【生成演算法】強化學習（Reinforcement Learning）在鋼結構節點優化的應用

 

《建築週報 AI》試刊號 T06〔2026-11-28〕前沿趨勢

T06【生成演算法】強化學習（Reinforcement Learning）在鋼結構節點優化的應用

• 核心現況：現行鋼結構節點設計多由結構工程師依據規範與經驗，透過有限元素分析（FEA）軟體進行人工試錯與局部調整。
• 面臨痛點：面對複雜受力或不規則幾何的節點時，人工設計難以在「材料用量最少」、「應力分佈最均勻」與「現場銲接施工可行性」之間找到最佳的平衡點。
• 未來解方：導入強化學習（RL）生成演算法，讓 AI 代理人在符合力學極限與施工幾何限制的雙重約束下進行數百萬次模擬迭代，自動輸出拓撲最佳化的輕量化鋼結構節點。