AI在理论与应用力学中的应用

20XX/XX/XXAI在理论与应用力学中的应用汇报人:XXXCONTENTS目录01

引言：AI与力学的融合背景02

理论力学中的AI应用03

应用力学中的AI技术04

AI驱动的力学教学革新CONTENTS目录05

典型应用案例分析06

技术架构与方法创新07

挑战与未来展望08

结语：AI赋能力学的新篇章引言：AI与力学的融合背景01力学研究的传统挑战复杂问题建模与求解难题传统力学研究在面对多物理场耦合、强非线性、多尺度等复杂问题时，建模难度极大，如金属疲劳、湍流等被喻为力学“世纪难题”，传统试错法设计效率低下。数据分析与处理效率瓶颈力学实验与工程实践产生海量数据，传统人工分析耗时费力，难以快速挖掘数据背后的关联规律，例如复杂结构的应力应变数据分析往往滞后于工程需求。教学资源与个性化需求矛盾传统力学教学采用标准化模式，难以适配学生差异化需求，优质资源门槛高且均衡性低，学生在抽象概念理解（如矢量分析）和复杂问题解决上存在困难。实验条件与安全限制部分力学实验设备昂贵、操作复杂，危险场景（如高超声速风洞实验）难以复现，导致学生实践机会受限，对复杂工程原理的理解停留在理论层面。AI技术的发展与力学需求的契合AI技术突破：从数据拟合到自主发现

AI技术已从传统的高维函数拟合器，发展到能自主构建知识体系。如北大“AI-牛顿”系统在无先验知识下，从46组带噪声的物理实验数据中自主推导出牛顿第二定律F=ma，实现了从数据到概念再到定律的认知跃迁。力学研究痛点：复杂问题与效率瓶颈

传统力学研究面临多尺度、多物理场耦合等“世纪难题”，如金属疲劳预测，依赖试错法，周期长、成本高。流体力学求解需大量计算资源，AI优化的计算模型可将仿真时间降低至传统方式的1/10，显著提升效率。融合逻辑：理论支撑与技术赋能的互补

力学原理为AI提供理论边界与核心依据，避免AI陷入“数据脱节”；AI为力学提供高效求解手段，如浙江大学“AIM”力学大模型，通过四维知识图谱和虚拟仿真，解决标准化教学适配差异、复杂数据分析耗时等痛点。融合的意义：从辅助工具到核心驱动力科研范式的革新AI推动力学研究从数学驱动、计算驱动迈向AI驱动的第四范式，实现从数据拟合到自主理论构建的跨越，如北大“AI-牛顿”系统零基础推导出牛顿第二定律。教学模式的重塑AI赋能力学教学，构建“教–学–评”一体化智能体系，提供个性化学习路径与虚拟仿真实验，如浙江大学“AIM”力学大模型已吸引260余所学校逾2万人次选课。工程效率的跃升AI显著提升工程问题解决效率，如流体力学仿真时间缩短至传统方式的1/10，材料研发周期从数年压缩至数月，助力重大工程如长征十号发射场0.1毫米级结构应力模拟。学科交叉的催化AI打破学科壁垒，促进“力学+X”跨学科融合，如上海大学“人工智能驱动的多物理耦合力学”项目，探索解决金属疲劳等力学“世纪难题”，推动认知计算与生物计算发展。理论力学中的AI应用02力学定律的AI自主发现：北大"AI-牛顿"系统

01核心突破：无先验知识的定律重构北京大学马滟青教授课题组开发的"AI-牛顿"系统，在不预设任何物理背景知识的条件下，仅通过46组带噪声的小球、弹簧等物理实验数据，自主构建出"力"、"质量"、"加速度"等基础概念，并最终推导出牛顿第二定律F=ma。

02技术架构：三层知识体系与合情推理系统采用符号、概念、定律三层结构，通过近似于科学家"先假设、再求证"的合情推理策略，在繁杂数据与可解释公式间建立联结，使推导路径可回溯、逻辑链条清晰，突破了传统神经网络的"黑箱"困境。

03范式意义：从辅助工具到科研主体的跨越该成果被《自然》杂志报道，标志着AI从单纯的数据拟合工具向具备自主理论构建能力的科研主体迈进，为未来在未知科学领域的原生探索提供了新范式，其方法计划扩展至量子体系等更复杂研究方向。复杂力学问题的AI求解：清华GT-Mech系统01系统研发背景与挑战针对通用大模型在专业力学领域解答困难，如无法正确解读图像、使用错误知识点等问题，清华大学团队于2026年初启动GT-Mech研发，旨在解决专业力学问题。02核心技术框架：“知识-计算-流程”三重约束该框架首先将力学专业知识转化为AI可理解语言，通过大量教材、习题集和论文训练；其次设计模仿人类解题步骤的流程；最后创新引入检查纠错环节，大幅提升解题准确性。03关键性能验证：全国力学竞赛特等奖水平GT-Mech作为首个AI考生参加第十五届全国周培源大学生力学竞赛（个人赛），成绩位列特等奖水平。在清华大学理论力学期末试卷对比测试中，成绩接近优秀水平。04系统定位与未来展望GT-Mech目前已达到优秀本科生水平，团队希望其最终能达到优秀博士生水平，不仅能答题，更能解决现实工程中的应用问题，为构建可信赖的专用领域人工智能系统提供了可行技术范式。理论模型构建与优化：神经符号系统的突破

神经符号系统的架构与优势神经符号系统结合GeminiDeepThink推理引擎与树搜索技术，通过自动化数值验证和错误回溯，实现数学发现。例如，GoogleResearch等团队用其解决了宇宙弦引力辐射功率谱的精确解析解难题，筛选出6种分析方法，其中盖根鲍尔多项式法最为优雅高效。

清华大学GT-Mech系统的“知识-计算-流程”三重框架针对大语言模型在力学领域的不可靠性，清华大学提出“知识-计算-流程”三重框架，研发了通用理论力学问题求解系统GT-Mech。该系统作为首个AI考生参加第十五届全国周培源大学生力学竞赛，取得特等奖水平成绩，并在清华大学理论力学期末试卷对比测试中接近优秀水平。

北大“AI-牛顿”系统的自主概念生成与定律发现北京大学“AI-牛顿”系统在无任何物理学先验知识的条件下，仅通过观察带噪声的46组物理实验数据（如单摆、弹簧振子等场景的时空坐标），自主构建“力”“质量”“加速度”等概念，并最终推导出牛顿第二定律F=ma，展示了AI从数据拟合工具向自主科学发现主体的范式转变。应用力学中的AI技术03材料力学性能预测与分析

AI驱动的材料本构模型构建AI技术通过机器学习和数据挖掘，从实验数据中提取材料特性，构建高精度的材料本构模型，能有效预测复杂载荷下的材料响应，提升建模精度。

基于AI的材料强度与韧性预测利用深度学习技术分析材料历史性能数据，AI能够快速识别并预测材料的强度、韧性等关键力学性质，为材料选用与工程应用提供重要指导，增强项目安全性和可靠性。

AI辅助的多尺度材料力学性能研究开发多尺度建模方法，AI从原子或分子尺度预测宏观力学性能，实现对材料从微观到宏观力学行为的全面理解与预测，为新材料研发提供有力支持。

AI在材料疲劳寿命预测中的应用针对金属疲劳等力学难题，AI通过分析多物理耦合作用下的材料行为，结合热力学行为和动态损伤过程，揭示材料损伤规律，实现对材料疲劳寿命的精准预测。流体力学问题的AI求解与仿真加速AI驱动的流体力学求解方法革新传统流体力学求解依赖大量计算资源，AI仿真技术通过样本学习优化计算算法，可快速生成高精度流场数据。研究者使用AI优化的计算模型时，仿真时间可降低至传统方式的1/10，显著提升效率。基于AI的流场预测与分析技术AI技术利用其强大的计算能力和非线性数据处理能力，帮助研究者快速找到流体问题的近似解。例如，在天气预报、航空航天等应用领域，AI能够基于历史数据和实时观测，精准预测流体运动状态。计算流体力学（CFD）的AI加速应用结合AI的优化算法和仿真技术，CFD计算时间大大缩短，并提高计算精度。如某知名科技公司开发的基于AI的多物理场仿真软件，在流体动力学模拟中展现出技术领先优势，市场份额在过去一年中增长了25%。流体力学AI求解的挑战与未来趋势AI在流体力学应用中面临泛化能力提升、多物理强耦合下的智能优化算法设计等挑战。未来，AI与流体力学的深度融合将推动更高效的求解方法，助力解决航空航天、能源等领域的复杂流体问题。结构力学与多物理耦合问题的AI辅助

AI驱动的复杂结构力学建模AI技术，如基于物理信息的神经网络（PINNs）和深度能量法（DEM），能够处理结构力学中的高维度、非线性问题，实现复杂结构的精确建模与仿真，克服传统数值方法的计算瓶颈。

多物理耦合场景的AI求解策略针对力-热-电等多场耦合问题，AI通过融合多尺度数据与物理规律，构建智能求解框架。例如，上海大学“人工智能驱动的多物理耦合力学”创新群体，探索AI辅助解决金属疲劳等“世纪难题”，推动多物理耦合分析的突破。

AI在结构优化与性能预测中的应用AI算法（如遗传算法、拓扑优化算法）结合力学原理，可高效实现结构轻量化设计与性能优化。浙江大学“AIM”力学大模型的专用求解器能生成内力分布、应力云图，辅助工程结构的优化决策。

工程结构健康监测与智能预警AI技术整合计算机视觉与传感器数据，实现对桥梁、建筑等大型结构的实时健康监测。通过深度学习算法分析结构变形、应力变化等数据，可提前预警潜在风险，提升工程结构的安全性与可靠性。AI驱动的力学教学革新04高校力学大模型：浙江大学"AIM"力学大模型项目背景与定位2024年4月，浙江大学牵头启动力学领域"101计划"，汇聚16所顶尖高校共建，旨在探索AI赋能高等教育的新模式。"AIM"力学大模型作为该计划的数字基座，聚焦解决传统力学教学中标准化教学难适配学生差异化需求、复杂数据分析耗时久、优质资源门槛高且均衡性较低等痛点。基础模块：知识图谱与虚拟仿真凝练力学类专业12门核心课程的2026个关键知识点、4189个知识关系及5259份优质教学资源，以四维矩阵打造"成人"（价值图谱）-"成才"（知识图谱）-"成匠"（能力图谱）-"成群"（素质图谱）的全周期培养模式。接入高超声速风洞、航空航天博物馆等虚拟仿真场景，让学生沉浸式体验复杂工程原理。功能模块：专用求解与智能工具自主研发专用求解器，通过自然语言描述解析受力条件与边界参数，生成内力分布、应力云图等定量专业图像，将抽象力学分析可视化；支持力学实验模拟和数据分析，创建几十个专业智能体，提供概念解释、知识点拓展、前沿成果推介等AI工具。拓展模块：交叉思维与工程应用开发"力学+X"跨学科数据库，以知识图谱关联分析并推送交叉资源，助力学生打破学科壁垒；构建从需求分析到方案设计和仿真验证的全链条体系，引导学生使用力学原理解决实际工程问题，塑造工程思维。应用成效与影响力截至2025年11月，已建成多门智慧慕课并全国共享运行，累计吸引260余所学校逾2万人次选课，学生可在自主学习过程中即时进行数字化分析，查漏补缺，提质提效，成功入选教育部第三批"人工智能+高等教育"应用场景典型案例。AI辅助教学设计：破解抽象难题针对理论力学中矢量分析抽象、运动过程可视化不足等教学痛点，利用AI可视化工具如力学运动轨迹模拟系统、三维受力分析软件、虚拟仿真实验平台，将抽象概念具象化，提升学生理解门槛。AI个性化学习：实现因材施教通过构建“教–学–评”一体化智能教学体系，AI可根据学生学习数据，提供个性化学习路径与资源推送，如北京大学“AI-牛顿”系统从实验数据自主推导物理定律的启发式学习模式，满足学生差异化需求。AI驱动智能评价：优化教学反馈AI技术能够实现对学生作业、实验报告的快速批改与精准分析，如清华大学GT-Mech系统在全国周培源大学生力学竞赛中展现的自动解题与评分能力，同时为教师提供实时教学效果数据，优化评价机制与教学策略。实践探索：构建新型教学生态浙江大学“AIM”力学大模型整合核心知识点与虚拟仿真场景，北京交通大学探索AI赋能的“理论力学”课程改革，形成“人在回路”“建构双脑”的教育生态，2025年部分高校已开展AI辅助教学试点，验证其提升教学效率与学习体验的成效。AI赋能理论力学课程教学改革AI辅助力学实验与虚拟仿真

虚拟仿真实验平台构建浙江大学AIM力学大模型接入高超声速风洞、航空航天博物馆等虚拟仿真场景，让学生以沉浸式体验理解复杂工程原理。

AI驱动的实验数据采集与分析AI物理仿真平台能高精度还原物理过程，支持参数调节与无限次实验尝试，实现实验数据的实时采集与分析，如高中力学实验中平抛运动轨迹的精准记录与分析。

力学实验的模拟与可视化AIM力学大模型自主研发专用求解器，通过自然语言描述解析受力条件与边界参数，生成内力分布、应力云图的定量专业图像，将抽象的力学分析可视化、直观化。

AI辅助下的实验教学模式创新清华大学GT-Mech通过模仿人类解题步骤设计解题流程并引入检查纠错环节，在第十五届全国周培源大学生力学竞赛中取得特等奖水平成绩，展现AI在辅助力学问题解决与实验教学中的潜力。个性化学习与智能评价体系构建

AI驱动的个性化学习路径规划基于学生学习数据与认知水平，AI可生成定制化学习方案。如浙江大学"AIM"力学大模型构建四维知识图谱，支撑学生实现"成人-成才-成匠-成群"的全周期个性化培养。

智能教学资源推送与适配AI能够根据学生学习进度与薄弱环节，精准推送学习资源。如"AIM"力学大模型整合5259份优质教学资源，通过知识图谱关联分析，为学生提供针对性的知识点拓展与前沿成果推介。

多维度智能评价体系的实现AI辅助的智能评价突破传统单一模式，实现过程性与能力指标评价结合。如北京交通大学构建的"教-学-评"一体化智能教学体系，通过AI驱动的智能评价，从问题拆解、数据建模、结果分析、创新应用等维度评估学生工程素养。

即时反馈与学习效果优化AI技术支持下，学生可获得实时学习反馈，及时查漏补缺。截至2025年11月，"AIM"力学大模型已吸引260余所学校逾2万人次选课，学生通过即时数字化分析提升学习效率与效果。典型应用案例分析05AI在全国周培源大学生力学竞赛中的表现

AI参赛背景与概况在第十五届全国周培源大学生力学竞赛（个人赛）中，清华大学研发的AI软件“GT-Mech”作为首个AI考生参与测试，其成绩最终位列特等奖水平，凸显了AI技术赋能力学教育的巨大潜力。

GT-Mech的研发与核心技术GT-Mech由清华大学行健书院-钱学森力学班21级本科生周懿及航天航空学院研究生李润道、宋家隆合作研发，助理教授程彬为指导教师。团队针对通用大模型在专业力学领域解题困难的问题，搜集了大量力学教材、习题集及高质量论文对其进行训练，并创新引入模仿人类解题步骤的流程设计和检查纠错环节，提升了解题能力和准确性。

竞赛表现与成绩评估比赛中，团队成员将电子版试题转换成文本和插图上传至系统，由GT-Mech给出推导过程和答案。该试卷混入人类考生试卷共同接受评委阅卷，最终取得特等奖水平成绩。据评估，AI大约做对了一半题目，成绩在60分左右（总分120分），达到优秀本科生水平。

“知识-计算-流程三重约束”框架为解决大语言模型在力学领域的不可靠性问题，GT-Mech基于“知识-计算-流程”三重框架研发。多套清华大学理论力学期末试卷对比测试显示，GT-Mech成绩接近优秀水平，为构建可信赖的专用领域人工智能系统提供了可行技术范式。智能监测与实时预警AI结合计算机视觉和传感器技术，可实时监测工程结构的应力、变形、裂缝等状态。例如在桥梁或大楼的结构健康监测中，AI技术提升了实时监测的准确性，为维护与修缮提供科学依据。结构性能预测与评估利用机器学习算法对结构历史数据和实时监测数据进行分析，AI能够预测结构的性能退化趋势，评估其剩余寿命。如AI可分析材料在不同负载条件下的力学性能，为结构安全性评估提供支持。基于AI的结构优化设计AI算法如遗传算法、模拟退火算法等被应用于工程结构的形状优化和拓扑优化，在满足强度、刚度等力学性能的前提下，实现结构轻量化、材料节省和性能提升，推动工程设计从“经验驱动”向“科学驱动”转型。数字孪生与全生命周期管理AI驱动的数字孪生技术构建工程结构的数字模型，模拟其在不同工况下的力学响应，实现物理场景与数字场景的实时联动。通过数字孪生可进行虚拟仿真测试、优化运维策略，实现工程结构全生命周期的智能化管理。AI在工程结构健康监测与优化中的应用AI驱动的多物理耦合力学研究群体项目项目背景与国家重大需求面向世界科技前沿和国家重大需求，旨在解决金属疲劳、湍流等力学"世纪难题"，突破复杂环境、多场耦合、强非线性、多尺度、多介质等复杂问题，支撑集成电路、航空航天、能源装备、新材料、先进制造等领域发展。力学研究范式的革新人工智能推动力学发展进入第四研究范式——AI驱动，基于力学信息和人工智能，构建力学新体系，帮助科学家迅速建立变量之间的关联，实现从实验观测（第一范式）、数学结合（第二范式）、计算机模拟（第三范式）向智能分析的跨越。研究团队与基础以上海大学为核心，由张田忠教授带领，群体顾问张统一院士提出"力学信息学"概念。团队包括多个上海市战略创新团队，如"材料基因组工程"团队、"智能运载系统的力学基础"团队、"人工智能驱动的非线性力学"团队等，在相关领域已有多年积累。面临的挑战与研究方向主要挑战包括提升人工智能模型泛化能力、多物理强耦合下智能优化算法设计、AI模型在重大工程中落地应用的可靠性与可解释性。研究方向聚焦于发展基于知识引导的智能分析算法，揭示材料多场耦合力学行为，构建工艺参数-微观结构-力学性能关联，探索AI模型破壳方法。技术架构与方法创新06"知识-计算-流程"三重约束框架

01知识约束：构建专业领域知识库将力学专业知识转化为AI可理解的语言，输入力学教材、习题集及高质量论文，使AI掌握通用AI不具备的专业知识，为求解奠定理论基础。

02计算约束：开发专用求解与验证模块自主研发专用求解器，解析受力条件与边界参数，生成内力分布、应力云图等专业图像；引入检查纠错环节，模拟人类解题时的检查习惯，提升计算准确性。

03流程约束：模拟人类解题思维步骤设计模仿人类解题流程的步骤，梳理知识脉络，总结解题精髓，引导AI输入知识点、思考题目，解决AI机械学习、难以举一反三的问题，提升解题能力。

04框架应用成效：GT-Mech竞赛验证基于该框架研发的清华大学GT-Mech系统，参加第十五届全国周培源大学生力学竞赛（个人赛），成绩位列特等奖水平，证明了框架在AI求解理论力学问题中的有效性。物理信息神经网络(PINNs)在力学中的应用PINNs的核心原理与优势PINNs将物理定律（如偏微分方程）作为损失函数的约束条件融入神经网络训练，实现数据与物理规律的融合。相较于传统数值方法，PINNs在处理复杂边界条件和多尺度问题时，计算效率通常提升数万倍，且无需网格划分。固体力学正问题求解PINNs可有效求解线弹性、弹塑性、超弹性及断裂力学等固体力学正问题。例如，通过学习材料的应力-应变关系，能够快速预测结构在不同载荷下的变形和应力分布，为工程结构设计提供高效的仿真工具。固体力学反问题求解在反问题方面，PINNs能够实现材料参数识别、本构关系反演及缺陷检测。通过利用少量实验数据，结合物理约束，可精准反推材料的弹性模量、泊松比等关键参数，或定位结构内部的裂纹、孔洞等缺陷。流体力学与多物理场耦合应用PINNs在流体力学领域，如不可压缩流、可压缩流及流固耦合问题中展现出潜力。它能求解Navier-Stokes方程，模拟流场的速度、压力分布，并已开始应用于多物理场耦合问题，如力-热-电耦合的智能材料行为预测。工程结构的数字映射与智能监测数字孪生技术通过构建工程结构的精确数字模型，结合AI算法实现物理场景与数字场景的实时联动，如国家电网变电站的数字孪生与多模态大模型融合，提升电网优化、覆冰预警及故障诊断的可靠性与运营效率。虚拟仿真与AI驱动的设计优化AI赋能的数字孪生可在虚拟环境中模拟不同工况下的力学响应，提前预判工程风险，优化设计方案。例如，长征十号发射场通过全流程数字孪生仿真，实现0.1毫米级结构应力模拟，将高超音速飞行器研发周期从90天压缩至11天。工业世界模型与虚拟孪生平台的深度整合英伟达与达索系统合作，将AI能力与虚拟孪生平台融合，构建“工业世界模型”，使虚拟孪生从工程工具升级为可持续运行的系统级能力，支持从原材料到组装的整个供应链流程在虚拟世界中重建与优化。数字孪生与AI的融合应用挑战与未来展望07当前AI在力学应用中面临的挑战

泛化能力与数据依赖的矛盾AI技术在训练数据范围内表现较好，但面对超出训练范围的新问题时泛化能力不足。其依赖大量数据训练，类似“神农尝百草”模式，若缺乏足够数据支撑，模型性能会急剧下降，难以应对复杂多变的力学场景。

物理因果关系理解的缺失AI方法多给出变量间的关联关系，而非物理因果关系，其背后的科学原理需科研人员进一步分析。如GT-Mech在解题时曾出现坐标系使用错误，表明AI对概念的理解仍存在偏差，无法像人类一样深入把握物理本质。

多物理强耦合下的优化算法难题在多物理强耦合作用下，介质力学行为呈强非线性，结构服役条件复杂且难以准确给定，如何对介质/结构进行智能优化的算法设计成为开放性难题，传统优化方法难以满足复杂工况下的精准优化需求。

“黑箱”模型的可靠性与解释性困境人工智能模型目前多为“黑箱”模型，其决策过程不透明，在重大工程应用中，模型的可靠性难以保证。如何从模型的定量关联中挖掘因果关系，为模型可靠应用夯实基础，是AI在力学领域应用需突破的关键问题。AI与力学融合的未来发展趋势

学科交叉融合深化AI与力学的深度融合将催生更多交叉学科领域，如力学信息学、智能计算力学等，推动非线性力学、多尺度力学等复杂领域的突破。

计算效率与精度持续提升AI驱动的计算方法将大幅提升力学仿真效率，例如AI优化的计算模型可将流体力学仿真时间降低至传统方式的1/10，同时提高复杂工况下的预测精度。

工程应用场景不断拓展在航空航天、高端制造、能源装备等领域，AI与力学的融合将优化设计流程，提升工程系统可靠性，预计到2030年，AI辅助的工程系统可靠性工具市场规模将达数十亿人民币。

教育模式创新与人才培养AI赋能的力学教育将构建“人在回路”“建构双脑”的全新生态，如浙江大学“AIM”力学大模型通过四维矩阵培养模式，推动个性化学习和工程思维塑造，全国共享课程已吸引260余所学校逾2万人次选课。

物理AI与世界模型发展AI正从“数字世界”向“物理世界”挺进，物理AI将具备理解物理规律、与现实环境交互的能力，世界模型的构建将实现“假设－AI模拟－实验验证”的科研新范式，为解决材料疲劳、湍流等“世纪难题”提供新路径。跨学科融合与创新人才培养“力学+X”知识图谱构建浙江大学“AIM”力学大模型开发“力学+X”跨学科数据库，以知识图谱关联分析并推送交叉资源，助力学生打破学科壁垒，构建交叉知识体系。AI赋能工程思维塑造“AIM”力学大模型通过将工程难题与知识点深度关联，构建从需求分析到方案设计和仿真验证的全链条体系，分步骤引导学生使用力学原理解决实际工程问题。智能教学体系与个性化培养北京交通大学构建“教–学–评”一体化智能