工业软件产品设计—AI加速CAE仿真：步骤完善与用户体验目标

以下文章来源于工业软件产品分析，作者石寒

根据《【智能仿真】AI仿真，到哪步了？》文中所述，AI在CAE软件中的应用包括以下几方面：

1. 加速仿真计算

替代传统求解器：通过AI模型（如神经网络、图神经网络）直接预测物理场（应力、温度、流场等），绕过传统有限元或CFD的迭代计算，实现秒级仿真。

降阶模型（ROM）：利用AI构建低维代理模型，替代高保真仿真，用于快速迭代和参数优化。

来源：Ansys SimAI

2. 设计优化与自动化

生成式设计：基于AI（如GAN、强化学习）自动生成满足约束条件的最优设计。

拓扑优化：AI结合传统优化算法，快速生成轻量化结构（如汽车部件、航空航天结构）。

来源：Autodesk Generative design

3. 数据驱动的仿真增强

多物理场耦合简化：AI模型学习多物理场（如热-力-流体耦合）的复杂关系，降低耦合仿真的计算复杂度。

不确定性量化：通过AI预测材料参数、边界条件的不确定性对仿真结果的影响。

来源：SimScale AI功能

4. 实时仿真与数字孪生

实时动态更新：AI结合传感器数据，驱动数字孪生模型实时反映物理系统的状态（如设备健康监测）。

来源：星派仿真-结构健康监测系统

5. 自动化前处理与后处理

网格生成自动化：AI自动划分高质量网格（如基于深度学习的非结构化网格生成）。

结果分析与可视化：AI自动提取关键特征（如应力集中区域、流场分离点）。

Lumi Mesh Adaptation 生成的 AI 网格

笔者经过调研，发现目前落地比较多的是第一种，通过训练AI模型来加速仿真计算。比如Ansys的SimAI、Altair的PhysicsAI、云境智仿的YJ-DORGP智能求解器、英特仿真的INTESIM-dTwins等等，都是通过AI算法构建低维代理模型进而实现快速仿真。

来源：云境智仿Simversus智能求解器

他们的AI功能存在形态各不相同，有的在云端，有的在客户端。有的是重量级的独立软件，有的是软件平台中的独当一面的功能Tab，也有的是参数设置框中一个大隐隐于市的勾选框。

来源：天洑AICFD

这类AI功能普遍可分为模型生成和模型应用两个应用阶段。

在模型生成阶段，用户需要做的步骤主要包括：训练样本收集、上传样本数据、模型训练、参数配置、模型验证。

在模型应用阶段，包括模型预测、模型部署、界面配置等步骤。

根据操作步骤，设计满足用户体验的产品功能，那么应该如何评价这些功能的用户体验呢？对于大部分刚刚起步的AI功能模块，如何完善产品功能呢？

我赶时髦问了问DeepSeek，他给了我以下答案。虽然体验目标很抽象，但是根据我调研时的体会，它列的这些确实挺全面挺有道理的（内心os：比我总结的好多了，感觉要失业了/(ㄒoㄒ)/），后续笔者会根据这些体验目标浅析市面上几款包含AI功能的CAE软件，产品经理们快来查缺补漏吧。

一、模型生成阶段

二、模型应用阶段

三、其他用户体验设计建议

新手引导:为新用户提供详细的操作指引和教程，帮助他们快速上手。

帮助文档:提供完善的帮助文档和FAQ，方便用户查阅和学习。

社区支持:建立用户社区，方便用户交流经验和解决问题。

持续优化:收集用户反馈，不断优化产品功能和用户体验。

通过以上步骤完善和体验目标分析，我们可以设计出更符合用户需求、更易用、更高效的AI加速仿真计算功能，提升用户满意度和产品竞争力。