近日，中建八局啟動“基于AI的裝配式鋼結構生成式智能設計體系及應用軟件研發”項目，構建國內首個“結構-節點”協同優化的智能設計系統PSS-GAN。該系統深度融合深度學習、拓撲優化與工程力學原理，實現從參數輸入到三維模型輸出的全流程自動化設計，標志著我國建筑工業化智能設計邁入國際領先水平。
作為國民經濟支柱產業，建筑業正加速數字化、智能化轉型。2020年住建部相關指導意見明確推動建筑工業化、數字化和智能化發展。當前裝配式鋼結構設計領域存在建模工具獨立、工作任務割裂、數據孤島突出、多專業協同困難等痛點，傳統依賴經驗與手工建模的模式效率低下，難以滿足復雜工程需求。PSS-GAN系統通過AI技術重構設計流程，為行業注入新動能。
PSS-GAN系統創新性構建“全局結構層-局部構造層-系統評價層”三層協同架構，形成“結構框架智能生成-節點模型高精生成-多目標評估與輸出優化”閉環流程，改變傳統設計中結構與節點分離建模的局限。
結構框架智能生成模塊采用MCTS+FNN（蒙特卡洛樹搜索+前饋神經網絡）融合算法，將荷載條件、幾何約束、規范參數等轉化為參數化輸入，結合預制構件庫與連接元件庫，為生成模型提供支撐。基于條件生成對抗網絡（cGAN）自動生成滿足力學約束的三維空間關鍵點，MCTS算法探索最優連接路徑，FNN快速評估結構性能，通過多目標動態加權策略實現強度、剛度與經濟性的智能平衡，解決傳統拓撲優化搜索效率低、物理約束難嵌入的難題。
節點模型高精生成模塊針對鋼結構節點構造復雜的痛點，研發專用PSS-GAN網絡架構。通過有限元分析識別高應力集中節點，提取關鍵參數作為生成輸入，融合多尺度殘差學習與多模態特征嵌入技術，解決傳統GAN模型邊界模糊、連接失效問題。支持體素、網格、光滑曲面三類模型輸出，還原螺栓、焊縫等細節，通過數據耦合接口實現與全局結構自動掛接，輸出IFC/BIM文件，保障結構與節點的力學一致性。
多目標評估與輸出模塊構建基于圖神經網絡（GNN）的評估體系，涵蓋創新性、成本、強度剛度、可施工性等五大維度。GNN模型將構件與節點統一建模為圖結構，評估效率較傳統有限元分析提升數十倍。結合NSGA-III非支配排序算法輸出Pareto最優方案集，通過雙向反饋機制實現“生成—評估—優化”閉環迭代，輸出STL/STEP/IFC等標準格式文件，兼容主流工程軟件并提供交互式修改平臺。
系統實現四大技術突破：首創分階段協同生成設計新范式，解決構件與節點孤立建模弊端；首次將MCTS與FNN聯合應用于拓撲優化，提升搜索效率與優化效果；專項研發節點三維生成網絡，兼顧精度與適配性；構建全流程閉環優化機制，解決“生成—評估”割裂問題。
項目目前已完成核心算法框架搭建與初步測試。未來系統全面落地后，將大幅提升裝配式鋼結構設計智能化水平，降低成本、縮短周期、提高質量，為建筑工業化高質量發展提供核心支撐，助力我國建筑業在國際智能建造領域占據領先地位。（圖片由王宏博授權發布）
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