弯曲降50.5–79.9%
不依赖灵敏度与参数简化的逆向设计范式，将空间梯度用高维神经网络表征，在同等约束下实现弯曲与振动性能的协同突破。
Yikun, Yuan · 赵阳 · Xie, Weihua · 黄意新
Engineering Structures 2025
与传统的降阶优化方法相比，该方法在获得更好设计的同时，计算效率相当，无需以牺牲性能为代价追求速度。
通过高维神经网络表征空间梯度，突破了传统低维参数化的限制，使设计空间充分释放。
将控制方程、优化目标和约束嵌入损失函数，无需灵敏度分析，也不需要进行参数简化。
仅需扩展输出层即可实现额外物理场的耦合优化，为未来更复杂问题提供了可扩展性。