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使用多模态大模型进行结构力学性能优化的核心在于整合多源数据（如几何设计、材料属性、实验结果等），通过跨模态表征学习和智能算法实现性能预测与参数优化。以下是具体的实施路径和关键技术：

一、多模态数据整合与预处理

1. 数据模态分类与对齐

   • 几何模态：将CAD模型或点云数据转换为图像或3D体素网格，通过视觉编码器（如ViT）提取空间特征。
   • 材料模态：将化学成分、微观结构图像（如SEM图）与力学性能参数（如弹性模量、屈服强度）进行关联，采用多模态融合网络（如GCN-MMF）实现跨模态特征对齐。
   • 实验模态：对仿真结果（如有限元应力云图）和物理实验数据（如应变传感器信号）进行时空同步，使用动态时间规整（DTW）算法对齐时间轴。

2. 数据增强与标准化

   • 对图像数据进行MixUp增强，对数值数据添加高斯噪声以提升模型鲁棒性。
   • 采用统一张量格式（如文本→768维向量，图像→224×224×3），并通过归一化消除量纲差异。

二