案例背景

在航空、汽车、能源及高端装备等领域，三维流场仿真（如气动性能、散热流道、涡流分布等）是产品设计与优化的核心环节。传统计算流体力学（CFD）方法虽然精度高，但存在计算耗时长、资源消耗大、难以支持实时设计迭代等问题。尤其在设计初期需要大量方案探索和参数化分析时，传统CFD的“高延迟”严重制约了研发效率。此外，面对多样化的几何构型与复杂工况，每次变更均需重新建模与仿真，导致开发周期长、成本高，难以满足现代工业对“快速响应、高效迭代”的智能化研发需求。因此，需要一种高效、精准、可集成的流场预测技术，实现从“慢速仿真”向“实时推演”的转变。

解决问题

本项目提出“数据标准化—物理融合—轻量化部署”的技术路径，构建面向大型三维流场的AI驱动智能预测系统，实现高效建模与闭环优化：

1.数据标准化：构建统一表征框架

• 建立适用于结构与非结构网格的通用数据表征方法；
• 对速度、压力、温度等多物理场信息进行标准化预处理与特征提取，确保不同几何形状与运行工况下的数据一致性，为模型训练提供高质量输入。

2.物理融合建模：高泛化能力的混合神经网络

• 融合物理信息神经网络（PINN）、图神经网络（GNN） 与注意力机制，构建端到端深度学习模型；
• 在保证物理规律约束（如质量守恒、动量方程）的前提下，实现对三维流速、压力、涡量等关键物理量的精准预测；
• 模型具备小样本学习与迁移学习能力，可在跨几何、跨工况条件下保持高泛化精度，避免重复建模。

3.轻量化部署：毫秒级响应与系统集成

• 采用模型压缩、推理加速与分布式计算技术，将预测响应时间缩短至毫秒级；
• 开发与主流CAE平台兼容的接口模块，支持设计参数输入后即时输出流场云图与性能指标；
• 实现“设计—仿真—反馈”的一体化闭环流程，形成可嵌入企业研发工具链的轻量化代理模型原型。
• 该项目已在典型风道与扇叶场景中验证

案例价值

• 效率飞跃：单一流场预测时间由传统CFD的小时级缩短至秒级，整体效率提升近百倍；
• 精度可靠：关键物理量预测误差控制在8%以内，满足工程设计初期快速评估需求；
• 强泛化能力：支持不同几何构型与工况的迁移预测，显著降低重复仿真成本；
• 无缝集成：轻量化代理模型可直接嵌入企业现有CAE系统，为工程师提供实时流场可视化与性能反馈；
• 加速创新迭代：大幅提升设计方案探索效率，支持更多设计可能性的快速验证，缩短产品开发周期；
• 降本增效：减少对高算力资源的依赖，降低仿真计算成本，提升研发资源利用效率。