案例背景

消费电子设备向轻薄化、高屏占比和柔性设计方向快速发展，四曲面贴合屏幕等复杂3D结构日益普及。这类结构在跌落、挤压等使用场景下面临复杂的应力分布问题，传统有限元仿真（如Abaqus、ANSYS）虽然精度高，但计算耗时长、资源消耗大，难以满足产品快速迭代的研发节奏。特别是在手机、可穿戴设备等高度竞争的行业中，企业亟需一种高效、精准、可自动化的仿真预测手段，以实现对多层复合结构在不同工况下的应力应变行为进行快速评估，提升设计效率并降低物理测试成本。

解决方案

本项目提出了一种面向四曲贴合屏幕3D结构的智能仿真预测方案，构建了融合几何、物理与时序信息的多流网络架构，并通过特征融合模块动态调节各模态权重，提升模型表达能力。

核心技术路径如下：

1.端到端3D到3D预测技术路径

• 输入：3D CAD模型文件 + 材料属性信息
• 输出：2分钟内生成完整的应力应变云图，并支持分层显示复合结构中每一层的应力应变分布。

2.MLP+卷积编码器的节点级预测架构

• 将每个网格节点作为预测单元，输入其几何坐标、材料参数、边界条件等特征；
• 采用MLP（多层感知机）结合卷积编码网络进行局部与全局特征提取，实现高速应力估计。

3.物理约束嵌入机制

• 在输出层引入基于胡克定律的残差惩罚项，强制预测结果满足基本的应力-应变本构关系；
• 有效降低外推误差，增强模型在未见工况下的可靠性。

4.GAN增强泛化能力

• 利用生成式对抗网络（GAN）进行数据对抗扩展，模拟更多潜在工况；
• 显著提升模型对新结构、新材料的适应能力，测试集准确率提升至90%以上。

案例价值

• 极致高效：从输入3D模型到输出应力应变云图仅需约2分钟，相比传统仿真提速数十倍；
• 高精度可靠：测试准确率超90%，且通过物理约束保障预测结果符合力学规律；
• 支持分层可视化：可清晰展示复合层各层的应力分布，助力材料选型与结构优化；
• 强泛化能力：借助GAN数据增强，适用于多种新型屏幕结构设计，具备良好迁移性；
• 推动设计闭环：实现“设计—预测—优化”快速迭代，显著缩短产品开发周期，降低打样与测试成本。