工程师只要动动嘴就行了，大模型要考虑的就多了 | 新论文：基于大语言模型和生成式AI的剪力墙结构智能设计和优化系统

论文：Intelligent Design and Optimization System for Shear Wall Structures based on Large Language Models and Generative Artificial Intelligence

DOI：https://doi.org/10.1016/j.jobe.2024.109996

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       我们课题组近4、5年来一直在思考：大语言模型在结构设计中能发挥怎样的作用。在结构设计过程中，工程师往往需要先设计一个初始布置，再通过反复的调整找到一个最优结果，整个过程复杂繁琐且依赖于设计经验，而大语言模型恰好可以作为一个代理工程师，帮我们自动完成整个任务。

       “我们的目标是这样的：工程师只要动动嘴就行了，大模型要考虑的就多了。”

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研究背景

       目前剪力墙结构设计在概念设计、建模、分析、优化等细分方向的智能化上已经有了一些初步的进展，但尚缺乏将各阶段智能技术整合为一个系统的研究，设计便利性有待进一步提升。因此我们希望开发一个智能系统，根据用户需求实现剪力墙结构全流程的自动化设计和优化。

       为了更好地集成设计流程中的每个步骤，需要一个核心控制器来调用每个步骤的智能算法，而大语言模型就是一个很好的智能代理（Agent）。

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系统架构

       在系统核心的控制层中首先解析输入的设计需求文本，规划后续需要执行的任务并提供相关参数，之后根据解析结果选择相应的算法，包括结构生成和结构优化两大类，然后输入待设计图纸，执行算法，返回生成结果。通过用户和控制器的多轮迭代交互，即可不断优化设计的结果，最终得到符合要求的结构设计方案。

       下面介绍系统中的三个主要模块，大语言模型控制器、生成算法以及优化算法。

2.1 大语言模型控制器

       大语言模型控制器采用提示词工程构建，将待使用的生成和优化算法抽象为函数，在提示词中给定每个函数对应的名称以及参数，令大语言模型生成一个JSON格式的回答，并利用大语言模型对JSON格式的结果进行检查和校正，保证结果的准确性。

2.2 生成算法

       生成阶段为输入的建筑图纸布置剪力墙，我们之前提出的三架马车（详见：AIstructure-Copilot实现“三驾马车”驱动：Diffusion Model智能设计上线！）都可以直接采用，包括生成对抗神经网络，图神经网络，和扩散模型。具体算法实现可以参考往期推送。

• 揭秘人工智能设计剪力墙结构的科学原理 | 新论文：基于生成对抗网络的剪力墙结构设计方法
  

• 新论文：基于图神经网络的剪力墙布置人工智能设计方法
  

• Diffusion Model智能设计原理揭秘 | 论文和发明专利：基于扩散模型的剪力墙结构智能设计

2.3 建筑结构智能设计数据传递基础

       我们在优化阶段延续拓扑-模式-尺寸三层次优化（详见：拓扑-模式-尺寸三层次的优化改进AI结构设计 | 新论文：基于规则学习与编码的剪力墙智能设计优化）的思路，提出了一种两阶段优化方法，首先基于结构设计经验与规范中的要求，采用遗传算法实现拓扑和模式层面的优化，初步确定结构布置的形式，再基于具体的力学和材料用量计算，通过YJK-GAMA的Online learning算法实现模式的调整和构件尺寸的优化。

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案例分析

       对一个真实案例进行分析， 第一轮对话令其生成一个高度23.2米，抗震设防烈度为8度的剪力墙结构，调用生成算法得到对应结果，第二轮对话则令其修改剪力墙的形状以及角点处的布置，调用优化算法完善设计结果。两轮对话结果如图5所示。

       进一步比较不同方法设计结果的差异，采用本研究提出的生成+两阶段优化方法可以得到一个更安全经济的设计结果，如图6所示。

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结语

       本研究对大语言模型在结构智能设计中的应用做了一个初步的尝试，所提出的剪力墙结构智能设计优化系统，将设计效率提高约 30 倍，通过语言交互有效降低了使用门槛。同时，利用大语言模型控制器可以理解工程师的意图并管理各种模块，允许用户根据个性化需求进行定制。

       随着大语言模型的不断发展，我们也会继续探索大语言模型在结构设计中应用的更多可能性，欢迎各位专家、老师、同学共同交流探讨。

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