DOI：10.3969/j.issn.1672-3872.2026.10.014
作 者：邬宝杨 ，薛招娣（吐鲁番职业技术学院，新疆 吐鲁番 838000）
摘 要：机械创新设计长期面临设计空间探索受限、研发周期较长以及多目标优化困难等核心痛点，而人工智能（AI）技术为应对上述挑战提供了全新路径。基于此，文章采用案例分析、文献研究等方法，系统分析多种人工智能技术的典型应用场景、工程效益与现存挑战，以期推动机械创新设计的智能化转型。研究结果表明，生成式模型能够拓展构型方案设计的探索边界，智能优化算法能够达成多目标约束下的协同寻优，深度学习技术则能够大幅降低仿真预测与拓扑优化的计算代价。三类技术优势互补，共同覆盖机械创新设计的全流程需求，能够解决多物理场耦合和多目标约束并存的复杂问题。
关键词：人工智能；机械创新设计；生成对抗网络；拓扑优化；智能优化算法
引文信息：[1]邬宝杨，薛招娣.人工智能技术在机械创新设计中的应用分析[J].南方农机，2026，57(10)：54-57.
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