鲍跃全 ， 李惠 ， 2019 ． 人工智能时代的土木工程 ［J］． 土木工程学报 ， 52 （ 5 ）： 1 - 11 ．

樊健生 ， 杨晨 ， 张翀 ， 等 ， 2024 ． 工程结构超多维变量可微分智能优化方法研究 ［J］． 建筑结构 ， 54 （ 19 ）： 59 - 65 ．

冯德成 ， 吴刚 ， 2022 ． 混凝土结构基本性能的可解释机器学习建模方法 ［J］． 建筑结构学报 ， 43 （ 4 ）： 228 - 238 ．

韩小雷 ， 冯润平 ， 季静 ， 等 ， 2021 ． 基于深度学习的RC梁集中塑性铰模型参数研究 ［J］． 工程力学 ， 38 （ 11 ）： 160 - 169 ．

毛凤山 ， 陈昌富 ， 朱世民 ， 2020 ． 代理模型方法及其在岩土工程中的应用综述 ［J］． 地基处理 ， 2 （ 4 ）： 295 - 306 ．

宋凌寒 ， 王琛 ， 樊健生 ， 2024 ． 理论驱动的弹性结构体系图神经网络计算模型 ［J］． 工程力学 ， 41 （ 2 ）： 25 - 34 ．

王胜利 ， 刘华 ， 郑山锁 ， 等 ， 2024 ． 一般大气环境下钢筋锈蚀深度的RBF神经网络预测模型研究 ［J］． 地震工程学报 ， 46 （ 2 ）： 269 - 277 ．

CAO H ， LI M ， NIE L ， et al ， 2024 . Vertex-based graph neural network classification model considering structural topological features for structural optimization ［J］. Comput Struct ， 305 ： 107542 ．

GILMER J ， SCHOENHOLZ S S ， RILEY P F ， et al ， 2017 ． Neural message passing for quantum chemistry ［C］// International Conference on Machine Learning . Sydney， NSW， Australia ： 1263 - 1272 ．

GORI M ， MONFARDINI G ， SCARSELLI F ， 2005 ． A new model for learning in graph domains ［C］// IEEE International Joint Conference on Neural Networks ． Montreal， QC， Canada ： 729 - 734 ．

HAMILTON W ， YING Z ， LESKOVEC J ， 2017 ． Inductive representation learning on large graphs ［C］// International Conference on Neural Information Processing Systems . Long Beach， California， USA ： 1025 - 1035 .

KAVEH A ， 2024 ． Optimal Design of Transmission Towers Using Genetic Algorithm and Neural Networks ［M］． Cham ： Springer： 285- 310 ．

KIPF T N ， WELLING M ， 2016 ． Semi-supervised classification with graph convolutional networks ［J］． arXiv：1609 ． 02907 ．

LI Q ， WANG Z ， LI L ， et al ， 2023 ． Machine learning prediction of structural dynamic responses using graph neural networks ［J］． Comput Struct ， 289 ： 107188 ．

LIU H ， SONG L ， XU L ， et al ， 2024 ． Response prediction and probabilistic analysis of the vehicle-ballasted track system considering track irregularity based on long-short term memory neural network ［J］． Eng Appl Artif Intell ， 133 ： 108604 ．

LYU F ， FAN X ， DING F ， et al ， 2021 ． Prediction of the axial compressive strength of circular concrete-filled steel tube columns using sine cosine algorithm-support vector regression ［J］． Compos Struct ， 273 ： 114282 ．

SCARSELLI F ， GORI M ， TSOI A C ， et al ， 2008 ． The graph neural network model ［J］． IEEE Trans Neural Netw ， 20 （ 1 ）： 61 - 80 ．

SPERDUTI A ， STARITA A ， 1997 ． Supervised neural networks for the classification of structures ［J］． IEEE Trans Neural Netw ， 8 （ 3 ）： 714 - 735 ．

VELIČKOVIĆ P ， CUCURULL G ， CASANOVA A ， et al ， 2017 ． Graph attention networks ［J］． Stat ， 1050 （ 20 ）： 10 - 48550 ．

XIA J ， LIAO W ， HAN B ， et al ， 2025 ． Intelligent co-design of shear wall and beam layouts using a graph neural network ［J］． Autom Constr ， 172 ： 106024 ．

ZENG J ， KIM Y H ， QIN S ， 2023 . Bayesian model updating for structural dynamic applications combing differential evolution adaptive metropolis and Kriging model ［J］. J Struct Eng ， 149 （ 6 ）： 04023070 ．

ZHAO Y ， LIU Y ， LIN Q ， et al ， 2024 . A conditional generative model for end-to-end stress field prediction of composite bolted joints ［J］． Eng Appl Artif Intell ， 134 ： 108692 ．