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AI+仿真分析(CAE)
AI仿真智能体通过构建代理模型（如神经网络、高斯过程）替代高耗时仿真，实现性能指标秒级预测；结合贝叶斯优化自动寻优，提升设计迭代效率。同时，AI可智能分析仿真结果，识别薄弱区域，预测失效风险，指导设计改进，显著缩短研发周期，提升方案选型效率，降低研发仿真成本，推动仿真从“验证工具”向“智能决策引擎”演进。
功能模块：
AI自动建模、AI结构分析、AI散热分析、AI设计优化等。主要用于：汽车、飞机、零配件、机器人、能源、化工、钢铁等行业。
一、助力汽车行业缩短研发设计周期
技术痛点：技术全球市场竞争加剧，电动化、智能化趋势加速，传统研发模式的高成本、长周期短板日益凸显。传统靠“造样车、改设计、反复测试”的研发模式，效率低、成本高，已经跟不上激烈的市场竞争。过去靠“十年磨一剑”的造车方式，在如今快节奏的市场环境下已经难以为继。减少对高溢价软件的依赖、节省研发成本和提升研发效率已经成为车企迫切的需求。
二、通用AI工业大模型应用场景-飞行器
---飞行器AI仿真服务内容
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专业分类 |
AI仿真内容 |
典型预测参数 |
优化目标 |
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结构力学 |
机翼梁、起落架 |
屈曲临界载荷、冲击载荷峰值 |
提升气动弹性稳定性（加强筋布局优化）、降低起落架重量（拓扑优化） |
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主机厂任务：机翼颤振抑制仿真、起落架冲击载荷谱生成 |
温度梯度、热障涂层剥落速率 |
延长叶片寿命（冷却孔分布优化）、降低隔热层热应力梯度（涂层梯度设计） |
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热力学 |
涡轮叶片、燃烧室隔热层 |
升阻比、湍流动能 |
提升气动效率（翼型优化）、抑制压气机流动分离（叶片型线调整） |
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主机厂任务：涡轮叶片气膜冷却效率优化、隔热层剥落风险预测 |
热应力梯度、振动模态频率 |
抑制叶片共振（频率解耦）、优化冷却孔分布（共轭传热模型） |
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流体动力学 |
机翼气动面、发动机压气机叶片 |
临界马赫数、动态响应延迟 |
提升颤振临界速度（质量刚度匹配）、降低液压脉动（阻尼阀优化） |
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主机厂任务：超音速巡航气动外形优化、压气机颤振抑制 |
剪切应力、界面剥离强度 |
延长铆接寿命（布局密度优化）、提升蜂窝板强度（胶层厚度控制） |
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多物理场耦合 |
航空发动机（热-流-固耦合） |
固化变形量、层间孔隙率 |
减少模具修正成本（反向补偿算法）、提升叶片致密性（激光功率参数匹配） |
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主机厂任务：发动机叶片热-流-固耦合振动模态解耦 |
屈曲临界载荷、冲击载荷峰值 |
提升气动弹性稳定性（加强筋布局优化）、降低起落架重量（拓扑优化） |
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动态响应 |
机翼颤振、液压作动筒 |
温度梯度、热障涂层剥落速率 |
延长叶片寿命（冷却孔分布优化）、降低隔热层热应力梯度（涂层梯度设计） |
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主机厂任务：颤振边界预测、液压系统稳定性分析 |
升阻比、湍流动能 |
提升气动效率（翼型优化）、抑制压气机流动分离（叶片型线调整） |
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连接结构 |
机身铆接节点、蜂窝夹层板 |
热应力梯度、振动模态频率 |
抑制叶片共振（频率解耦）、优化冷却孔分布（共轭传热模型） |
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主机厂任务：铆接疲劳裂纹预测、蜂窝板界面剥离强度分析 |
临界马赫数、动态响应延迟 |
提升颤振临界速度（质量刚度匹配）、降低液压脉动（阻尼阀优化） |
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材料与工艺 |
碳纤维机翼、3D打印涡轮叶片 |
剪切应力、界面剥离强度 |
延长铆接寿命（布局密度优化）、提升蜂窝板强度（胶层厚度控制） |
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主机厂任务：复合材料固化变形补偿、3D打印层间结合强度优化 |
固化变形量、层间孔隙率 |
减少模具修正成本（反向补偿算法）、提升叶片致密性（激光功率参数匹配） |
三、通用AI工业软件应用场景-汽车
---汽车通用AI仿真服务内容
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专业分类 |
AI仿真内容 |
典型预测参数 |
优化目标 |
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结构力学 |
车身框架、悬架摆臂、传动轴 |
应力峰值、变形量、疲劳寿命 |
降低碰撞变形量（吸能结构优化）、提升轻量化车身刚度（拓扑优化） |
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主机厂任务：车身碰撞安全仿真（C-NCAP/IIHS标准验证）、白车身刚度模态分析 |
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热力学 |
动力电池组、涡轮增压器排气歧管 |
温度梯度、热失控传播速率 |
抑制热失控（隔热材料布局）、降低排气歧管高温蠕变（冷却流道优化） |
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主机厂任务：电池热失控传播仿真、发动机缸体热应力预测 |
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流体动力学 |
车身风阻、发动机进气道 |
气动阻力系数、湍流动能 |
提升升阻比（翼型优化）、降低流动分离（导流结构设计） |
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主机厂任务：整车风洞仿真（气动噪声优化） |
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多物理场耦合 |
电机（电磁-热耦合） |
电磁损耗功率、热弹性变形量 |
抑制电磁共振（频率解耦）、降低电机温升（冷却系统协同设计） |
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主机厂任务：电磁-振动噪声协同优化、多能源域控制策略验证 |
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动态响应 |
动力总成NVH、智能温控阀 |
振动加速度、响应延迟时间 |
降低噪声（阻尼材料优化）、缩短温控阀响应时间（PID算法优化） |
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主机厂任务：振动传递路径分析、温控阀响应延迟仿真 |
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连接结构 |
焊接接头、电池液冷板 |
剪切应力、焊点疲劳寿命 |
提升焊接可靠性（焊点间距优化）、延长电池模组寿命（胶层厚度控制） |
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主机厂任务：电池模组焊接疲劳寿命预测、焊点工艺参数优化 |
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材料与工艺 |
铝合金冲压件、3D打印散热器 |
成形回弹量、微观孔隙率 |
减少工艺缺陷（模具补偿设计）、提升散热器致密性（激光功率参数优化） |
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主机厂任务：冲压回弹补偿算法开发、3D打印孔隙率模型建立 |
四、研发现状分析和当前流程演进趋势
五、预期价值
智能体赋能企业：
- 辅助研发工程师（突破研发边界、跨学科协作协同、跨团队的协作、替代繁琐重复性研发工作）
- 沉淀研发能力
- 缩短研发周期
- 节约研发成本
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