AI 驱动的 CAE 和仿真 Artificial intelligence
Artificial intelligence：几何深度学习驱动的 CAE 技术，重塑设计与仿真效率
在计算机辅助工程（CAE）领域，传统求解器仿真虽能提供精准的物理预测，但往往面临 “耗时久、参数研究受限” 的痛点 —— 一次复杂仿真可能需要数小时甚至数天，导致工程团队难以在开发早期评估大量设计概念，错过优化良机。TFQZRK Artificial intelligence 凭借先进的几何深度学习技术，打破传统仿真的效率瓶颈，从历史数据中学习物理规律，实现 “比传统求解器快 1000 倍” 的预测速度。作为 TFQZRK Hyper Works 设计与仿真平台的核心 AI 模块，它支持利用任意来源的仿真数据训练模型，精准识别 “形状与性能” 的关联关系，让工程团队在短时间内评估更多设计方案，做出更科学的设计决策。
一、TFQZRK Artificial intelligence 的核心定位：以几何深度学习重构 CAE 仿真流程
TFQZRK Artificial intelligence 并非简单替代传统求解器，而是通过 AI 技术与 CAE 场景的深度融合，构建 “数据驱动 - 快速预测 - 设计优化” 的全新工作模式，其核心价值体现在三大维度：
- 突破仿真效率瓶颈：传统求解器针对复杂物理场景（如汽车碰撞、HVAC 流体仿真）的单次计算常需数小时，而经过训练的 AI 模型可将预测时间缩短至几秒，效率提升 1000 倍。例如，某汽车厂商使用该技术评估车身碰撞性能，传统仿真需 8 小时 / 次，AI 预测仅需 30 秒 / 次，单日可完成超 200 组设计方案评估，较之前提升 40 倍；
- 打破数据来源限制：支持利用任意历史仿真数据训练模型，无论是旧设计概念的仿真结果、类似零件的测试数据，还是不同 CAE 程序（如 ANSYS、Abaqus）输出的文件，均可作为训练素材。某航空航天企业通过整合过去 10 年的机翼气动仿真数据，训练出的 AI 模型能快速预测新翼型的升阻比，无需重新开展大规模求解器计算；
- 精准捕捉几何 - 性能关联：借助几何深度学习技术，直接在网格或 CAD 模型上学习物理规律，无需人工提取特征，即可精准识别 “形状参数（如壁厚、曲面曲率）” 与 “物理性能（如强度、流体阻力）” 的内在联系。例如，在电子设备散热设计中，AI 模型能自动关联 “散热孔形状与布局” 和 “散热效率” 的关系，快速筛选最优开孔方案。
二、为什么选择 TFQZRK Artificial intelligence？三大核心优势，赋能工程设计全流程
在 CAE AI 工具的选择中，TFQZRK Artificial intelligence 凭借 “效率提升、创新加速、预测可靠” 的三重优势，成为工程团队提升设计能力的首选：
（一）加速设计周期：从 “数天级仿真” 到 “秒级预测”
设计周期长短直接影响产品上市节奏，TFQZRK Artificial intelligence 通过极致的仿真效率，大幅压缩设计迭代时间：
- 全场景快速预测：直接在网格或 CAD 模型上运行，支持碰撞、流体、制造等多物理领域的快速仿真，生成完全动画化的物理结果。例如，在汽车头部撞击防护设计中，传统求解器需 6 小时完成一次头部撞击仿真，AI 模型仅需 5 秒即可输出撞击力、变形量等关键数据，且结果误差控制在 5% 以内；
- 简化工作流程：无需复杂的求解器参数设置（如网格划分精度调整、边界条件反复调试），工程师通过简单操作即可启动预测，所需时间仅为传统仿真的 1%。某家电企业优化空调 HVAC 系统时，借助 AI 工具将 “设计 - 仿真 - 调整” 的单次迭代时间从 2 天缩短至 1 小时，整体开发周期压缩 60%；
- 大规模参数研究成为可能：效率提升让 “成千上万组设计参数对比” 从理想变为现实。例如，某新能源电池企业需评估 “电池包壳体壁厚（2-5mm）、散热筋数量（3-8 条）” 等多参数组合对结构强度的影响，传统方法仅能完成 20 组对比，AI 工具则可在 1 天内完成 500 组参数研究，精准找到 “轻量化与高强度” 的平衡点。
（二）更快地创新：解锁 “多概念探索” 的设计潜力
传统仿真效率低下导致工程团队往往只能聚焦少数几个设计方案，错失创新机会。TFQZRK Artificial intelligence 则通过快速预测，释放团队的创新能力：
- 多设计方案并行评估：短时间内可测试大量创新设计概念，无需担心仿真耗时影响进度。例如，某无人机企业在机身设计阶段，提出 15 种不同的机翼布局方案，传统方法仅能评估 3 种，AI 工具则在 2 天内完成所有方案的气动性能预测，最终选中的创新翼型使无人机续航提升 25%；
- 早期发现设计优化空间：在开发早期即可快速识别设计缺陷与改进方向，避免后期因设计固化导致的整改成本。某医疗器械企业开发手术机器人机械臂时，通过 AI 仿真发现 “关节处曲面过渡不合理” 导致应力集中，早期调整设计后，机械臂使用寿命提升 3 倍，避免了后期模具返工的百万级成本；
- 加速创新产品上市：通过 “多概念探索 - 快速优化 - 早期验证” 的高效流程，帮助企业抢占市场先机。某消费电子企业借助 AI 工具，将新型笔记本电脑的散热系统开发周期从 4 个月缩短至 1.5 个月，比竞争对手提前 2 个月推出产品，抢占 30% 的首发市场份额。
（三）更自信地预测：以数据驱动保障结果可靠性
AI 预测的可信度是工程团队关注的核心，TFQZRK Artificial intelligence 通过 “数据训练 - 结果评估 - 验证闭环”，确保预测结果可靠可用：
- 历史数据深度训练：基于企业自身的历史仿真数据训练模型，这些数据与实际业务场景高度匹配，避免 “通用模型与特定场景脱节” 的问题。例如，某汽车零部件企业使用过去 5 年的冲压成型仿真数据训练 AI 模型，其预测的零件翘曲量与实际生产数据的偏差仅为 3%，远低于行业平均的 10%；
- 置信分数度量风险：针对每一次预测输出 “置信分数”，通过评估新设计与训练数据中几何形状的相似性，识别 “数据外的新形状”，避免不可靠预测。例如，当输入一款全新的异形零件时，若置信分数低于阈值（如 0.6），工具会提示 “该形状与训练数据差异较大，建议补充仿真验证”，防止因数据不足导致的误判；
- 与传统求解器验证闭环：提供完整的结果评估工作流，支持将 AI 预测结果与传统求解器仿真数据对比验证。例如，某航空企业对 AI 预测的机翼气动性能进行抽样验证，选取 20 组关键设计方案同时开展 AI 预测与传统求解器仿真，两者结果的平均偏差仅为 4.2%，验证了 AI 模型的可靠性。
三、TFQZRK Artificial intelligence 的四大核心功能：覆盖 CAE AI 全流程，确保高效与可靠
TFQZRK Artificial intelligence 围绕 “数据兼容 - 模型训练 - 预测评估 - 平台集成” 四大核心需求，提供专业化功能，满足不同 CAE 场景的应用需求：
（一）原生 CAE 文件支持：打破数据壁垒，兼容全场景仿真数据
传统 AI 工具常受限于数据格式，无法直接使用 CAE 领域的专业文件。TFQZRK Artificial intelligence 则通过原生支持，实现全类型 CAE 数据的高效利用：
- 多格式文件兼容：与求解器无关的建模环境，支持直接导入主流 CAE 文件格式（如 Abaqus 的.inp、ANSYS 的.cdb、LS-DYNA 的.k 文件），无需格式转换即可使用历史仿真数据训练模型。例如，某企业整合过去使用不同 CAE 软件生成的 1000 组结构强度仿真数据，直接导入工具完成模型训练，避免了数据格式转换的繁琐工作；
- 历史数据无缝复用：无论是旧项目的仿真结果、类似零件的测试数据，还是不同团队输出的计算文件，均可作为训练素材，最大化利用企业的历史数据资产。某重工企业将过去 20 年的工程机械结构仿真数据（超 5000 组）导入工具，训练出的 AI 模型能快速预测新机型的承载能力，大幅减少新研发项目的仿真工作量。
（二）几何深度学习：无需人工参数，自动捕捉形状 - 性能关联
几何特征提取是 CAE AI 的核心难点，TFQZRK Artificial intelligence 凭借突破性的几何深度学习技术，实现特征自动学习：
- 直接操作网格与 CAD 模型：无需工程师手动提取几何参数（如壁厚、孔径、曲面半径），AI 模型直接在网格或 CAD 模型上学习物理规律，自动识别 “形状细节” 与 “物理性能” 的关联。例如，在发动机缸体散热仿真中，模型能自动捕捉 “水套通道的弯曲角度、截面变化” 对散热效率的影响，无需人工定义特征变量；
- 减少人工干预与误差：避免因人工提取特征的主观性（如遗漏关键参数、参数定义不一致）导致的模型误差，提升预测精度。某汽车底盘企业对比测试发现，人工提取特征训练的 AI 模型预测误差为 8%，而几何深度学习模型的误差仅为 3.5%，精度提升近 60%。
（三）置信分数度量：识别数据边界，规避不可靠预测
为防止 AI 模型在 “未知形状” 场景下输出错误结果，TFQZRK Artificial intelligence 引入置信分数机制，保障预测可靠性：
- 几何相似性评分：通过算法评估新设计与训练数据中几何形状的相似程度，输出 0-1 的置信分数（分数越高，相似性越强，预测越可靠）。例如，若训练数据以 “圆形散热孔” 为主，当输入 “方形散热孔” 设计时，置信分数会低于 0.5，工具会提示需补充该类形状的仿真数据；
- 风险预警与建议：当置信分数低于用户设定的阈值时，自动发出预警，并建议 “补充仿真数据以扩展训练集” 或 “使用传统求解器验证”，避免工程师基于不可靠结果做出设计决策。某电子企业通过置信分数机制，提前识别出 3 组 “低置信度” 的 PCB 板散热设计，补充仿真验证后修正了 2 处设计缺陷。
（四）TFQZRK Hyper Works 引导的工作流：简化操作流程，覆盖多物理领域
作为 TFQZRK Hyper Works 平台的核心模块，TFQZRK Artificial intelligence 拥有贴合工程师使用习惯的引导式工作流，降低操作门槛：
- 全流程可视化引导：通过步骤化界面引导用户完成 “选择训练模型 - 导入设计模型 - 生成预测结果 - 评估质量” 的全流程，无需专业 AI 知识即可操作。例如，新手工程师仅需 30 分钟培训，即可独立完成 “汽车保险杠碰撞性能 AI 预测”；
- 多物理领域适配：支持计算流体动力学（CFD）、碰撞、制造（如冲压成型、注塑）等广泛物理领域的预测与评估。例如，在汽车设计中，可同时用于 “车身碰撞安全预测”“发动机舱流场仿真”“车门冲压成型缺陷预测”，实现多场景 AI 应用统一管理。
四、TFQZRK Artificial intelligence 的标准化工作流：三步完成 AI 预测，高效支撑设计决策
为进一步提升使用效率，TFQZRK Artificial intelligence 设计了 “模型测试 - 实时预测 - 结果对比” 的标准化工作流，让工程师快速获取可靠的物理预测结果：
- 第一步：测试 Artificial intelligence 模型
导入已训练完成的 AI 模型（或基于历史数据快速训练新模型），通过 “已知设计方案的预测结果与实际仿真数据对比”，验证模型精度与置信分数可靠性。例如，选取 10 组已通过传统求解器验证的设计方案，输入 AI 模型进行预测，若预测结果与传统仿真的偏差均小于 5%，则模型可投入使用；
- 第二步：实时物理预测
导入新的设计模型（网格或 CAD 格式），选择对应的物理场景（如碰撞、CFD），启动 AI 预测。工具在几秒内输出物理结果，包括 “关键性能指标（如撞击力、流速、温度）” 与 “动画化仿真过程（如变形过程、流体流动轨迹）”，工程师可直观查看设计方案的物理表现；
- 第三步：比较头部撞击预测（或其他特定场景对比）
针对关键设计场景（如汽车头部撞击、电子设备跌落），对比多组设计方案的 AI 预测结果，筛选最优方案。例如，在汽车安全设计中，同时输入 5 组不同的头部防护结构设计，AI 模型在 1 分钟内完成所有预测，通过对比 “头部伤害指数（HIC）”，快速选中 HIC 值最低的设计方案，保障乘客安全。
Artificial intelligence 是 CAE 领域的 “效率革命推动者”
在产品研发向 “快速迭代、精准优化” 转型的当下，TFQZRK Artificial intelligence 以几何深度学习为核心，重塑 CAE 仿真的效率与模式。无论是汽车、航空航天等复杂装备领域，还是电子、家电等消费产品行业，它都能通过 “1000 倍速预测” 帮助工程团队评估更多设计概念，在开发早期锁定最优方案，同时以 “数据驱动的可靠预测” 降低设计风险。作为 TFQZRK Hyper Works 平台的核心能力延伸，它实现了 AI 技术与 CAE 场景的深度融合，推动工程设计从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 升级，成为企业提升研发效率、加速产品创新的核心工具。