筑境产学研｜产学研视点·产学研工程·龙芯科艺荟 人工智能与力学交叉融合，为现代工程发展注入全新动能
摘要
力学作为认识物质运动与结构响应的基础学科，支撑起建筑、航空、能源、装备等诸多工程领域的发展根基。人工智能技术的快速迭代，改变传统力学研究的工作范式，二者交叉形成新的研究方向。本文从学科融合的历史脉络入手，梳理人工智能与力学结合的实现路径，讨论融合体系在工程领域的应用边界，分析现阶段面临的现实问题，展望未来发展方向。依托筑境产学研、龙芯科艺荟的交流视角，展现基础学科与数字技术协同发展的价值，推动力学知识落地转化，助力工程行业高质量发展。
关键词：人工智能；力学；工程；学科交叉；数字赋能
第一章 力学学科的传统研究范式与发展局限
人类对力学现象的观察与总结，贯穿整个工程文明演进过程。从古代大型构筑物的建造，到近代经典力学体系建立，再到现代连续介质力学、断裂力学、计算力学分支逐步完善，力学始终承担解释物质受力变形、运动演化规律的任务。传统力学研究主要依靠理论推导、物理试验两类手段开展工作。
理论力学依托数学方程建立模型，通过简化边界条件，得到物体受力、形变、振动的解析解。这套体系逻辑严谨，能够揭示力学现象内在规律，但适用场景存在明显限制。真实工程环境存在材料不均、几何复杂、多场耦合等特征，很多工况无法获得简洁解析表达式，只能依靠大量假设简化模型，计算结果和真实状态之间会存在偏差。
物理试验是力学研究另一重要手段。通过制作试件，搭建加载、传感测试平台，采集应力、应变、位移、振动等实测数据，验证理论猜想，获取材料本构参数。物理试验可靠性高，可直接反映材料与构件真实响应，但试验成本高昂，周期漫长。大型构件、极端环境下的力学试验，受场地、设备、安全条件约束，部分场景甚至无法开展重复试验。同时试验测点数量有限，只能采集离散位置数据，难以得到全域连续场信息。
伴随工程结构复杂度持续提升，传统力学研究方式的短板持续显现。现代工程对象呈现大尺度、多尺度、多物理场耦合特征。结构内部存在微观晶粒、细观缺陷、宏观构件多层级力学行为，温度场、流场、电场与应力场相互作用。传统数值计算方法，例如有限元、有限差分，需要精细网格划分，在高维、长时间演化问题中，计算量会急剧增长，算力消耗巨大。很多非线性、强不确定性问题，迭代收敛难度高，计算耗时达到数天甚至数周。
工程领域对力学分析的需求，已经不局限于事后验算。设计阶段快速评估多套方案性能，结构服役过程持续监测损伤演化，灾害发生前预判结构失效风险，都需要高效的力学分析手段。传统力学方法很难兼顾计算速度与模型精度，难以满足大规模、实时化的工程分析需求。学科发展需要引入新工具，拓展力学研究边界。人工智能技术，凭借强大的数据拟合、特征提取、快速预测能力，进入力学研究者视野。
第二章 人工智能介入力学研究的底层原理与实现路径
人工智能并非简单替代传统力学理论，而是作为新型计算工具，和力学方程、守恒规则结合，构建一套混合分析框架。力学体系拥有成熟的物理约束，质量守恒、动量守恒、能量守恒等基本定律，是自然界客观存在的规则。人工智能模型擅长从海量数据中挖掘隐藏特征，但纯数据驱动模型容易出现违背物理常识的预测结果。将力学守恒方程嵌入人工智能模型训练过程，利用物理规则约束神经网络，能够减少模型脱离真实物理规律的问题，提升模型外推能力。
按照数据来源划分，人工智能在力学领域的应用可以分为三类路径。第一类以试验实测数据作为模型训练样本。在力学试验过程中，传感器采集应力、应变、振动、位移时序数据，标记对应的荷载条件、材料参数、几何尺寸。神经网络学习输入参数和力学响应之间的映射关系。训练完成之后，给定一组新工况，模型可以直接输出结构力学响应，计算速度远快于传统数值模拟。这类方式适合材料本构关系识别、结构损伤识别等场景。
第二类以数值仿真数据集作为训练素材。利用有限元等传统力学仿真工具，批量生成大量不同几何、荷载、材料参数下的计算结果，组成数据集。数据集覆盖不同工况范围，用来训练人工智能模型。数值仿真可以批量生成全域场数据，弥补物理试验测点不足的缺陷。模型训练完成后，作为仿真代理模型，替代部分重复仿真计算，大幅降低计算开销。代理模型不改变原有力学控制方程，只是建立输入到输出的快速映射，在方案迭代优化阶段优势突出。
第三类为物理信息神经网络，把力学控制方程直接写进模型损失函数。训练过程中，除了样本数据误差，还增加偏微分方程残差项。模型预测结果必须满足力学控制方程与边界条件。这种方式不需要大量标签数据，少量测点数据就可以完成模型训练，能够求解正问题与反问题。在反问题求解场景，例如由表面位移反推内部损伤、反演材料参数，物理信息神经网络展现出独特优势。
人工智能和力学融合，存在明确分工。力学负责提供物理框架，界定变量之间遵循的守恒关系，确定边界条件，判断结果合理性。人工智能负责复杂非线性映射、高维特征提取、加速计算。二者互补，不是相互取代。纯力学模型受限于求解效率，纯数据模型缺少物理约束，泛化能力不足。融合框架把二者长处结合，拓展力学计算的能力边界。
数据准备是融合工作的关键环节。力学数据存在噪声，试验采集过程会受到传感器精度、环境干扰影响。仿真数据受网格质量、迭代精度影响。数据预处理需要完成异常值剔除、数据归一化、样本均衡划分。数据集的工况覆盖范围，直接决定模型适用区间。超出训练数据覆盖范围，模型预测可信度会明显下降，这也是人工智能力学模型需要重视的适用边界。
模型训练完成之后，必须开展验证工作。验证分为两个层面。一是数值验证，对比模型预测结果和传统仿真结果；二是试验验证，对比模型输出和物理试验实测数据。多组不同工况交叉校验，确认模型误差处于可接受范围，才能投入工程使用。人工智能力学模型不能脱离验证直接落地，不能单纯依靠模型输出结果作为工程决策唯一依据。
第三章 人工智能赋能力学在工程领域的应用方向
3.1 材料力学性能预测与本构模型构建
新材料研发过程，需要反复测试力学性能，确定弹性模量、屈服强度、断裂韧性等参数。传统材料研发依靠试错，制备试样、开展力学试验，周期长，成本高。人工智能可以学习材料组分、微观形貌、加工工艺与宏观力学性能之间的关联。输入材料化学组成、制备参数，模型快速预测材料强度、变形特性，筛选具备目标力学性能的候选材料，减少试样制备数量，缩短新材料研发周期。
材料本构方程描述材料应力应变演化关系，是非线性力学计算的核心。传统本构模型形式固定，很难描述复杂加载路径下材料硬化、软化、损伤演化行为。借助神经网络构建数据驱动本构模型，不预先设定固定函数形式，从试验应力应变曲线学习材料力学响应规律。这类本构模型可以嵌入有限元计算流程，提升复杂材料力学仿真精度，适用于复合材料、岩土、金属大变形等复杂材料体系。
3.2 结构力学快速分析与工程方案优化
工程设计阶段，需要对比大量结构方案，调整构件尺寸、截面形式、材料选型，评估结构刚度、承载力、稳定性能。每一套方案，传统有限元都需要重新建模、划分网格、提交计算。多轮方案迭代，会消耗大量算力与时间。人工智能代理模型，提前在参数空间采样，批量仿真训练模型。方案迭代时，模型瞬时输出结构力学指标，快速完成上万组方案筛选，锁定性能较优的设计方向。
代理模型不会完全替代精细有限元计算。在初步筛选阶段，依靠人工智能快速评估大量备选方案；筛选出少量优质方案之后，再使用传统力学仿真开展精细化验算。两套工具搭配使用，压缩设计周期，减少人力投入。在大跨度空间结构、高层构筑物、大型装备骨架设计工作中，这套工作模式具备实用价值。
结构优化问题变量多、约束复杂，属于高维非线性寻优问题。传统优化算法容易陷入局部最优。人工智能优化算法，能够在高维参数空间高效搜索，兼顾结构力学性能、建造成本、施工难度多重约束，寻找均衡方案。优化目标可以设定为控制结构最大变形，降低应力集中，减轻结构自重。
3.3 结构损伤识别与力学状态监测
工程结构在服役期间，受荷载循环作用、环境侵蚀，内部会产生裂纹、界面脱粘等损伤。损伤持续发展会降低结构承载力，积累到一定程度引发失效。多数内部损伤无法依靠肉眼观察，需要借助监测数据判断结构力学状态。结构发生损伤之后，刚度下降，振动频率、振型等动力学特征会发生改变。
在结构布设传感设备，持续采集振动响应数据。人工智能算法提取振动信号里的微弱特征，区分环境噪声、荷载波动带来的正常信号变化和损伤引发的信号改变，识别损伤位置与损伤程度。传统损伤识别方法依赖结构基准力学模型，模型和真实结构存在误差，识别效果容易受干扰。数据驱动模型直接学习损伤和信号特征之间关联，对模型误差敏感度更低。
力学监测可以实现长期在线评估。持续采集时序数据，模型实时更新结构力学状态，跟踪损伤演化趋势。结合力学失效准则，预判结构安全余量，为运维决策提供参考。这类技术可应用于大型公共建筑、桥梁、风电装备等长服役周期工程对象。
3.4 多物理场耦合力学计算加速
很多工程问题属于多场耦合力学问题。流体流动产生压力，作用在固体结构上，引发结构变形；结构变形反过来改变流场边界；温度变化带来热应力，影响材料力学参数。多场耦合方程高度非线性，传统数值求解，各物理场之间反复迭代，计算量巨大。
人工智能可以对多场耦合力学问题实现加速求解。一方面构建代理模型，学习不同边界条件下，应力场、温度场、流场分布规律，快速输出全域场结果。另一方面使用物理信息神经网络，同步求解多组耦合偏微分方程，获取场变量分布。针对长时间演化问题，人工智能模型能够压缩时间步计算开销。
第四章 人工智能与力学交叉领域现存问题与约束条件
4.1 模型泛化能力与适用范围约束
绝大多数人工智能力学模型，学习样本集中在特定参数区间。当工况超出训练数据集覆盖范围，模型预测精度会快速衰减。神经网络擅长插值预测，外推能力偏弱。部分模型在训练工况内误差很小，更换材料参数、几何尺寸、荷载模式之后，预测结果偏离真实力学响应。在工程应用中，外推预测风险较高，不能直接采信。
物理信息神经网络同样存在局限。高维、强非线性问题训练难度大，损失函数存在多个局部极小值，模型训练容易不收敛。针对不同力学问题，网络结构、损失函数权重需要反复调试，缺少通用标准化设置。不同研究者针对同类问题搭建的模型，可移植性较差。
4.2 数据集质量与数据获取成本
高质量标注数据集，是人工智能力学模型可靠运行的基础。力学数据获取成本不低。物理试验获取样本，需要试件、加载设备、传感系统；仿真数据集，需要专业人员完成建模，保证网格质量、边界条件设置准确。数据集存在样本不均衡问题，结构失效、极限破坏工况样本数量偏少，模型对失效阶段预测能力偏弱。
数据噪声同样影响模型性能。试验环境噪声、传感器漂移、仿真数值误差，都会混入数据集。噪声会干扰模型学习真实力学规律，降低预测稳定性。数据清洗工作需要具备力学专业知识，单纯依靠通用数据处理工具，无法分辨力学场景下有效信号与干扰信号。
4.3 模型可解释性与工程采信难题
神经网络属于黑箱模型，输入参数之后直接输出结果，难以清晰解释模型通过哪些力学特征得到预测结论。工程领域，结构安全评估结论需要可追溯、可论证。传统力学计算，每一步方程、网格、边界条件都可以复核。人工智能模型无法给出显式力学推导过程，当预测出现异常，很难定位误差来源。
行业规范体系尚未完全适配人工智能力学工具。现有工程标准，验算方法以传统力学理论、试验方法为主。人工智能模型计算结果，缺少统一校验规范，难以直接作为正式工程报审依据。想要把人工智能力学分析结果纳入工程决策，需要建立完整验证流程与评估标准。
4.4 算力与人才体系短板
大规模力学数据集训练，需要高性能计算资源。复杂物理信息神经网络训练，对显卡算力、内存容量要求较高。普通工程单位算力储备不足，开展模型开发门槛较高。学科交叉人才缺口明显。力学研究者熟悉物理方程，但缺少人工智能模型开发、数据处理能力；人工智能从业者掌握算法，对力学基本规律、工程边界理解不足。两方面知识融合的复合型人才数量有限，制约技术落地速度。
第五章 人工智能赋能力学的发展方向与产学研转化路径
5.1 发展具备强物理约束的人工智能力学框架
后续技术发展重心，会持续强化模型物理约束，降低纯数据驱动带来的不确定性。物理信息神经网络会持续优化，改进损失函数构造、网络激活函数，提升强非线性、多尺度力学问题的收敛性能。将守恒方程、本构关系、边界条件深度嵌入模型架构，减少对大量标注样本依赖。
多尺度融合模型是重要方向。工程对象同时存在微观、细观、宏观力学行为。不同尺度空间，力学控制方程存在差异。传统多尺度计算，跨尺度信息传递计算量巨大。人工智能搭建跨尺度信息传递桥梁，把微观材料演化信息向上传递到宏观结构模型，实现多尺度力学高效计算。
5.2 构建标准化数据集与模型验证体系
行业内逐步建立力学领域公开标准化数据集，覆盖不同材料、结构类型、荷载工况。数据集附带完整试验记录、仿真参数、误差说明，降低各研究团队重复开展数据采集工作。同步建立统一模型验证基准，设定标准算例，用来检验各类人工智能力学模型精度、稳定性与外推性能。
模型验证工作区分层级。基础算例完成数值验证；小型构件试验完成物理验证；逐步放大到足尺构件，最终开展原型结构验证。形成从简单到复杂的递进验证流程，明确每一类模型适用工况、误差上限，给出使用限制条件。
5.3 开发工程化工具，降低行业使用门槛
人工智能力学技术想要落地，不能停留在实验室代码阶段，需要封装成易用工程工具。在现有有限元软件基础上，嵌入人工智能加速模块，保留原有力学建模、后处理操作习惯。工程师不需要掌握神经网络底层代码，就可以调用代理模型、损伤识别模块。工具内置校验功能，自动评估模型当前工况是否处于可信区间，给出风险提示。
工具开发遵循渐进落地思路。优先应用于方案筛选、参数反演、监测预警这类辅助场景，不直接承担最终结构安全判定。随着验证案例积累、规范完善，再逐步拓展应用范围。
5.4 依托产学研协同模式推进知识转化
筑境产学研、龙芯科艺荟这类交流平台，打通基础研究、工程应用之间通道。高校与科研机构负责前沿算法、基础力学模型研究；工程企业提出真实场景需求，提供工程案例、实测数据；平台承担对接工作，组织联合研究项目，开展模型测试验证。
产学研协同，重点解决算法和工程场景脱节问题。科研成果很多停留在理想算例，进入真实工程环境之后，面对噪声、边界不确定性，性能下降。企业带来真实工况，暴露模型短板，反向指导算法优化。平台同时承担人才培养工作，组织力学、人工智能交叉方向交流研讨，培养兼具两方面知识的从业者。
产学研体系重视知识普及，面向工程从业者介绍人工智能力学能力边界。客观说明技术优势与局限，避免夸大预期。人工智能力学是辅助工具，不能取代力学理论认知，工程人员依旧需要掌握力学基本原理，具备判断计算结果合理性的能力。
第六章 结语
力学作为基础学科，支撑工程世界的底层认知；人工智能作为新型计算手段，革新数据分析与求解模式。二者交叉融合，不是用算法替代力学理论，而是创造全新研究工具，拓展力学研究的能力边界。这套融合体系，能够加快材料研发速度，缩短工程设计迭代周期，提升结构状态监测效率，为工程行业发展提供新路径。
当前阶段，人工智能与力学交叉方向仍然存在不少待解决问题。模型外推能力、数据集建设、可解释性、行业规范、交叉人才储备，都需要持续投入研究。技术落地需要保持审慎，严格开展多维度验证，明确应用边界，坚守工程安全底线。
依托筑境产学研、龙芯科艺荟搭建的交流网络，持续推动力学基础研究、人工智能算法、工程实践三者深度联动。在持续迭代过程中，人工智能和力学的融合成果，会逐步融入各类工程场景，持续释放基础学科与数字技术叠加产生的价值，推动工程领域向着高效、精准、安全方向稳步前行。
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