近日，中建八局启动“基于AI的装配式钢结构生成式智能设计体系及应用软件研发”项目，构建国内首个“结构-节点”协同优化的智能设计系统PSS-GAN。该系统深度融合深度学习、拓扑优化与工程力学原理，实现从参数输入到三维模型输出的全流程自动化设计，标志着我国建筑工业化智能设计迈入国际领先水平。
作为国民经济支柱产业，建筑业正加速数字化、智能化转型。2020年住建部相关指导意见明确推动建筑工业化、数字化和智能化发展。当前装配式钢结构设计领域存在建模工具独立、工作任务割裂、数据孤岛突出、多专业协同困难等痛点，传统依赖经验与手工建模的模式效率低下，难以满足复杂工程需求。PSS-GAN系统通过AI技术重构设计流程，为行业注入新动能。
PSS-GAN系统创新性构建“全局结构层-局部构造层-系统评价层”三层协同架构，形成“结构框架智能生成-节点模型高精生成-多目标评估与输出优化”闭环流程，改变传统设计中结构与节点分离建模的局限。
结构框架智能生成模块采用MCTS+FNN（蒙特卡洛树搜索+前馈神经网络）融合算法，将荷载条件、几何约束、规范参数等转化为参数化输入，结合预制构件库与连接元件库，为生成模型提供支撑。基于条件生成对抗网络（cGAN）自动生成满足力学约束的三维空间关键点，MCTS算法探索最优连接路径，FNN快速评估结构性能，通过多目标动态加权策略实现强度、刚度与经济性的智能平衡，解决传统拓扑优化搜索效率低、物理约束难嵌入的难题。
节点模型高精生成模块针对钢结构节点构造复杂的痛点，研发专用PSS-GAN网络架构。通过有限元分析识别高应力集中节点，提取关键参数作为生成输入，融合多尺度残差学习与多模态特征嵌入技术，解决传统GAN模型边界模糊、连接失效问题。支持体素、网格、光滑曲面三类模型输出，还原螺栓、焊缝等细节，通过数据耦合接口实现与全局结构自动挂接，输出IFC/BIM文件，保障结构与节点的力学一致性。
多目标评估与输出模块构建基于图神经网络（GNN）的评估体系，涵盖创新性、成本、强度刚度、可施工性等五大维度。GNN模型将构件与节点统一建模为图结构，评估效率较传统有限元分析提升数十倍。结合NSGA-III非支配排序算法输出Pareto最优方案集，通过双向反馈机制实现“生成—评估—优化”闭环迭代，输出STL/STEP/IFC等标准格式文件，兼容主流工程软件并提供交互式修改平台。
系统实现四大技术突破：首创分阶段协同生成设计新范式，解决构件与节点孤立建模弊端；首次将MCTS与FNN联合应用于拓扑优化，提升搜索效率与优化效果；专项研发节点三维生成网络，兼顾精度与适配性；构建全流程闭环优化机制，解决“生成—评估”割裂问题。
项目目前已完成核心算法框架搭建与初步测试。未来系统全面落地后，将大幅提升装配式钢结构设计智能化水平，降低成本、缩短周期、提高质量，为建筑工业化高质量发展提供核心支撑，助力我国建筑业在国际智能建造领域占据领先地位。（图片由王宏博授权发布）
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