结构设计创新——开启未来

为什么要费心改变我们日常工作中的任何事情？我们工程办公室目前的状态难道还不够好吗？工作量已经足够大，每天都有新结构在建造，而且这种情况短期内可能不会改变。当今工程师的数字工具已经极其强大，其速度在几年前是难以想象的。推动任何变革的力量始终源于需求。那么，土木工程办公室当前的"需求"是什么？

看来有以下几点…… 

• 每天愿意从事这份工作的人越来越少
• 由于许多地区的经济增长，每年需要完成的工作量不断增加
• 与土木工程相关的其他工程领域的发展速度远高于土木工程本身
• 项目的复杂性随着对"绿色"解决方案、能耗和 CO₂ 影响的关注而大幅增加

让我们尝试窥探一下我们这个领域的近未来。

成为一名结构工程师将是什么样的体验？

结构工程师的工作是否属于那些因人工智能兴起而面临威胁的职业之一？并非如此，至少短期内不会。每项任务所涉及的变量数量实在太多，算法难以全面覆盖。这并非因为所需的计算能力不足，而是因为来自不同领域的数据库缺乏同步与协作，以及需要人类常识来理清所有混乱数据。

另一方面，结构工程师的日常工作会和今天一样吗？纸质图纸、手写批注、数以百计的 DWG 和 PDF 文件、没完没了的电子表格、不同精度的结构模型（彼此之间无法互通）、数以百计的项目邮件和聊天消息、截止日期、预算、在堆满文件、书籍、设计规范、手册和结构期刊的办公室里度过的漫长时光？ 

但愿不会。

但我们能做些什么，才能从今天的现实走向未来更加宜人的工作环境？如果我们想以智取胜而非蛮干，就应该善用现有的机遇。如果这些机遇目前还不明显，我们可以借鉴一些相邻领域，例如机械工程——机器学习、大数据处理或拓扑优化等概念在那里已经应用了相当一段时间。

尽管"结构工程师"这一职位名称将会延续，但对新技能和新能力的需求已显而易见，且不可避免。仅具备数学、物理、结构力学、材料和设计规范要求方面的知识将不再足够。一套全新的数字技能将成为必要条件——包括数据处理、在不同工具之间建立数据链接、运用参数化设计、理解机器学习、掌握高效提示词创建等。

本文迄今尚未涉及但在设计过程中至关重要的一个方面，是政府机构、设计规范和审查机构。这些因素不可忽视，因为若缺乏这一环节的认可与配合，技术进步的速度将远远超过工程界所能响应的速度。

拓扑优化

这究竟是什么？简单来说，就像是解决一道难题：你有一定数量的积木来搭建一个结构，既要让它在特定荷载下足够坚固，又要尽可能少用积木。

在拓扑优化中，计算算法帮助我们找出放置积木的最佳方式。程序尝试不同的设计方案，对积木的摆放位置进行数百种变化，以实现在使用尽可能少的积木的同时使结构尽可能坚固。这就像计算机在测试各种桥梁设计方案，看哪种方案能在不倒塌的情况下承受最大荷载，同时又不浪费任何积木。

这种方法帮助工程师和设计师设计出非常高效、有时外形独特的结构，以最少的材料完成其功能。这是一种智慧的设计方式，因为它节省材料、减轻自重，并且往往能带来我们自己可能想不到的创新设计。

在上图中，您可以看到与不同约束条件组合相关的三维桥梁的三种优化设计方案 [K. Bando, R. Din, M. Fouquerand, L. Gilbert, A. Moissenot, and M. Nicolas, Optimisation d'une structure et application architecturale, PSC MEC07, Ecole Polytechnique (X), 2016]。

现有的工具

IDEA StatiCa Detail 可能是目前最先进的钢筋混凝土结构设计工具，它能够根据指定几何形状中的应力流向用户展示拓扑优化结果。该工具以直观的可视化方式清晰呈现钢筋布置的最优位置和方向。您可以浏览我们专门介绍拓扑优化的博客文章。

即便是这些强大而先进的模型，也只是认真推进后所能实现成果的起点。我们已经了解到数百种基于有机形态的设计，其几何形状更像是生物学教材中的图片，而非典型的桁架形式。目前已有若干已建成或在建项目以有机形态为灵感来源。一个典型案例是扎哈·哈迪德建筑事务所目前正在进行的利雅得地铁站项目。

发挥一些想象力，这些有机形态不仅因其美观而出现在建筑中，还可能借助拓扑优化和新型施工工艺，作为承重结构的几何形式得以实现。

借助当今的设计工具，正在解决哪些类型的结构和项目？让我们来看看我们的案例研究库。

数据在工程中的力量

IDEA StatiCa 的研究人员在近期一次钢结构会议上介绍了用于自动预测 Connection 软件中焊缝承载比的新方法。这一革命性方法以极其复杂的解决方案回答了一个简单的问题：当允许材料塑性化时，焊缝的实际承载能力是多少？

文中描述的创新方法采用先进的人工智能技术，特别是卷积神经网络，显著提高了预测钢结构焊缝承载比的精度。这一新颖方法对结构工程师而言具有开创性意义，因为它超越了传统方法，通过对焊缝线上的应力分布和应变历史进行精细分析，实现了更精确的估算，适用于各种焊缝构造和荷载工况。这一进步不仅提升了结构设计的安全性和效率，也充分展示了将机器学习与传统工程实践相结合的潜力，为结构工程中更智能的数据驱动解决方案开辟了道路。如需了解如何使用此改进，请点击此处。

由于在数秒内计算数百个荷载增量并非易事，该算法利用过去分析所积累的大量数据集，能够实时找到与目标解最接近的焊缝尺寸值。

面向新一代结构工程师的术语提示：

机器学习（ML）是人工智能的一个分支，使计算机能够从数据中学习并基于数据做出决策。在结构设计与分析中，机器学习可用于预测材料行为、评估结构完整性以及优化设计流程。通过分析海量数据集，机器学习算法能够识别传统方法可能遗漏的规律和洞见，从而实现更高效、更安全、更具成本效益的结构设计。机器学习还可协助结构的实时监测和维护规划，进一步延长其使用寿命并提升安全性。

卷积神经网络（CNN）是一种广泛用于处理具有网格状拓扑结构数据（如图像）的人工智能类型。它们在图像识别和分类等任务中表现出色。CNN 通过执行卷积运算的层次结构——即对数据进行过滤和压缩的数学运算——学习识别输入数据中的规律和特征。这种结构使 CNN 能够识别复杂的模式，使其成为各类工程应用中的强大工具，涵盖从结构分析到自动化设计流程等领域。其高效处理复杂数据集的能力，使其成为现代工程问题求解中的宝贵资产。

总结

正如您刚刚所见，未来比您想象的更近。这并非来自 AI 生成图片中的未来，而是自动化和智能优化的基本原理已经开始融入结构分析工具之中。

这些工具本身不会自行引发革命。要释放这些新的可能性，需要设计过程中各相关方实现重大的思维转变。工程师们将如何适应现有机遇，以及如何将其融入日常工作流程，取决于他们自身。