1.     产品介绍

近年来，人工智能（AI），尤其是深度学习的发展，为仿真平台/工具的创新注入了新的动力。通过结合AI技术，可以大幅提高仿真效率、捕获复杂物理现象并提供创新的实时预测功能。

基于AI的仿真技术平台除了保留以往以精确的物理模型、严密的数学计算格式为起点的仿真路径，更加侧重以提升计算效率、支持复杂高维场景模拟和增强用户体验为目标，探索数据驱动、物理驱动以及多物理场结合的仿真方法，推动传统软件仿真向智能仿真加速转型。

SimulationAI系统是国内首创的国际先进的AI技术，应用于工程仿真领域的创新型开创性产品。

SimulationAI系统通过对仿真数据模型的预训练，将仿真工作和知识进行固化，仿真工程师得到训练好的SimulationAI系统后，能够实现快速仿真，缩短仿真周期，提高仿真人员的工作效率。同时设计与仿真的反复迭代工作被降到最低，研发人员工作强度大大降低。

另外设计知识被固化，新人可快速上手，做出好的设计方案；借助快速仿真系统，企业能够快速产生方案原型，快速产生总体方案设计，面向市场有强大的竞争能力。

2.     产品组成与功能

SimulationAI系统是研发AI求解技术用于CAE仿真问题。针对仿真任务，利用传统CAE计算或实验产生的数据集，利用特殊设计的深度网络，训练出相应的AI深度仿真网络（AI求解器），能替代高复杂度的传统CAE求解器，在保障精度的前提下，极大提高仿真效率，完成针对复杂场景/模型的仿真计算。

SimulationAI核心技术

SimulationAI系统主要AI求解器和AI数据协同模块，具体功能如下：

1.1.     AI求解器

AI求解器即AI驱动的求解器，主要研究AI辅助的高效数值仿真，使用数据驱动的非参数算法，探索利用AI模型生成代理模型替代部分传统数值解算器，提高仿真效率。

具备的核心能力：

Ø  充分利用已有的仿真数据：系统允许利用以前生成的仿真结果数据作为AI模型的训练数据，通过从之前存档的输入文件和仿真结果来简化模型训练过程。

Ø  无需几何参数化的AI训练：无论几何参数化的来源如何，用户可以预测装备各种设计的性能变化。

Ø  与物理无关，支持所有系统适用于所有物理领域（结构、流体、电磁、光学）等，适用于各个行业。它可以基于商业求解器（如Ansys、Abaqus、Nastran等）和自研求解器的输入文件和仿真结果数据。

Ø  高分辨率的数据保留：系统采用数据驱动、保留初始数据完整分辨率的算法，可以处理包含数千万个单元的数据集。

Ø  可扩展和开放性：系统支持Python脚本，允许客户在Python环境中使用SimulationAI系统和外部Python库。

1.2.     AI数据协同

AI数据协同模块，整合多源仿真/实验/现场数据，支撑AI建模。

AI数据协同模块可以导入用户提供的所有训练数据（输入文件和仿真结果），它可以充当训练数据库，用户可以通过搜索来选择训练数据点，并将其导入到需要训练的项目中。

具备的核心能力：

Ø  深度集成AI算法：与AI求解器深度集成。

Ø  简单直观的工作流程：用户无需编码或数据科学专业知识，只需要提供输入输出仿真文件，选择相关设计输出，就可以生成AI仿真器。然后用户无需任何仿真专业知识，即可以极快的速度探索最复杂设计的性能。

Ø  用户界面友好：专为产品设计师和CAE分析师设计，简单易用，允许用户导入样本模型数据，并轻松做出训练和预测，而无需深度学习的专业知识。

Ø  协作环境：提供共享资源促进单位内部的协作，并可以访问训练数据和模型，使单位其它部门和人员能够基于共享信息学习及训练自己的模型。