本文探讨了神经网络在拓扑优化中的应用，提出了多种新方法，包括基于反向均质化的多尺度优化、卷积神经网络解决最大刚度问题，以及基于物理学的神经网络技术。研究表明，神经网络在优化过程中显著影响结果，尤其在非凸问题中展现出潜力，推动了机器人和大数据等领域的发展。