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张小明 2026/1/19 19:16:22
用discuz做行业网站,wordpress图片备份,淘宝详情页制作教程,钢构网架加工厂从几何模型的自动简化#xff0c;到复杂结构体的快速设计#xff0c;再到仿真结果的深度分析#xff0c;AI 正以 “降本、提效、标准化” 为目标#xff0c;重构工业研发的全流程。本文结合实际落地场景#xff0c;拆解 AI 如何为 CAD/CAE 赋予新动能。场景一CAE 仿真前处…从几何模型的自动简化到复杂结构体的快速设计再到仿真结果的深度分析AI 正以 “降本、提效、标准化” 为目标重构工业研发的全流程。本文结合实际落地场景拆解 AI 如何为 CAD/CAE 赋予新动能。场景一CAE 仿真前处理5 分钟完成人工 2 小时的几何清理工作基于 “智能体 云原生沙盒” 技术仿真前处理实现了全流程自动化数据输入与指令理解智能体直接读取轮胎设计图并理解人类指令AI 驱动 CAD/CAE 自动执行关键步骤智能体调用 CATIA 与 ANSYS在 GPU 服务器上自主完成 核心操作全程无需人工干预经验沉淀与标准统一所有操作逻辑基于 “数字化经验库”避免主观偏差同时处理结果如 STL、IGES、STEP 文件可直接用于后续仿真。据实际案例统计原本 2 小时的手工工作被压缩至 5 分钟效率提升超 70%且支持成千上万个任务并行处理彻底释放了工程师的人力成本。场景二AI驱动 CAD 设计快速生成复杂结构体并验证装配基于大模型的 CAD 设计将 “自然语言” 转化为 “设计指令”大幅降低了操作门槛同时提升设计精度。如下图某风动天平结构体设计案例中工程师仅需给出 5 条简单指令AI 即可完成全流程设计“分析部件总体图 01.jpg创建类似设计”“参考部件局部图 02.jpg用梁式结构补充设计”“另一侧采用同样四片梁设计将三部分装配”“上视图检查是否紧密装配”“导出 STP 格式文件”。大模型不仅能 “看懂图纸、理解需求”还能自动完成细节优化与验证且自动生成装配参数报告。整个过程从 “数天” 缩短至 “10 分钟”且无需工程师手动操作 CAD 软件实现了 “想法即设计”。场景三仿真结果深度分析AI 辅助判断材料适用性与风险CAE 仿真的核心目标是 “通过结果优化设计”但传统仿真后处理中工程师需手动计算应力、位移等数据再对照材料参数判断风险。AI 通过 “多模态数据处理 知识图谱”可以实现对仿真结果的自动化分析与决策辅助。如上图在某 ANSYS 仿真案例中AI 自动完成三大核心分析应力与位移计算材料适用性判断应变参考验证整个分析过程无需人工查手册、算数据AI 直接给出 “是否可用” 的明确结论。结语AI 不是 “替代人”而是让工业研发更 “高效创新”AI 在 CAD/CAE 领域的价值并非 “取代工程师”而是通过自动化处理重复性工作如几何清理、信息提取、标准化经验流程如仿真前处理逻辑、辅助复杂决策如材料适用性判断让工程师聚焦于 “创新设计” 而非 “机械操作”。行云未来会继续研究 AI 与工业软件的深度融合目前已支持 AI 与 CATIA、ANSYS、PLM 等各类工业系统的对接以及工业知识图谱的持续沉淀。我们致力于让未来的工业研发实现 “需求 - 设计 - 仿真 - 生产” 的全流程智能闭环。行云创新www.cloudtogo.cn如果您刚好对AI 工业研发感兴趣欢迎一起交流
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