一种基于大语言模型的岩土工程有限元建模与优化方法、系统及存储介质

本技术涉及岩土工程设计，特别是涉及一种基于大语言模型的岩土工程有限元建模与优化方法、系统及存储介质。

背景技术：

1、在岩土工程设计与安全评价中，有限元分析是一种核心的数值模拟手段。其基本过程为：建立能够准确反映地层分布、支护结构以及施工工序的数值模型；通过求解该模型，计算获取地层变形、结构内力及整体稳定性等关键响应指标。由于该方法能够综合考量复杂地质条件、分步施工影响以及土体-结构相互作用等复杂因素，因此在工程实践中得到了广泛应用。

2、然而，若要建立一套可靠的有限元模型，必须合理地确定土体本构关系、模型边界条件及施工阶段模拟策略。在完成数值计算后，还需综合评估各施工阶段的变形、内力和稳定性响应，从中识别出控制工况，并判断其计算结果的工程合理性。若涉及设计优化，则需反复调整结构尺寸、构件布置或施工参数，并对每一个候选方案逐一进行计算与评价，以最终筛选出满足安全性、适用性和经济性要求的方案。

3、目前随着计算机性能的持续提升，数值求解的计算成本已显著降低。相应地，在模型构建、计算结果验证以及分析评价等环节所投入的人力，已成为制约设计效率和限制设计空间充分探索的主要瓶颈。

4、近年来，大语言模型（large language model, llm）展现出了强大的自然语言理解、任务分解、代码生成、工具调用及上下文推理能力。理论上，其能够理解工程任务与建模要求，自主组织有限元建模流程，生成与有限元软件交互的接口代码，并根据计算结果反馈参数或结构方案的调整方向，这为突破上述人力瓶颈、实现有限元分析的自动建模与设计优化提供了潜在的技术基础。

5、但是，专业有限元软件的接口方法和求解命令具有高度的专业性，在大语言模型的公开训练语料中占比较低。这导致模型在生成相应代码时，极易虚构不存在的接口方法、误用参数或引用错误的对象。更为关键的是，在缺少与实际软件交互执行并获得反馈的情况下，上述各类错误难以及时被识别和修正，严重制约了大语言模型在该领域应用的可靠性和实用性。

6、因此，现有技术有待进一步的改进。

技术实现思路

1、鉴于上述现有技术中的不足之处，本发明的目的在于为用户提供一种基于大语言模型的岩土工程有限元建模与优化方法、系统及存储介质，克服现有技术中的大语言模型生成的专业有限元软件代码难以可靠执行且不同建模步骤之间的一致性不足的缺陷。

2、本发明解决技术问题所采用的技术方案如下：

3、第一方面，本发明提供了一种基于大语言模型的岩土工程有限元建模与优化方法，其中，包括：

4、获取待构建目标岩土工程的任务整合信息，并利用大语言模型对所述任务整合信息进行识别，生成工程数据信息和模型配置属性信息；

5、根据所述工程数据信息和模型配置属性信息确定结构化仿真计划；

6、根据所述结构化仿真计划生成有限元软件接口代码，并执行基准有限元模型构建和数值计算，将所述数值计算的计算结果与预设标准结果进行比较，得到符合性评价结果；

7、根据构建的所述基准有限元模型和所述符合性评价结果执行参数优化和结构构型筛选，得到优化后的与所述目标岩土工程对应的有限元模型。

8、可选地，所述获取待构建目标岩土工程的任务整合信息，并利用大语言模型对所述任务整合信息进行识别，生成工程数据信息和模型配置属性信息的步骤包括：

9、接收目标岩土工程的任务整合信息，并利用大语言模型识别所述任务整合信息中的工程数据信息；其中，所述任务整合信息包括：与目标岩土工程相关的文字信息、工程图纸、地质剖面图和设计文件中一种或多种；所述工程数据信息包括：工程数据信息、土层分布信息、材料信息、支护体系布置、荷载信息和施工信息的一种或多种；

10、根据所述工程数据信息进行完整信息检查，得到完整信息检查后的工程数据信息；

11、按照预设模型配置规则，从通过完整信息检查后的工程数据信息中推导模型配置属性信息；所述模型配置属性信息包括：模型边界范围、围护墙在模型空间内的模拟位置，以及支撑结构的设定标高。

12、可选地，所述根据所述工程数据信息和模型配置属性信息确定结构化仿真计划的步骤包括：

13、对所述工程数据信息和模型配置属性信息进行确定建模事项识别，区别出建模事项和非建模事项；其中，所述建模事项包括：本构模型标识、材料参数值及其数据来源、排水条件标识、地下水处理方式标识、边界条件定义、网格划分控制参数、结构单元类型定义、施工阶段序列、监测点坐标及结果提取项目列表中的一种或多种；

14、按照预设建模规划流程构建建模事项，并基于所述建模事项检索相应的规划资料；

15、根据所述规划资料确定各项建模决策，并检测各项建模决策信息无误后生成结构化仿真计划。

16、可选地，根据所述结构化仿真计划生成有限元软件接口代码，并执行基准有限元模型构建和数值计算的步骤包括：

17、获取结构化仿真计划和模型配置属性信息，根据所述结构化仿真计划和模型配置属性信息确定当前仿真步骤及各仿真步骤对应的前置依赖，同时读取当前仿真步骤形成的模型状态摘要；

18、根据当前仿真步骤从预先构建的实践规则库中加载相应的实现规则；其中，实践规则库为按照建模任务保存的实现规则，所述建模任务包括：几何构建、本构模型设置、土体与结构相互作用、施工阶段设置和结果提取；

19、根据从参考代码库检索与当前仿真步骤相匹配的已验证代码模式；

20、将当前仿真步骤、前置依赖、模型状态摘要、实现规则、参考代码模式和接口信息组合为代码生成上下文，生成用于完成当前仿真步骤的有限元软件接口代码；

21、执行所述有限元软件接口代码，并保存当前步骤对应的有限元软件接口代码，记录该步骤形成的模型状态摘要，并将所述模型状态摘要作为下一仿真步骤的代码生成上下文，直至完成全部建模步骤；

22、执行结构化仿真计划规定的各计算阶段，并判断各计算阶段是否完成预设收敛要求，并提取结构化仿真计划中指定的计算结果。

23、可选地，所述执行所述有限元软件接口代码，并保存当前步骤对应的有限元软件接口代码的步骤还包括：

24、收集当前仿真步骤执行所述有限元软件接口代码后的日志和异常跟踪信息；

25、根据结构化仿真计划中与当前仿真步骤对应的验证要求判断当前仿真步骤是否执行成功；

26、若执行所述当前仿真步骤执行失败，则执行对所述有限元软件接口代码对应的接口文档、技术参考信息和实现示例进行诊断，并重新生成诊断后的更新代码，并执行。

27、可选地，所述根据构建的所述基准有限元模型和所述符合性评价结果执行参数优化和结构构型筛选，得到优化后的与所述目标岩土工程对应的有限元模型的步骤包括：

28、获取构建的基准有限元模型、以及所述基准有限元模型执行上下文和评价结果，并获取和加载用于优化工作流的参数信息；其中，所述参数信息包括参数依赖关系、参数调整优先级和搜索空间分级操作；

29、通过分析有限元模型，确定连续设计变量、可行参数边界和变量之间的预设依赖关系，并以最小化工程造价为优化目标和预设约束条件，确定基准方案；

30、以基准方案的结构构型的条件下，根据预设符合性评价结果建立代理模型，并在预设参数空间内提出候选参数组合；

31、将所述候选参数组合输入至构建的有限元模型，得到候选模型，并执行，提取所述候选模型输出的与约束条件对应的有限元响应；

32、获取各所述候选模型对应的有限元响应，确定当前结构构型下的最优设计有限元方案；

33、在所述最优设计有限元方案的基础上，确定是否存在多个结构设计变量；

34、基于多个结构设计变量，确定出最优机构构型对应的岩土工程有限元模型。

35、可选地，所述在所述最优设计有限元方案的基础上，确定是否存在多个结构设计变量的步骤，包括：

36、分析当前结构构型下的所述最优设计有限元方案的有限元响应和安全裕，判断是否存在结构设计变量，并在满足约束条件下，提出多个候选结构构型；

37、推算出各候选结构构型下的优化结果，并根据各候选结构构型下的优化结构，确定最优结构构型及其连续设计参数、工程造价、相对基准方案的造价变化、收敛历史及评价结果。

38、可选地，所述方法还包括：

39、在有限元模型构建和优化的过程中产生的数据信息均存储至共享空间；所述数有限元模型构建和优化的过程中产生数据信息包括：工程数据信息和模型配置属性信息、结构化仿真计划、模型状态摘要、模型访问标识、代码生成成果、有限元计算结果和符合性评价结果、有限元模型、候选参数、有限元响应、优化历史中的一个或多个。

40、第二方面，本发明提供了一种基于大语言模型的岩土工程有限元建模与优化系统，其中，包括：

41、任务澄清智能体模块，用于获取待构建目标岩土工程的任务整合信息，并利用大语言模型对所述任务整合信息进行识别，生成工程数据信息和模型配置属性信息；

42、仿真规划智能体模块，用于根据所述工程数据信息和模型配置属性信息确定结构化仿真计划；

43、代码生成智能体模块，用于根据所述结构化仿真计划生成有限元软件接口代码，并执行基准有限元模型构建和数值计算，将所述数值计算的计算结果与预设标准结果进行比较，得到符合性评价结果；

44、设计优化智能体模块，用于根据构建的所述基准有限元模型和所述符合性评价结果执行参数优化和结构构型筛选，得到优化后的与所述目标岩土工程对应的有限元模型。

45、第三方面，本发明还提供了一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，在所述计算机程序被计算机执行时，所述计算机用于执行所述的基于大语言模型的岩土工程有限元建模与优化方法。

46、有益效果：

47、本发明公开了一种基于大语言模型的岩土工程有限元建模与优化方法、系统及存储介质，通过分步骤执行有限元软件接口代码，并且将建立完成的模型状态传递至后续步骤，一方面可以实现岩土工程有限元任务定义、仿真规划、模型生成、计算验证、结果评价和设计优化的连续自动化处理，减少模型构建、代码调试、结果整理和方案试算所需的人工工作，提高有限元分析和设计优化效率，另一方面提高模型的可执行性、过程可追溯性、设计空间搜索效率和降低了成本。