在之前的AI+CAE题中咱们照旧提到，通过AI代理模子进行CFD的效能展望是现时AI仿真域旁边多的向哈密不锈钢保温施工队，尤其是汽车行业照旧有较多的旁边。在国内，些车企也照旧落地了具体的AI+CAE旁边，如近期十沣科技先容的上汽智已的车型AI气动化的案例。

案例中，上汽智己基于十沣科技的TF-AIDEA平台，秉承几何变形—自动CFD—AI测验—秒理—智能化的经由，将原来7东谈主天的气动化责任缩减至0.5东谈主天，终明晰15倍想象率培植，并在简直工程场景中将车型风阻虚构过5 count。

责任的具体法子为：

步：生成多量几何变体

基于 FFD（Free Form Deformation） 技艺对原始整车外形进行参数化解决，通过抑制点位置、影响区域与变形幅度的组，自动化批量生成四百余份具有代表和万般的几何变体，并统秉承要领化的STL神情进行存储

二步：自动仿真哈密不锈钢保温施工队

调用基于GPU加快的LBM求解器，以批解决的式，对通盘生成的几何局势自动彭胀外流场模拟，并输出压力场、速率场、风阻总共和升力总共等保真要津物理量。

三步：AI模子构建

基于空间重意见算子（SATO），对五个要津气动物理量进行端到端学习，构建空气能源学展望模子，通过迭代化、过失反映与参数调度逐渐培植展望精度，铝皮保温使模子好像识别毫米几何变化并褂讪输出得志工程条目的效能，终建成的模子在五个要津物理量上均终明晰NRMSE小于5的工程精度。

四步：部署旁边

测验完成的模子被部署至理系统中，将测验完成的模子集成到理引擎中，使其好像在想象师操作界面中胜仗着手。领有约八百万名义节点的整车几何好像在单卡RTX 4070（12GB 显存）环境下终了秒分析，单物理量展望耗时不及十秒

五步：AI化

将AI展望效能与遗传算法等智能化法结，自动在形变空间中探索外形案，并通过批量展望筛选后劲想象。关于候选效能，系统再通过AI理进行复核，以确保化案具备工程可靠。

终的效能：

举座化周期从传统的数周裁减至天以内

要津气动物理量展望过失抑制在5以内

风阻展望偏差小于4 count，且能识别毫米形变

CFD经营资本虚构70

以上即是该案例的情况先容，多细节不错走访十沣科技官号（圳十沣科技有限公司）进行了解。AIE也将后续连接先容多实验的AI+CAE落地案例，要是您公司也有实验AI+CAE落地案例但愿先容给多东谈主，接待沟通AIE（vx：15011560163）

1.本网站以及本平台支持关于《新广告法》实施的“极限词“用语属“违词”的规定，并在网站的各个栏目、产品主图、详情页等描述中规避“违禁词”。
2.本店欢迎所有用户指出有“违禁词”“广告法”出现的地方，并积极配合修改。
3.凡用户访问本网页，均表示默认详情页的描述，不支持任何以极限化“违禁词”“广告法”为借口理由投诉违反《新广告法》，以此来变相勒索商家索要赔偿的违法恶意行为。