设计空间探索与优化

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设计空间探索是前期工程的一部分，它系统地检查和评估各种设计替代方案，以寻找产品的最优解决方案，即新产品设计。它涵盖了探索不同的设计参数、材料和配置组合，以实现预期的性能标准，同时满足约束条件。当结合许多变量时，会产生大量的可能选择。

AI尤其是机器学习和3D深度学习技术，已经在显著加速设计空间探索与优化过程。

• 高效采样：AI算法可以智能地采样设计空间，专注于可能产生有希望结果的区域。有针对性的探索减少了寻找最优解所需的设计迭代次数。
• 替代建模：AI可以创建精确的替代模型或元模型来近似复杂系统的运行行为。这些模型可以比运行完整模拟更快地进行评估，从而实现快速的设计空间探索。
• 多目标优化：先进的AI算法能够处理多目标优化问题，迅速识别出帕累托最优解，这些解能够平衡竞争性的设计目标。
• 模式识别：AI能够识别设计空间中的模式和关系，这些模式和关系可能不会被人类设计师察觉，从而带来创新的解决方案和意外的洞察。
• 适应性搜索策略：机器学习算法可以根据先前的结果调整其搜索策略，随着收集更多数据不断改进其探索效率。
• 高维空间导航：AI能够有效地导航高维设计空间，而这些空间对于人类手动探索来说是不切实际或不可能的。
• 历史数据集成：AI系统可以利用历史设计数据和专家知识来指导和加速新设计空间的探索。
• 实时优化：借助AI，设计师可以执行实时优化，根据即时反馈和变化的需求即时调整设计参数。
• 约束处理：AI算法能够高效地处理复杂的约束条件，确保探索的设计保持在设计空间的可行区域内。
• 不确定性量化：AI方法可以在探索过程中纳入不确定性分析，提供更稳健和可靠的优化结果。