智能优化设计
智能优化设计方向聚焦人工智能与设计制造的交叉前沿，致力于开发数据驱动的智能设计方法。
研究内容
生成式设计（Generative Design）
- 基于 AI 的自动化设计方案生成
- 多方案智能筛选与优化
AI 定制化设计
- 用户需求驱动的智能设计系统
- 个性化产品快速设计
机器学习优化算法
- 深度学习辅助设计决策
- 数据驱动的性能预测模型
拓扑优化与轻量化设计
- 结构拓扑智能优化
- 轻量化设计与性能平衡
代表项目
| 项目 | 来源 |
|---|---|
| 数据驱动的拓扑优化方法 | 国家自然科学基金 |
| 汽车轻量化智能设计系统 | 企业合作 |
关键技术
- 深度学习生成模型（GAN、Diffusion Model）
- 多目标优化算法（NSGA-II、MOEA/D）
- 参数化建模与自动化设计
- 性能驱动的智能设计框架
相关论文
- SCI 论文 20+ 篇
- ESI 高被引论文 1 篇
- 发明专利 15+ 项
联系方式
对本方向感兴趣的同学，欢迎联系：
- Email: lab@university.edu.cn
- 飞书：私信实验室账号