案例背景

随着新材料和新技术的发展，飞机结构日益复杂，传统设计方法难以适应新的挑战。特别是对于机头框等关键组件，其设计不仅影响到整体性能和安全性，还直接关系到成本和制造周期。

解决方案

针对上述挑战，团队为构建出具有工程适配性的智能预测模型，打造了一套端到端的AI驱动设计与仿真流程：

• 通过模型解析与需求确认，结合建模、仿真与后处理的批量自动化，形成标准化的训练样本。
• 通过端到端的AI驱动设计与仿真流程，结合标准化训练样本、私有知识库与数据预处理，形成面向AI建模的知识图谱。
• 引入人工辅助标注与语言训练，并通过CAE/CAD功能接口实现对话式调用，形成可被自动调度与优化的私域模型应用，最终由AI模型验证与设计确认。

案例价值

• 显著缩短设计周期：通过AI技术的应用，大幅减少了设计冗余，降低了研发成本，提高了设计效率。
• 提高设计精度：AI模型自学习和自适应能力使得随着时间推移和数据积累，预测准确性不断提高。
• 跨行业迁移性：本项目的成功经验具有良好的迁移性和算法移植性，已在航空、汽车、新能源、消费电子等多个行业得到应用，如行人保护工况的AI仿真预测、电池碰撞预测、电子屏幕跌落仿真等，均取得了显著成效，尤其是在缩短CAD和CAE方面的研发周期上，实现了50%以上的提升。