摘要
本申请公开了一种数字模型生成式设计的参数优化方法,相较于传统的工程参数优化方法,如基于经验的手动调整或单一算法优化,本数字模型生成式设计的参数优化流程引入了多层次建模与多目标优化机制,显著提升了设计方案的科学性与系统性,通过从初始模型校准到全局与局部建模,再到多目标权衡与结果可视化的全链路流程,该方法有效整合了计算资源与设计智慧,实现了“数据驱动 + 经验补偿”的智能优化路径,这不仅提升了设计效率、模型精度与方案质量,还大幅降低了设计风险与试错成本,通过对初始参数的系统性校准与公式化表达,使得数字化模型在优化初期即可处于较合理的工程响应区间,减少因初始建模偏差导致的无效迭代。