Page 46 - FDMChina 2025 1/2

技术 Technology

Liji Jinaraj

Element Method，简称 FEM）、简单回归元模型（simple 可能的方案。
regression on metamodels）、模型试验或蒙特卡罗模拟 在过去有研究表明能够在提高成本效益的同时，
（Monte-Carlo simulation）等不同类型的分析所得出的 优化胶合层积材（GLT）结构元件的机械性能。然而，
模型特征，可使材料减少 10% 以上。 都需要在实验室中进行实验并经过耗时的程序，再

优化模型示例中使用了欧洲规范标准规定的结 对其结果做分析，而且需要资金来源。
构分析和尺寸限制，以创建一个型材模型，从而降 考虑到使用有限元法（FEM）对模型进行运算研
低使用胶合层积材和钢材制成的建筑构件的成本。 究处理涉及到不等式系统解法，在研究过程中会将
此外，根据研究者 Ochieng、D. Kiu 的出版物延伸 有限元法（FEM）的结果和几何形状的变化作为输入

内容中的“轻质结构导论”研究表明，优化技术可 数据，直到达到目标函数。
将构件质量减少 30%， 从而以低重设计创造高性能， 在当前的科学背景下，使用机器学习技术嵌入
并将挠度 （偏转） 减少 15-20%。 改变构件的几何尺寸、 拓扑优化所获得的几何和结构性能数据，并降低部
材料、大跨度的曲面构件、建筑物的高度和体积能 署此类解决方案的计算要求的前提已经存在。

够创造出新的设计，在这一过程中可以合理地使用 注：机器学习是一门多领域交叉学科，专门研
构件，减少制造过程和横截面，同时保持阻力。 究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取
与此同时，在当前的研究活动中，拓扑优化可 新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不
以利用人工智能来进行，从而提供新的视角和多种 断改善自身的性能。它是人工智能核心，是使计算

44 亚洲木工业 二零二五年一月至二月份