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面向结构拓扑优化的AI代码生成能力与局限性研究
【机构】 北京工业大学机械与能源工程学院； 北京工业大学数学统计学与力学学院；
【摘要】 随着人工智能在工程领域的广泛应用,各种AI工具已成为大学生专业学习的重要辅助工具,但不同AI工具在工程代码生成中的能力边界与局限性尚未明确,甚至导致大学生出现了工具依赖、独立思考能力下降的问题。本文以结构拓扑优化设计的经典99行程序为基础,编写具体工况,探究Deepseek、豆包、ChatGPT-5.2、Gemini 3 pro、Claude Sonnet 4.6五款主流人工智能在MATLAB代码生成、工况适配及错误修正方面的能力差异与局限性。结果表明,五款人工智能在代码生成稳定性、修正适配效率及后处理能力上存在显著差异,且均存在不同程度的局限性。本研究为大学生专业学习中的人机协同提供了实践参考。
【关键词】 结构拓扑优化；
人工智能；
MATLAB代码生成；
有限元分析；
应力分析；
【基金】 国家自然科学基金资助项目(12472113);北京市自然科学基金资助项目(3192005)
- 【会议录名称】 北京力学会第32届学术年会论文集
- 【会议名称】北京力学会第32届学术年会
- 【会议时间】2026-03-22
- 【会议地点】中国北京
- 【分类号】TP18;TP311.52
- 【主办单位】北京力学会