夜雨聆风1、引言
在市场需求转向多品种、小批量、快速迭代的背景下，传统依靠样机试制的模式，无法匹配产品快速上新需求，实体验证试产拉长研发周期，还带来样机生产试错成本；同时线下实物测试覆盖工况有限，针对极端环境、极限性能的测试难以开展，对核心指标的验证也不够全面，易出现设计缺陷问题。虽然在产品研发过程中，普遍采用了仿真技术，但是传统仿真技术运算效率偏低，复杂多物理场景仿真耗时长，使用难度较大，操作门槛高。
小批量定制化需求，使产线调整频繁，传统依赖人工经验的产线布局规划、工艺调试等易出现产线节拍失衡、物料调度混乱等问题。传统的仿真仅能完成离线静态验算，无法自动识别设计短板，存在产线瓶颈及工艺隐患，需要人工进行分析判断。
人工智能因具备智能分析优化、高速推演计算、轻量化普惠应用等特点，可补齐传统仿真能力短板，提升仿真运算效率，减少对人工经验依赖。
2、AI仿真的应用
AI对仿真技术的助力在产品研发设计、产线/工厂布局规划等场景中，已逐步凸显其价值。
（1）AI在研发设计中零部件仿真场景的应用
在机械产品研发设计中，涉及力学、流体、热、电磁干扰、多物理场耦合等多类型验证，传统模式多采用样机试制进行部分验证。因样机验证周期长，验证环境难以覆盖全面，软件仿真验证已普遍使用。但是，传统的仿真验证方式普遍存在仿真运算耗时长、参数调整繁琐、高精度求解对算力的消耗极大、多物理场复杂环境协同分析难度高、对工程师经验依赖大等问题。
人工智能技术，通过数据驱动三维模型创建、自适应方式进行网络划分、自动化进行前后处理等，降低仿真软件使用难度、提升仿真效率，压缩研发周期。
※ AI助力仿真智能前处理
CAD创建的几何模型，在导入CAE仿真软件进行验证时，经常出现碎面、缝隙、烂倒角、重叠等各种问题，需要手动修复后，再进行仿真，不然会报错，无法进行仿真求解验证，手动修复这些缺陷耗时长。使用AI技术，自动识别碎面、破损、重叠等问题，自动进行补面、缝合，删除无效特征，手动修复需要几个小时，AI几分钟就能完成。而且修复错误率小于1%。
图：CAD模型修复
复杂的几何零部件，可能含有大量的小孔、倒角、窄缝、薄壁等，在网格划分时，需要针对不同区域，设置不同的网格密度。结构面越小，网格越细密；应力集中点，网格需加密；在仿真网格划分过程中，人工需反复调整网格尺寸，确保设置合理、质量稳定、不浪费算力。采用AI自适应网格划分技术，可以自动识别3D模型的几何曲率、应力集中区、载荷作用区等，根据不同情况，兼顾精度与计算效率，自动划分不同密度的网格。
图：AI自适应网格划分
※ AI多学科协同优化
机械产品工作环境复杂，同时受压力、流体、热、电磁等多环境因素影响，在产品设计时，要综合考虑这些因素，进行材料选择、环境安全性验证等，以确保产品能符合使用要求。
传统仿真验证，将力学、流体、热、电磁等分别单独验证，在验证调整过程中，易产生性能冲突；若进行多物理场耦合验证，则计算量大，耗时久，复杂的运算，经常几天甚至月余才能完成。AI模型通过智能多目标迭代算法同步平衡3D模型结构强度、流体冲击、散热效率等多项指标，能够自动筛选并匹配关键设计参数，剔除无效冗余变量，降低运算压力，提升多学科融合仿真效率。
图：AI多学科协同优化仿真
（2）AI在产线/工厂规划仿真场景的应用
工厂布局设计、换型时间优化、工艺参数调整等，高度依赖资深工程师的经验，缺乏精准数据支撑，产能配置、生产节拍、厂区空间布局等预判往往存在偏差，物理试错代价大。传统模式下的工厂/产线设计，其布局合理性、物流路径、设备干涉等问题，到现场调试甚至投产阶段才能彻底暴露，更改成本极高。
AI结合工厂CAD图、工艺流程数据、物流数据及产能目标数据，进行学习训练；通过数字孪生高保真虚拟模型，在三维可视化工厂中模拟设备、产线、工厂布局，检测碰撞、动态物流、可视化等；依托大量基础数据、算法模型及数字孪生，自动完成厂区整体布局测算，不断优化布局，最大化利用厂区空间，实现合理布局。
图：AI - 数字孪生工厂/ 产线仿真
（1）汽车行业
※ 车辆碰撞仿真
AI技术自动优化网格密度，修正模型缺陷，对碰撞载荷加载、边缘条件约束进行优化，提升运算速度及结果准确度。
※电池包热仿真
AI智能划分热仿真区域，匹配环境温度、充放电工况等边界条件，精准定位高温聚集区域，优化散热结构及布局，缩短热平衡仿真反复调试时长。
（2）装备制造行业
※设计仿真
利用AI技术，修复CAD模型导入CAE环境中出现的破损、重叠、残缺等缺陷，自动进行边界条件设置、网格划分等，减少对工程师经验的依赖；优化多物理场仿真对算力的高度消耗，提升仿真验算效率。
※液压系统流体仿真
AI模型，在流体仿真环境中，能自动匹配油压、流速、介质特性等边界条件，模拟不同温度、压力条件下流量变化，优化流体走向及阀组布局，提升液压油流体运算仿真效率，
※整机装配仿真
针对复杂装备的装配过程，AI能自动识别零部件装配顺序冲突、空间干涉，排查装配问题，优化装配工艺，降低实体装配反复调试的难度。
（3）新能源
※电池热失控仿真
利用AI技术，模拟电池过充、挤压、高温等危险情况，基于数字孪生模型，演示热量蔓延全过程，预判电池热失控扩散范围，优化隔热、阻燃、泄压结构设计，评估并验证电池冷却方案，防止电池热失控自燃。
※涂布工艺仿真
涂布工艺决定电池极片的面密度一致性、厚度均匀性，影响电池容量、循环寿命。涂布工艺仿真是多变量耦合控制仿真，波及到浆料粘度、涂布速度、环境温湿度等十几个参数，利用传统仿真方式，对人工经验依赖强。AI技术，利用数据驱动流变模型，预测浆料流动情况，避免空气卷入或浆料泄漏。提升浆料配方开发效率。
4、方案总结
将AI技术用于产品研发仿真、工厂产线规划设计仿真等场景中，改变了传统仿真试错验证、经验依赖等模式，以数据驱动传统仿真模式从反复试错转向数据驱动式设计。
通过AI技术，可以自动识别导入仿真环境中的3D设计模型缺陷，并快速完成优化修复，省去人工逐一检查、修复的繁琐过程；通过AI技术，高效完成力学、流体、热力等多场景耦合模拟分析，缩短复杂场景仿真运算时长，提升仿真精度。
AI技术结合数字孪生，助力虚拟厂区、产线仿真，排查空间布局、作业节拍、产能负荷等情况，通过多工况动态仿真，精准锁定工厂运转隐患，减少实地改造试错成本，持续优化生产运行效率。
