论文：Mechanics-embedded diffusion with closed-loop denoising for intelligent zoning design of concrete-faced rockfill dams. Advanced Engineering Informatics, 2026.DOI: 10.1016/j.aei.2026.1050200前言很多人认识生成式AI，是从它会画图、写文案、生成视频开始的。输入一句提示词，它就能给出一套看起来很像那么回事的设计方案。但是，在工程设计领域，我们必须追问一个更严肃的问题：AI生成的方案，看起来像，不代表真的安全。这就像一个人用导航开车。导航告诉你前方直行，但如果你完全不看路况、不踩刹车、不打方向盘，那就不是智能驾驶，而是闭眼狂飙。工程设计也是一样：生成模型可以学习历史图纸的形态规律，但如果生成过程中没有力学反馈，没有规范约束，没有安全校核，那么它很可能只是“画得像”，而不是“真的能用”。 图1 对于混凝土面板堆石坝（Concrete-faced Rockfill Dam, CFRD）这类重大基础设施而言，这个问题尤其重要。坝体分区设计不仅关系到几何形态是否合理，更直接影响坝体抗滑稳定、安全储备、材料用量和工程造价。因此，本研究想解决的问题很直接：能不能让AI不仅会生成坝体分区图，还能在生成过程中主动考虑力学安全和材料经济性？围绕这一目标，本文提出了一种面向混凝土面板堆石坝智能分区设计的力学嵌入扩散框架——CFRD-Mech-Diffusion。 图2 生成式AI不能只会“看起来像”，工程设计还需要实时校核和反馈。1太长不看版本本研究提出了一种力学嵌入扩散模型，用于混凝土面板堆石坝智能分区设计。该方法将坝体分区图、设计条件和材料参数统一表示为特征空间张量，并构建抗滑稳定代理模型，用于快速预测下游最小抗滑稳定安全系数（FoSmin）。在训练阶段，本文将代理模型计算得到的力学损失引入扩散模型微调过程，使模型学习更加安全的分区设计先验；在推理阶段，进一步提出闭环去噪机制，在每一步去噪过程中根据代理模型反馈动态更新设计条件（xcond），实现实例级力学修正。实验表明，该方法能够在保持较高生成精度的同时，提高生成方案的力学合规性和材料经济性。在代表性工程案例中，普通扩散模型生成方案的FoSmin为1.166，低于规范要求1.2；而本文方法生成方案的FoSmin提升至1.206，满足规范要求。同时，高成本材料分区占比得到降低，主堆石区减少10.17%，增模区减少4.87%，体现出更好的工程经济性。简单来说，本文不是让AI“画一个像工程师设计的坝”，而是让AI在生成过程中逐步学会：哪里该省，哪里不能省，哪些调整符合工程设计规律，哪些方案真正满足规范要求。 图3 面向混凝土面板堆石坝智能分区设计的力学嵌入扩散框架2研究背景混凝土面板堆石坝是水利水电工程中的重要结构。坝体通常由主堆石区、次堆石区、排水区、增模区等多个区域组成。不同分区的材料性能、力学作用和成本差异很大，因此分区比例和空间布置会直接影响坝体整体稳定性。传统设计主要依赖工程经验、规范校核和多轮人工迭代。工程师先给出初始方案，再进行抗滑稳定计算；如果不满足规范，就要反复调整材料配置和分区比例。这个流程可靠，但效率不高，也难以充分利用已有工程案例中蕴含的设计规律。近年来，扩散模型为工程设计自动化带来了新的可能。问题在于，普通生成模型擅长学习几何形态，却不天然理解材料、荷载和稳定安全系数。对于重大基础设施，这是不能忽略的部分。3研究方法3.1 面向AI的特征空间表征本文采用基于特征空间的数据表征方法，将CFRD分区图纸转换为具有明确工程含义的多通道张量。具体而言，主堆石区、次堆石区、排水区和增模区分别对应一个二值特征通道。若某一像素属于对应分区，则该位置取值为1，否则为0。这样，每个通道都对应明确的工程含义。同时，本文进一步构建设计条件张量（xcond），用于表示各分区归一化后的用料比例；构建材料参数张量（xmater），用于表示不同分区内摩擦角、地震烈度等关键参数。通过这种方式，几何分区、设计条件和材料性能被统一到一个适合深度学习模型处理的特征空间中。 图4 基于特征空间的土石坝表征方法3.2 抗滑稳定代理模型：给生成过程装上“力学方向盘”要让生成模型真正理解并利用力学约束，首先需要一个既能快速评价方案力学性能、又能提供可反向传播梯度信息的工具。本文以FoSmin作为代表性力学指标，构建了基于ResNet的力学代理模型，输入包括坝体分区布局张量和材料参数张量。数据方面，研究从42个真实CFRD工程设计案例出发，结合参数化生成规则和材料参数随机采样，扩展得到百万级训练样本；力学标签则通过简化Bishop法计算获得。两阶段训练后，代理模型能够为后续扩散生成提供快速、可反向传播的力学反馈。 图5 代理模型数据集与模型架构3.3 力学嵌入扩散模型“训练-生成”（1）力学嵌入训练阶段：先学会安全设计规律普通扩散模型的目标，是从噪声中逐步恢复出合理的分区图。但如果只优化去噪损失，模型学到的主要是“长得像”，而不是“足够安全”。因此，本文在扩散模型微调阶段引入力学损失：冻结已经训练好的代理模型，用它预测生成方案的FoSmin，并把安全偏差作为额外约束反馈给扩散模型。为了避免力学损失过强而破坏生成能力，本文还设计了动态权重，使几何精度和力学合规性保持平衡。 图6 力学嵌入扩散训练：让模型学习安全感知先验（2）力学嵌入生成阶段：对每个样本实时修正仅在训练阶段引入力学损失，并不能保证每一个生成样本都一定满足规范要求。因此，本文进一步在推理阶段提出闭环去噪机制。在标准扩散推理过程中，模型从随机噪声出发，逐步去噪生成最终设计方案。本文在这一过程中保留对设计条件（xcond）的梯度回传，同时固定扩散模型和代理模型的网络参数。也就是说，推理阶段不再更新模型本身，而是动态调整设计条件。具体过程如下：在每一个指定的去噪步骤中，模型首先根据当前噪声状态预测一个干净分区布局；随后，将该布局与材料参数输入代理模型，预测当前方案的FoSmin；接着，将预测值与规范限值进行比较，计算力学偏差；最后，通过反向传播计算该偏差相对于xcond的梯度，并据此更新设计条件。这一过程构成了一个闭环系统：去噪过程相当于生成系统，负责逐步形成坝体分区方案；力学代理模型相当于评价器，负责实时预测抗滑稳定性能；预测安全系数与规范限值之间的偏差构成反馈信号；基于梯度的xcond更新则相当于控制器。通过这一闭环反馈，模型能够根据当前生成方案的力学表现实时调整设计方向。例如，当预测FoSmin低于规范要求时，模型会减少次堆和排水区域的比例，相应增加主堆和增模区比例，引导设计逐步回到满足规范的可行区域。 图7 闭环去噪推理：让AI在生成过程中实时修正（3）训练-推理协同：先学会安全设计规律，再进行单样本闭环修正需要说明的是，本文中的训练阶段和推理阶段并不是两个彼此独立的过程，而是前后配合、相互衔接的关系。训练阶段通过引入力学损失，使扩散模型在学习历史坝体分区几何规律的同时，形成安全感知的生成先验，即在设计条件固定时倾向于生成抗滑稳定性能较好的方案。推理阶段则在模型参数固定的基础上，进一步利用代理模型对每一个生成过程进行实时力学评价。当初始设计条件对应的生成方案存在安全储备不足或材料配置冗余时，模型根据预测安全系数与规范限值之间的偏差，对设计条件xcond进行动态更新，从而引导后续去噪过程逐步调整分区比例。4案例分析本文进一步选取一座实际混凝土面板堆石坝作为代表性案例进行验证。该工程坝高122.4 m，设防烈度为VII度，设计水平峰值加速度为105 cm/s²。根据SL 274-2020规范要求，该工程的最小抗滑稳定安全系数限值为1.2。在相同初始设计条件下，普通扩散模型生成的分区方案的FoSmin为1.166，低于规范限值，无法满足抗滑稳定要求。相比之下，本文提出的CFRD-Mech-Diffusion通过训练阶段的力学先验学习和推理阶段的闭环反馈修正，最终生成方案的FoSmin为1.206，满足规范限值要求。 图8 典型案例生成结果对比这个结果说明，当初始条件并不理想时，传统扩散模型可能仍会生成存在安全风险的方案；而CFRD-Mech-Diffusion能够在生成过程中识别力学偏差，并通过调整分区比例把设计逐步拉回可行区域。5实验结论1）两阶段训练相较于混合训练方法更能缓解由真实数据与合成数据之间的分布差异所引起的学习偏差。2）与RGB表征相比，特征空间表征使平均IoU显著提升，同时降低了生成结果波动。3）通过比较无力学约束模型与训练阶段力学嵌入模型可以发现，引入力学损失后，扩散模型在给定设计条件下更倾向于生成抗滑稳定性能更好的方案。4）仅依靠训练阶段的力学嵌入，仍无法保证每一个生成样本都满足规范要求。而在推理阶段引入闭环反馈后，模型能够针对具体生成样本进行动态修正。实验表明，在去噪过程中动态更新xcond后，模型能够根据当前方案与规范限值之间的力学偏差调整分区比例，从而逐步引导设计进入满足抗滑稳定要求的可行区域。在满足力学约束时，则会进一步优化材料配置。相较于基准扩散模型，CFRD-Mech-Diffusion使低成本区域占比增加，其中次堆石区增加16.56%，排水区增加3.51%；同时，高成本区域占比降低，其中主堆石区减少10.17%，增模区减少4.87%。这说明，推理阶段的力学反馈不仅能够实现规范合规，还能够引导模型生成更加经济的分区设计结果。相关论文Liao WJ, Lu XZ, Huang YL, Zheng Z, Lin YQ, Automated structural design of shear wall residential buildings using generative adversarial networks, Automation in Construction, 2021, 132: 103931. 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DOI: 10.1016/j.compind.2025.104428 来源：陆新征课题组
