见：新综述论文：建筑结构的生成式智能设计方法研究进展），但生成式智能设计在结构性能评估与方案修改完善等方面仍然存在瓶颈，可以考虑引入优化方法来辅助智能设计。

在目前的建筑结构智能优化设计中，核心做法是将AI驱动的代理模型与启发式全局优化算法相结合，用以替代高成本数值仿真、加速结构性能评估。近年又陆续引入生成式AI方法、无监督学习方法以及强化学习方法，用于生成初始布置，降维聚类和生成搜索策略。智能优化设计方法已在框架、剪力墙等常见结构中得到一定应用，并逐步拓展至更复杂的建筑结构设计任务。

下图展示了建筑结构智能优化设计的研究论文数量变化，整体呈现增长趋势，2021年以来相关研究数量显著增加。

数据驱动AI在智能优化中的应用

在优化流程中，AI 方法主要承担四大角色：

（1）初始方案生成，生成更好的设计起点方案；

（2）优化问题简化，降低问题维度、聚拢相似变量或参数；

（3）优化问题求解，学习并执行高效搜索策略；

（4）方案性能评估，通过代理模型实现高效率高质量评估。

其中方案性能评估相关研究较多，占比约67%，是当前研究的重点。

2.1 初始方案生成

利用数据驱动AI方法直接从输入（建筑方案、设计条件）映射到结构设计，实现“从无到有”的设计方案快速构建。基于向量的表征依赖人工特征工程，以有限参数生成框架、剪力墙、阻尼器等初始解；基于图像的表征擅长捕捉空间布局，用于壳体、剪力墙、框架-核心筒等设计；基于图谱的表征则针对拓扑结构，生成梁柱布置、桁架形式及配筋布局等设计。利用该方法能快速获取一个相对合理的初始解，但仍需要进一步验证和优化来完善设计方案。

2.2 优化问题简化

无监督学习技术（聚类、降维）在智能优化中承担简化任务：通过 K-means等聚类方法可以将相似构件或参数自动分组，减少优化变量数量；通过主成分分析等方法可以提取关键特征，降低模型拟合复杂度。此类方法可在变量定义、代理模型构建等环节显著缩减搜索空间，提升整体优化效率。

2.3 优化问题求解

强化学习将结构优化过程形式化为马尔可夫决策过程，在与环境的交互中积累经验，学习高效搜索策略。该方法可减少迭代次数，尽快逼近最优解，同时可结合代理模型加速复杂环境下的训练。然而，效率低、训练不稳定、高维空间适应困难及奖励函数设计挑战，仍是其广泛应用的瓶颈。

2.4 方案性能评估

在评估阶段，代理模型可以分为三类：

（1）直接将设计变量映射至目标函数与约束的端到端模型；

（2）先预测关键设计指标再据此计算目标与约束的中间解模型；

（3）分阶段混合物理与数据驱动的多层次模型（“物理 + 数据”、“数据 + 物理”、“数据 + 数据”）。

不同类型代理模型适用于不同结构优化设计任务，为多目标、多约束的结构优化提供了高效且可靠的技术支撑。

现状分析与展望

3.1 发展趋势

近年来，建筑结构智能优化设计方法高速发展，主要展现出以下趋势：

（1）泛化能力：代理模型正由针对单一案例的“定制化”转向适用于同类结构的“通用化”，无需频繁重建即可直接应用；

（2）功能扩展： AI 的应用已从加速评估延伸至初始方案生成、优化问题简化与搜索策略学习，从更多维度提升智能水平；

（3）数据表征： 数据表征从向量表征拓展为图像和图谱表征，图像擅长空间关系，图谱捕捉拓扑信息，通过不同表征方式提升模型性能；

（4）可解释性：通过可解释机器学习、嵌入物理与设计规则损失函数等手段，从“黑盒”向“知识增强”演进，为工程实践提供更可靠的技术保障。

3.2 挑战与展望

未来数据驱动智能优化算法的进展需解决三大挑战：

（1）深度融合数据驱动与传统优化：突破纯评估加速范式，实现超越人类设计极限的协同优化；

（2）构建高质量结构设计数据集：解决合成数据复杂度不足、真实数据获取受限、设计质量参差与长尾分布等问题；

（3）引入大语言模型、多模态大模型等前沿技术：将自然语言、规范文本与图纸可视化信息整合到优化流程中，为下一代智能结构优化设计提供更多可能。

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