随着工业制造、航空航天、汽车工程与土木结构等领域对高性能、轻量化结构设计需求的迅猛增长，结构拓扑优化技术已成为现代工程设计的重要手段之一。然而，传统的结构拓扑优化方法通常基于迭代式数值计算，如有限元法与遗传算法，这类方法存在计算成本高、收敛效率低、且设计自由度有限等问题，难以高效处理日益复杂的结构优化任务。近年来，人工智能尤其是深度学习（Deep Learning）方法的迅速崛起，为解决这些难题提供了崭新的视角和强大的工具。深度学习技术凭借强大的数据特征提取与泛化能力，能够显著提升结构拓扑优化中的性能预测精度与设计效率。其中，以多层感知器（MLP）、卷积神经网络（CNN）、残差网络（ResNet）、反卷积神经网络（DCNN）和全卷积神经网络（U-Net）等前馈模型为代表的深度学习方法，在拓扑结构性能预测、拓扑反向设计、加速拓扑优化计算等方面表现出突出优势。此外，基于生成模型的变分自动编码器（VAE）与串联神经网络（TNN），更为复杂的拓扑优化问题提供了灵活而精准的解决方案，尤其适用于高维数据的降维与潜空间探索，以实现多目标的精细化设计。

 本专题立足于当前拓扑优化领域的技术前沿，系统介绍如何利用深度学习方法与拓扑优化理论融合，通过详尽的理论讲解与软件实操，培养大家运用Python编程语言及TensorFlow深度学习框架搭建拓扑优化模型的能力。同时，专题辅以COMSOL Multiphysics有限元仿真软件进行结构拓扑数据的生成与验证分析，使学者能深入理解从数据生成、深度模型构建与优化，到实际工程问题求解的全过程，为未来从事结构智能优化设计与研究工作奠定扎实基础。

 本专题旨在介绍深度学习技术与结构拓扑优化理论的结合与应用，内容涵盖理论基础、方法原理和实际操作，系统讲解当前主流与前沿的深度学习拓扑优化方法。专题通过理论讲解与实践相结合，培养学者运用基于Python的Tensorflow深度学习框架解决结构拓扑优化问题的综合能力。

1、掌握深度学习的基本理论及其在结构拓扑优化中的应用方法。

2、能够熟练使用TensorFlow框架搭建并优化深度学习模型。

3、掌握拓扑结构的正向预测与反向设计的基本方法与实践技能。

4、具备运用变分自动编码器与串联神经网络进行多目标拓扑优化的能力。

 主讲者来自国家985重点高校，固体力学专业，在深度学习辅助的结构拓扑优化设计研究领域深耕多年，具有丰富的经验和扎实的基础。以第一作者或通讯作者在CMAME、IJMS、ES等行业顶级期刊发表论文8篇以及其它国际知名期刊7篇，共计15篇，参编英文书籍1部，主持两项国家级项目，参与多项重点项目，担任M&D、JSV、IJAM和EML等多个杂志的审稿人。

 

专题一：深度学习与拓扑优化基础

本专题主要介绍深度学习与结构拓扑优化的基础理论与核心概念，包括深度学习的基本框架、拓扑优化的理论基础、以及深度学习在拓扑优化领域的典型应用。同时，通过TensorFlow框架的实际操作，训练学生掌握深度学习模型搭建的基本流程，包括模型构建、训练、验证及测试等关键环节，并通过经典的MNIST数据集开展实操练习。

【理论内容】

1.深度学习概述

2.结构拓扑优化理论

3.常见的深度学习拓扑优化方法

4.前沿应用

【实操内容】

1.Python中的Tensorflow深度学习框架实操

1.1什么是Tensorflow

1.2基于Tensorflow的深度学习模型建立范式

1.3训练、验证、保存与测试方式

2.基于MNIST数据集的深度学习模型预测

2.1 支持向量机

2.2 多层感知器

2.3 卷积神经网络

专题二：基于拓扑结构输入的特征预测

本专题聚焦于结构拓扑优化领域中正向预测的原理与方法，深入探讨多层感知器（MLP）、卷积神经网络（CNN）和进阶模型（ResNet）的理论与应用。学生将学习拓扑构型数据集的生成方式，并通过构建多种深度学习模型，完成基于拓扑结构输入的结构性能预测任务，掌握从数据处理到模型训练与优化的完整流程。

【理论内容】

1.多层感知器（MLP）

2.卷积神经网络（CNN）

3.进阶模型ResNet

【实操内容】

1.拓扑构型数据集生成方式

1.1拓扑规则

1.2基于Python的拓扑构型数据随机生成

2.基于拓扑输入的周期结构色散曲线预测

2.1周期结构的色散特性

2.2构建MLP预测模型

2.3构建CNN预测模型

2.4构建进阶ResNet模型

专题三：基于前馈深度学习模型的结构拓扑优化

本专题介绍如何利用前馈神经网络结构实现结构拓扑优化，重点包括反卷积神经网络（DCNN）与全卷积神经网络（U-Net）的理论原理与应用。通过构建基于DCNN与MLP的拓扑优化模型，学生将掌握如何解决目标驱动的结构生成问题。同时，课程还将介绍U-Net辅助的拓扑优化加速技术，帮助学生理解前沿模型在优化效率提升中的具体应用路径。

【理论内容】

1.反卷积神经网络（DCNN）

2.全卷积神经网络（U-Net）

【实操内容】

1.基于DCNN的带隙结构拓扑优化

1.1 带隙结构描述

1.2构建MLP拓扑优化模型

1.3构建DCNN拓扑优化模型

2.U-Net辅助的梁结构拓扑优化加速器

2.1梁结构优化问题描述

2.2U-Net模型训练与测试

2.3U-Net辅助的拓扑优化加速

  

专题四：基于生成式模型与反向传播策略的多目标拓扑优化

基于生成式模型与反向传播策略的多目标拓扑优化本专题介绍当前前沿的基于生成式模型与反向传播策略的融合方法，解决复杂的多目标结构拓扑优化问题。课程涵盖变分自动编码器（VAE）和串联神经网络（TNN）的基本理论、结构设计与实际应用，通过具体的拓扑数据降维、潜空间属性预测与多目标优化实例操作，使学生掌握融合深度学习模型进行高级拓扑优化问题求解的技巧与方法。

【理论内容】

1.变分自动编码器（VAE）

1.1VAE结构

1.2VAE原理

2.串联神经网络（TNN）

2.1TNN结构

2.2TNN原理

【实操内容】

1.基于VAE的拓扑结构降维

1.1基于CNN的编码器模型

1.2基于DCNN的解码器模型

1.3VAE的中间层与损失函数

2.基于潜空间的结构属性预测

2.1潜空间数据集构成方式

2.2用于潜空间拓扑特征的MLP预测模型构建

2.3预测精度测试

3.基于TNN的潜变量设计

3.1TNN反向设计网络

3.2TNN前向模拟网络

3.3TNN优化流程

4.基于融合模型的多目标拓扑优化

4.1建立填充比预测模型

4.2构建多前向模拟网络的TNN

4.3融合TNN与VAE解码器进行多目标拓扑优化

 

模式及服务

1、线上进行时间和地点自由，建立专业答疑群进行实时答疑解惑；

2、理论＋实操的方式，由浅入深式讲解，结合大量实战案例与项目演练，聚焦人工智能技术在结构拓扑优化领域的最新研究进展；

3、课前发送全部学习资料（上课所有使用的软件、包括丰富的PPT，大量的代码数据集资源）课程提供全程答疑解惑；

4、定期更新的前沿案例，由浅入深式讲解，课后提供无限次回放视频，免费赠送二次学习，永不解散的答疑群答疑服务，可以与相同领域内的老师学者互动交流问题，让求知的路上不再孤单！