基于人工智能的结构性能分析与预测
本研究聚焦人工智能与计算固体力学、机械动力学、结构工程的交叉前沿，针对传统结构性能分析方法计算成本高、复杂工况预测精度不足、多场耦合问题求解难度大、设计优化周期长等核心痛点，以 “数据驱动 + 物理先验” 融合为核心思路，开展基于人工智能的结构力学性能高效分析、服役性能演化预测、多场耦合性能智能优化等核心研究，构建可解释、高泛化、高效率的智能分析与预测理论方法体系，为可编程智能材料结构、汽车核心零部件、高端装备结构的性能设计、安全评估与优化升级提供理论支撑与技术解决方案，与振动噪声主被动控制、智能材料结构调控、汽车线控系统安全设计等方向形成深度交叉与互补。