天工AI需按“约束；目标；机理”三要素结构化输入才能精准建模：①数值硬约束单独列出；②目标写清变量与物理量对应关系；③用一句话点明核心物理机制；再通过追问模型变量映射、校验草稿冲突、限定环境与接口生成可验证代码。
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你需要在数学建模竞赛中快速打开思路、验证模型结构、生成可运行代码，又担心AI输出空泛或偏离赛题物理本质——天工AI不是万能解题器，但用对方式就能让它成为你队里第三个会推导的队友。
明确输入：把赛题“翻译”成AI能啃动的问题
直接粘贴整道A题题干，天工AI大概率返回泛泛而谈的“建议使用优化模型”，这毫无价值。必须人工拆解出三类核心信息再组合输入：
① 【约束条件】 例如“龙头速度≤2.5m/s”“龙节间距≥1.2m”“总长度固定为200m”，这些数值型硬约束要单独列出来；
② 【目标函数关键词】 如“最小化疲劳损伤”“最大化调头效率”“保证无碰撞”——不能写“怎么优化”，要写“以最小化主轴扭矩幅值波动为目标”；
③ 物理机制提示词，比如“板凳龙盘绕符合阿基米德螺线”“深弹命中概率与潜艇深度呈指数衰减”，这类一句话机理描述比长段题干更有用。
把这三类信息用分号隔开，作为首条提问内容。例如：“约束：龙头速度≤2.5m/s；龙节间距≥1.2m；总长200m；目标：最小化主轴扭矩幅值波动；机理：盘绕轨迹满足r = a + bθ的阿基米德螺线”。
获取思路：拒绝“方法论套话”，锁定可落地的建模路径
当AI回复出现“可采用多目标优化”“建议结合统计分析”这类表述时，立刻追问：
方法一：要求它给出该问题下最可能被国奖论文采用的3个具体模型名称，并说明每个模型在本题中对应的变量映射关系。例如：“S-N曲线疲劳累积模型中，应力幅值对应主轴扭矩数据的什么统计量？循环次数如何从100s载荷序列中提取？”
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方法二：输入你已写出的前两问模型草稿（哪怕只有公式框架），让它指出其中与题干物理约束冲突的环节。例如你写了v_i = k·θ_i，AI会提醒：“此式未体现龙头-龙尾速度耦合约束，实际需满足v_1/v_n = r_1/r_n（角速度相同）”。
【关键提醒】 如果AI给出的模型涉及你完全不熟悉的算法（如Palmgren-Miner理论），不要跳过——立刻要求它用本题数据样例演示计算步骤，否则无法判断是否真能落地。
生成代码：让AI输出能直接粘进MATLAB/Python跑通的片段
第一步：声明你的环境。明确告诉AI“用Python pandas+numpy+scipy，不要用任何需额外安装的包”，或“用MATLAB R2023a，禁用Symbolic Math Toolbox”。
第二步：指定输入格式。例如：“载荷数据为100×2矩阵，第1列为时间戳（秒），第2列为塔架推力（kN），每行间隔1s”。
第三步：定义输出接口。强调“函数必须返回单一数值：累积疲劳损伤D，单位为无量纲百分比”，并要求它写出调用示例，包括测试数据构造代码。
第四步：验证边界。在得到代码后，立即输入极端测试值：全零载荷→应返回0；单次峰值冲击→应返回非零小值；连续方波载荷→应返回介于两者之间的合理值。AI生成的代码若在这三组测试中任一组失效，说明模型假设与题干脱节。
