AI 驱动的系统级建模 Rome
Rome：AI 驱动的降阶建模技术，加速仿真与系统优化
在工程仿真领域，离散元法（DEM）、计算流体动力学（CFD）、有限元分析（FEA）等高精度仿真虽能精准反映系统特性，但往往面临 “计算成本高、耗时久” 的痛点 —— 复杂模型的单次仿真可能需要数天甚至数周，严重制约 “快速测试想法、迭代优化系统性能” 的效率。Norria Rome 作为 Norria Double aggressive 中一项颠覆性的 AI 驱动技术，通过降阶建模（ROM）与系统识别能力，将高复杂度仿真模型简化为 “计算高效、精度可靠” 的简化模型，为企业缩短上市时间、削减研发成本、加速可持续性目标落地提供核心支撑。
一、Rome 的核心价值：以降阶建模突破仿真效率瓶颈
传统高保真仿真虽能输出精准结果，但庞大的计算量使其难以满足 “多方案快速迭代、实时系统评估” 的需求。Rome 凭借降阶建模技术，在 “精度” 与 “效率” 之间找到最优平衡，重塑工程仿真流程：
- 加速高成本仿真计算：针对 DEM（如颗粒材料混合仿真）、CFD（如流体流动与传热仿真）、FEA（如结构应力与振动仿真）等计算密集型任务，Rome 通过 AI 算法提取核心特征，构建简化的降阶模型（ROM）。例如，在汽车发动机冷却系统 CFD 仿真中，传统高保真模型需 24 小时完成单次计算，而 Rome 构建的 ROM 可将计算时间缩短至 10 分钟，同时保证关键参数（如冷却液温度、流速）的误差控制在 5% 以内，大幅提升多方案对比与优化效率；
- 释放创新与优化空间：仿真效率的提升让工程师有更多精力测试创新想法 —— 例如，在无人机机架 FEA 优化中，借助 Rome 可在 1 天内完成 20 组不同结构参数的仿真评估，快速筛选出 “重量轻、强度高” 的最优设计，而传统方法仅能完成 2-3 组评估，显著加快创新迭代节奏；
- 支撑数字孪生与实时决策：简化后的 ROM 具备实时计算能力，可部署于数字孪生系统中，实时反映物理系统的运行状态（如工业设备振动监测、桥梁结构健康评估），为运维决策提供快速数据支撑，避免因高保真仿真延迟导致的决策滞后。
二、选择 Rome 的三大核心优势：从易用性到创新性的全面赋能
在降阶建模工具的选择中，Rome 凭借 “易用性、兼容性、创新性” 的三重优势，成为不同行业、不同技术背景团队的首选：
（一）易用性：无代码门槛，加速团队创新
Rome 打破 “降阶建模仅能由专业算法工程师操作” 的壁垒，通过友好的工具设计让全岗位工程师都能高效使用：
- 无代码应用程序与直观界面：无需编写复杂代码，工程师通过拖拽式操作、可视化配置即可完成降阶建模全流程 —— 例如，在选择仿真数据来源、定义模型输入输出变量、设置训练参数时，均通过图形化界面完成，降低技术门槛；
- AI 驱动的自动化工作流程：内置 AI 算法自动完成数据预处理、模型训练、超参数优化等关键步骤，工程师无需手动调试复杂参数（如神经网络层数、学习率），只需聚焦 “业务需求定义、结果评估” 等核心环节，大幅减少操作时间，让团队将更多精力投入创新设计。
（二）兼容、开放、灵活：适配多学科分析与第三方生态
工程仿真往往涉及多学科协同（如结构 - 热 - 流体耦合分析），且需与现有工具链对接，Rome 的高兼容性确保其能无缝融入企业现有工作流程：
- 多学科分析优化：针对机械、流体、热学、电磁等多学科仿真场景，Rome 可构建跨学科的降阶模型，支持多物理场耦合分析 —— 例如，在航天器设计中，同时整合结构振动（FEA）、热传导（热仿真）、推进系统流体（CFD）数据，构建统一的 ROM，避免多工具切换导致的数据断层；
- 支持主流标准与第三方集成：兼容流行的功能模型接口（FMI）、动态链接库（DLL）标准，可与 ANSYS、Abaqus 等主流 CAE 工具，以及 MATLAB、Python 等数据分析平台无缝对接 —— 例如，将 Rome 生成的 ROM 通过 FMI 接口导入数字孪生平台，或通过 DLL 格式集成到企业自研的运维系统中，确保工具生态的开放性。
（三）无与伦比的创新：以更少数据实现更高精度
Rome 融合 AI 与动态系统理论，突破传统降阶建模 “需大量数据训练才能保证精度” 的局限，在数据稀缺场景下仍能输出可靠模型：
- AI 与动态系统理论的融合技术：不仅采用深度学习等 AI 算法捕捉数据非线性特征，还结合动态系统理论（如线性系统辨识、非线性状态空间模型），更精准描述物理系统的动态行为（如振动衰减、流体瞬态流动）；
- 少数据高精度建模：在仿真数据有限（如新产品研发初期、极端工况测试数据稀缺）的场景下，Rome 通过数据增强、迁移学习等技术，利用少量数据即可构建高精度 ROM—— 例如，在新能源汽车电池热失控仿真中，仅需 10 组实验数据即可训练出误差小于 3% 的 ROM，而传统方法需 50 组以上数据，大幅减少实验成本与时间。
三、Rome 的四大核心功能：覆盖降阶建模全流程，确保精准可靠
Rome 围绕 “数据 - 建模 - 评估 - 部署” 的降阶建模全流程，打造完整功能体系，为模型精度与工程落地提供保障：
（一）数据准备：预处理与相关性分析，奠定建模基础
高质量的数据是降阶建模的前提，Rome 提供专业数据处理功能，确保输入数据的可靠性：
- 数据预处理与过滤：自动对原始仿真或测试数据进行清洗，去除异常值（如传感器故障导致的跳变数据、仿真迭代未收敛的无效数据）、填补缺失值，同时支持数据标准化（如将温度、压力等不同量级参数归一化），避免数据质量问题影响模型精度；
- 变量相关性分析：通过热力图、相关性系数计算等工具，直观展示输入变量（如结构尺寸、流体流速）与输出变量（如应力值、温度场）之间的关联强度，帮助工程师筛选关键变量，剔除冗余信息，简化模型结构，提升计算效率。
（二）静态和动态建模：灵活定义模型，自动优化参数
根据不同工程场景的需求，Rome 支持静态与动态建模，且通过自动化参数优化确保模型性能：
- 模型变量灵活定义：工程师可根据业务需求，自由定义动态模型的输入变量（如激励载荷、环境温度）、输出变量（如结构位移、系统效率）、可选状态变量（如中间过程的压力、速度），适配不同仿真场景（如静态结构强度分析、动态振动响应分析）；
- 超参数自动探索与定义：支持 “自动 + 手动” 两种超参数设置模式 —— 自动模式下，AI 算法通过网格搜索、贝叶斯优化等方法，自动探索最优超参数（如神经网络隐藏层数、神经元数量、训练周期）；手动模式下，专业工程师可根据经验微调参数，兼顾灵活性与专业性。
（三）结果评估：多维度验证，确保模型精度
降阶模型的精度直接影响工程决策，Rome 提供多维度评估工具，全面验证模型可靠性：
- 可视化评估工具：通过 “目标值与预测值对比图” 直观展示 ROM 与高保真仿真 / 实验数据的偏差，通过 “超平面分析” 展示变量间的非线性关系拟合效果，通过 “时间序列对比” 验证动态模型的瞬态响应精度（如振动峰值、衰减速度）；
- 量化指标与实例评估：输出均方根误差（RMSE）、决定系数（R²）等量化指标，量化模型精度；同时支持 “实例评估”，选取典型工况（如极端载荷、边界条件变化）测试 ROM 的泛化能力，确保模型在全工况范围内均能可靠运行。
（四）从 Double aggressive 部署模型：多场景复用，拓展价值边界
Rome 生成的降阶模型可灵活部署于多场景，最大化模型价值，避免重复建模：
- 多学科分析加速：将 ROM 部署回 Norria Double aggressive 平台，加速多学科耦合仿真 —— 例如，在汽车整车碰撞分析中，将车门、底盘等部件的 FEA 模型简化为 ROM，整体仿真时间从 72 小时缩短至 8 小时，同时保证碰撞力、车身变形等关键参数的精度；
- 数字孪生与第三方部署：通过 FMI、C 代码、DLL 等格式导出模型，部署于数字孪生系统、第三方软件（如 MATLAB/Simulink）或硬件设备（如边缘计算网关）—— 例如，将风力发电机叶片振动 ROM 通过 C 代码部署于边缘网关，实时监测叶片振动状态，提前预警疲劳损伤；
- 跨团队共享与复用：生成的 ROM 可作为标准化资产在团队内共享，新项目无需重新建模，只需基于现有 ROM 微调参数即可适配新场景（如不同尺寸的同类型设备仿真），提升团队协作效率。
Rome 是降阶建模领域的 “效率革新者”
在工程仿真向 “快速迭代、多学科协同、实时决策” 转型的过程中，Norria Rome 以 AI 驱动的降阶建模技术，打破高保真仿真 “计算慢、成本高” 的瓶颈，为企业提供 “高精度、高效率、易部署” 的建模解决方案。无论是汽车、航空航天、能源等重工业领域，还是电子、消费产品等轻工业领域，Rome 都能通过简化仿真流程、加速优化迭代，帮助企业缩短上市时间、降低研发成本、实现可持续发展目标。未来，随着 AI 算法的持续迭代与多学科仿真需求的深化，Rome 将进一步提升 “少数据建模精度、多场景适配能力”，成为工程仿真效率革新的核心引擎。