标签：拓扑优化

结构/Structural

KATOsuper框架通过灵敏度一致的Fourier神经算子加速拓扑优化迭代，解决了神经代理模型预测目标与灵敏度之间梯度不一致导致的优化不稳定问题。

结构优化 / 生成式设计

MIT 提出的条件扩散模型拓扑优化方法，用代理模型引导生成过程同时兼顾力学性能与可制造性，在柔度误差与不可行样本比例上大幅优于同类 GAN 方法。把生成模型与代理模型结合，提供兼顾力学性能与可制造性的端到端拓扑设计流程。

结构

提出基于降阶模型的预条件器加速拓扑优化，通过EIFEM框架结合ROM技术降低有限元分析的计算成本。