你是否曾经为了一次复杂的CAE计算，等过通宵甚至好几天？

计算规模大、耗时长，对操作者的专业能力要求极高……传统CAE的这些痛点，严重制约了研发效率的提升。

但别急，AI来了。

近年来，AI尤其是机器学习（ML）的飞速发展，正在为CAE带来根本性变革。在众多AI技术中，代理模型（Surrogate Model）脱颖而出，被视为实现CAE智能化与普惠化的关键技术路径。

 

代理模型重构CAE仿真流程

代理模型，又称响应面模型、元模型或AI替代模型，其核心逻辑是：基于历史仿真数据，训练一个机器学习模型，使其能够“模拟”传统CAE软件的输入-输出关系，从而实现快速预测。

我们可以将其比喻为一位经验丰富的老师傅——初期需要投入时间学习（训练阶段），而一旦出师，就能够在极短时间内凭借直觉做出准确判断（预测阶段），无需再重新推导每一个物理公式。

如果说传统CAE是“一步一推导”的严谨计算，那么AI代理模型就是“凭经验秒判断”的高效辅助，从根本上解决“慢”的痛点。

 

三步构建代理模型

1. 数据生成

通过参数化扫描、实验设计（DOE）或高保真仿真，生成一批输入-输出数据。例如在机箱热设计中，输入可能包括CPU功耗、各类芯片和封装功耗、材料导热系数等关键设计参数，输出则为PCB板表面温度等性能指标。

 

2. 模型训练

使用机器学习算法学习输入与输出之间的映射关系，训练目标是让预测结果尽可能接近真实仿真结果。

 

3. 验证与部署

在未知数据上测试模型精度，达标后即可集成到仿真流程中，用于快速设计探索、优化或实时控制。如未达到预期精度，则返回重新训练，通过迭代持续提升模型性能。

 

不止快，更实用

速度飞跃：训练完成后，代理模型的推理速度比传统CAE求解器快几个数量级，实现“分钟级甚至秒级响应”。

节省算力：无需重复调用计算成本高昂的仿真求解器，显著节省计算资源。

易于集成：可嵌入各类优化循环、数字孪生系统或实时决策平台。

降低门槛：使用者无需深入掌握物理原理和数值方法，也能完成高质量仿真预测。

举例来说，原本需要10小时计算的机箱散热仿真，通过AI代理模型，仅需数秒即可获得精度相近的结果。这使得工程师能够快速尝试上百种设计变体，真正实现“仿真驱动创新”。

 

机箱热设计仿真的“秒级响应”实践

这是一个机箱热设计仿真的典型案例。通过高保真CFD（计算流体动力学）仿真，我们获取了机箱内部电路板在运行工况下，上面各芯片和封装元器件的温度分布。同时，采用经大量历史数据训练的AI代理模型进行同步预测。

对比结果显示，代理模型在电路板表面热分布、关键位置最高温度等关键热设计指标上，与传统仿真结果高度一致，尤其在元件密集、热量易堆积的核心发热区域表现出卓越的泛化能力。

可见，AI代理模型不仅可达到与传统CFD相媲美的精度（即并非“牺牲精度换速度”），还将单次仿真时间从数小时压缩至数秒，极大提升了机箱热设计的迭代效率。

以上只是对代理模型加速仿真的初步探索，其背后还蕴藏着广阔的应用前景等待进一步挖掘与拓展。

 

拥抱智能仿真新时代

AI+CAE不仅是一次技术升级，更是一场范式革命。它让仿真从“专家专属工具”转变为“工程师智能助手”，未来甚至可以成为每个设计者的“创意伙伴”。云道智造正朝着这个方向不断努力——让仿真变得更快、更智能、更强大。

无论你是工程师、技术负责人，还是行业观察者，这场变革都值得深入了解和期待。

智能仿真的未来，已经到来。