人工智能在建筑结构设计中的应用研究进展

引言

建筑行业向智能化、高效化转型，人工智能技术正逐步渗透至建筑结构设计的全生命周期。从概念生成到性能优化，从材料选择到施工模拟，AI 通过机器学习、深度学习及生成对抗网络等技术，不仅重构了传统设计流程，更在提升设计效率、保障结构安全、推动可持续发展等方面展现出显著优势。

1 人工智能在建筑结构设计中的应用优势

人工智能融入建筑结构设计领域，展现出多维度的显著优势。在创意生成阶段，其突破传统设计思维的局限性，通过深度学习海量建筑案例，能够快速提取不同风格、功能与地理环境下的结构特征，生成多样化且富有创新性的设计方案，为设计师提供丰富的灵感源泉，激发新颖独特的建筑形态与空间布局。进入结构分析环节，人工智能凭借强大的计算能力，可对复杂建筑结构进行高精度模拟，精准预测在不同荷载条件、地质状况及气候环境下的结构响应，包括应力分布、变形程度等关键指标，提前发现潜在的结构安全隐患，为结构优化提供科学依据，有效提升建筑的安全性与稳定性。在优化设计过程中，人工智能算法能够自动遍历多种设计参数组合，以目标函数为导向进行全局寻优，在满足结构安全与功能需求的前提下，实现材料用量最小化、施工成本降低以及建筑性能提升等多重目标。

2 人工智能在建筑结构设计中的应用现状

2.1 智能算法驱动的结构优化与生成

人工智能正通过深度学习与拓扑优化算法重塑建筑结构设计的底层逻辑。传统结构设计依赖工程师经验反复试错，而AI 算法能够直接分析建筑荷载、地质条件、材料特性等多元参数，自动生成最优结构布局。基于生成对抗网络（GAN）的拓扑优化系统，可模拟自然界的骨骼生长规律，在满足承载力的前提下，通过去除冗余材料实现结构轻量化。杭州西站屋盖设计便应用了此类技术，其流线型曲面结构不仅降低风阻，还减少钢材用量。AI 驱动的参数化设计平台允许设计师通过调整输入参数实时生成多种结构方案，如悬索桥的索网密度、高层建筑的剪力墙分布等，显著缩短设计周期。这种从“经验驱动”到“数据驱动”的转变，使结构设计在安全性、经济性与创新性之间实现动态平衡。

2.2 多物理场耦合的智能模拟与风险预警

建筑结构需应对地震、风振、温度应力等多重环境作用，AI 技术通过构建多物理场耦合模型，实现了对复杂工况的精准模拟。以地震响应分析为例，AI 算法可整合历史地震数据、地质勘探报告与建筑结构参数，生成动态应力分布云图，识别潜在薄弱环节。广州白云站设计过程中，AI 模拟系统预测到特定地震波作用下站房与轨道的共振风险，通过调整结构阻尼比与连接节点刚度，最终将振动响应降低。此外，AI 驱动的实时监测系统已应用于超高层建筑运维阶段，通过在结构关键部位部署光纤传感器，结合机器学习算法分析振动频率、位移变化等数据，可提前预警构件疲劳、连接松动等隐患。

2.3 跨学科知识融合的可持续设计创新

人工智能正推动建筑结构设计向绿色可持续方向深度转型。通过整合材料科学、环境工程与生态学知识，AI 系统可模拟建筑全生命周期的能耗与碳排放。在材料选择环节，AI 算法能分析不同混凝土配方、钢材型号的碳足迹，推荐低碳替代方案；在能源系统设计方面，AI 可结合建筑朝向、遮阳系数与当地气候数据，优化光伏板布局与地源热泵配置，实现能源自给。上海某未来城市项目便应用了此类技术，其AI 设计平台通过模拟全年日照轨迹，自动调整建筑立面开孔率与玻璃透光率，使室内自然采光时长提升，空调能耗降低。更值得关注的是，AI 与生物仿生学的结合催生了新一代可持续结构形态，如模仿竹节空腔结构的轻质高强柱、借鉴蜂巢六边形分形的抗震墙体等。

3 人工智能在建筑结构设计中的应用进展

3.1 生成式设计驱动结构创新与性能优化

生成式设计通过深度学习算法与多目标优化框架，正在重塑建筑结构设计的创新范式。该技术以设计参数、环境约束与性能目标为输入，通过算法自动生成数万种结构方案，并筛选出兼具力学稳定性与材料效率的最优解。例如，深圳某钢结构事务所开发的方案迭代系统，可在五个月内将平立面协调工作量降低，其生成的承重构架候选方案经工程师筛选后采纳率显著。生成式设计的优势在于突破人类经验局限，探索非线性结构形态如模仿竹节空腔的轻质高强柱、基于蜂巢六边形的抗震墙体等。此类结构不仅减少材料用量，还能提升抗风、抗震等环境适应性。上海中心大厦的空气动力学优化即应用了类似逻辑，通过算法模拟不同风速下的结构响应，最终形成减少风荷载的流线型外观。

3.2 智能算法实现结构安全实时监测与风险预警

基于机器学习的结构健康监测系统，通过部署于建筑关键节点的传感器网络，实现了对结构应力、变形、振动等参数的实时采集与分析。该技术可识别肉眼难以察觉的早期损伤，例如混凝土裂缝扩展、钢结构疲劳裂纹等，并通过模式识别算法预测剩余寿命。北京某交通枢纽工程引入的智能监测系统，将吊装操作风险识别响应时间大幅压缩，其核心在于通过历史事故数据训练出的异常行为识别模型。更先进的系统还整合了多物理场耦合分析，例如同时监测温度应力与风振效应对超高层建筑的影响，避免单一因素误判。在运维阶段，AI 驱动的预测性维护可降低突发故障风险通过分析设备运行数据，提前识别电梯钢索磨损、空调系统能效衰减等问题，优化维护计划。

3.3 多学科知识融合推动可持续结构设计革新

人工智能正成为连接结构工程、材料科学与环境科学的桥梁，推动绿色建筑理念落地。在材料选择环节，AI 算法可分析不同地区的气候数据、建材碳足迹与成本，推荐最优组合。针对热带地区的高层建筑，系统可能优先选用低导热系数的再生混凝土与光伏一体化玻璃，减少空调能耗与碳排放。在结构形式设计上，生物仿生学与AI 的结合催生了新一代可持续形态——模仿树木分枝结构的轻质屋顶可降低风阻，同时通过光导管引入自然光；借鉴蜘蛛网分形的抗震体系则能分散地震能量，减少结构损伤。AI还优化了施工阶段的资源管理，通过分析工地物流数据，动态调整材料堆放位置与运输路径，避免二次搬运造成的浪费。江苏某科技公司研发的异构计算平台，可处理复杂结构排布的合规解，同步筛选出材料用量最少、施工效率最高的方案。

结束语

人工智能与建筑结构设计的深度融合，标志着行业从经验驱动向数据驱动的范式转变。当前，AI 已实现从概念生成到结构优化的全流程赋能，显著提升了设计效率与安全性，并推动绿色建筑理念落地。

参考文献

[1]黄立辉.基于人工智能的建筑结构设计技术[J].城市建设理论研究(电子版),2025,(20):196-198.

[2]谢广德.概念设计方法在建筑结构设计中的应用[J].住宅与房地产,2025,(20):84-86.

[3]王章琼,赵歧林,徐晓雅,等.人工智能在建筑结构设计中的应用研究进展[J].科学技术与工程,2025,25(16):6598-6607.

[4]马中原,董迅.虚拟现实技术在建筑结构设计中的应用研究[J].四川建材,2025,51(04):95-98.

[5] 任 臣 罡 . 绿 色 建 筑 结 构 设 计 的 理 念 与 实 践 [J]. 佛 山 陶瓷,2024,34(10):159-161.

作者简介：华云飞（1990.08- ），女，满族函授本科，中级职称。