AI赋能,智创未来:开启工业仿真智能升级之路

2025-05-21

导读:

在工程仿真领域,人工智能(AI)技术的浪潮正以迅猛之势重塑行业版图。南通玛尔斯科仿真科技有限公司与宁波索为科技有限公司的深度战略合作联盟,正是顺应这一趋势的关键布局。AI 技术的融入,为传统仿真领域带来了前所未有的变革机遇,也为南通玛尔斯科仿真科技有限公司的业务发展开辟了智能仿真的全新赛道。当前,工程系统的复杂性不断增加,市场对仿真效率与精度的要求日益严苛,传统仿真方法正面临前所未有的挑战。在此背景下,AI 技术与仿真的融合,成为突破瓶颈、实现飞跃的关键路径。

开展深度战略合作,共绘智能仿真宏伟蓝图

随着人工智能技术的迅猛发展,工程仿真领域正在经历深刻的变革。南通玛尔斯科仿真科技有限公司(简称:玛尔斯科)紧跟时代步伐,与宁波索为科技有限公司(简称:索为科技)展开深度战略合作联盟,这是一次优势互补、资源共享的强强联合。通过整合玛尔斯科在仿真领域的专业优势与索为科技在GigoAI(智构AI)技术方面的先进技术,双方将共同探索 AI 赋能工程仿真的新路径,打造更加智能、高效的仿真解决方案,助力企业提升研发效率、降低成本、增强竞争力,推动整个工程仿真行业向智能化、数字化转型。

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▍AI技术带来的突破与挑战

在工程仿真领域,传统仿真方法虽经多年发展,却仍受精度提升与计算速度瓶颈的制约。AI 技术的融入为突破这些瓶颈开辟了新路径。以 GigoAI 为例,其凭借智能算法与数据驱动模型,可快速精准地完成复杂工程问题的仿真,显著提升仿真效率与精度。但同时,AI 技术的应用也带来了一系列挑战。其一,对数据量的需求大幅增加,高质量数据的获取与处理成本上升;其二,对计算平台的性能要求更高,需更强大的算力支撑大规模数据处理与复杂模型训练;其三,对技术人员提出了更高要求,不仅需掌握传统仿真知识,还需具备 AI 技术、数据分析与机器学习等多领域的专业技能。玛尔斯科与索为科技的深度战略合作,正是为了共同应对这些挑战,充分挖掘 AI 技术的潜力,推动工程仿真行业的智能化发展。

▍GigoAI的功能与优势

内置行业仿真模版:GigoAI 为用户提供了简洁直观的项目启动界面,使用户能够迅速创建新项目或选择已有的行业仿真小模型。其内置了多个经典的仿真场景,如结构分析模型、热仿真模型、碰撞仿真模型等。用户可以根据实际需求,灵活选择合适的人工智能仿真模型,快速搭建起人工智能辅助仿真框架,进而开始高效的分析与优化工作。通过这些模型,用户能够轻松地将传统仿真结果与 AI 技术相结合,实现快速仿真与优化设计,极大提升了工作效率。


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支持多格式仿真数据导入,无缝对接:GigoAI 能够与现有的 CAE 工作环境实现无缝对接,支持从多个主流仿真软件中导入仿真模型结构、参数及结果数据。它涵盖了多种仿真模型文件格式,如 STL、STEP、IGES、X_T、PLY 等,方便用户导入多种几何模型,快速还原仿真模型结构。同时,GigoAI 还支持多种仿真结果文件格式,如 rst、.cdb、.dat、.odb、.inp、foam、vtk 等,可从 ANSYS、Abaqus、OpenFOAM 等主流仿真软件中导入仿真结果,为 AI 算法提供丰富数据,提升模型预测精度。此外,实验数据文件格式如 MAT、CSV、XLS、TXT、XML、JSON 等也得到支持,用户可以便捷地导入实验数据用于模型训练与验证,为 AI 建模提供全面的数据基础,使模型更精准地反映现实工况。

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高效数据处理与自动优化,提升数据质量:在数据处理方面,GigoAI 展现出强大的功能,能够自动化完成从数据清洗到特征工程的各项工作。系统支持自动裁剪、插值以及异常值检测,确保输入数据符合 AI 模型的要求。此外,GigoAI 还提供数据标签转化、标准化及输入输出数据划分功能,帮助用户快速优化数据质量,有效消除干扰因素,提高数据的有效性和可靠性。特别针对仿真数据的特殊需求,GigoAI 配备了灵活的数据处理模块,能够根据不同的仿真场景自动选择最合适的输入处理方法,最大化提升输入数据质量,进而增强模型训练的效果。

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AI 建模调参精准匹配仿真需求,优化模型性能:GigoAI 集成了多种前沿的机器学习与深度学习算法,如 SVM、CNN、LSTM、Transformer 等,能够根据仿真问题的独特特点,为用户精准推荐合适的模型。这些模型可以根据导入的仿真结果(如结构变形、应力、温度场等)来预测和优化设计参数。同时,GigoAI 为用户配备了丰富的超参数调优工具,支持网格搜索、随机搜索等多种方法,助力用户快速找到最适宜的模型参数,确保预测精度达到最大化。借助这些智能化工具,用户可以高效优化仿真模型,显著提升设计的精确度和可靠性。

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智能训练验证,自动化评估反馈,确保模型可靠性:GigoAI 配备了功能强大的训练与验证模块,支持实时监控模型训练过程。通过损失曲线、验证精度等动态反馈机制,用户可以随时掌握模型的训练状态。系统还支持分阶段评估,并提供多维度的性能对比指标(如 MSE、RMSE、R² 等),帮助用户全面、深入地评估模型效果,确保其在仿真预测和设计优化中的高效性与准确性。此外,GigoAI 能够自动对模型输入数据进行调整与优化,包括自动裁剪无效数据、插值缺失数据、检查数据一致性等,确保每次输入的都是最佳质量的数据,从而进一步提高模型的准确度与可靠性。

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GigoAI 通过将传统仿真与 AI 技术相结合,不仅加速了仿真计算、优化了设计流程,还确保了仿真模型的精度和可靠性,为各行业的智能化转型提供强有力的技术支持。

▍迈向智能仿真新时代

在未来的市场竞争中,玛尔斯科与索为科技的深度战略合作联盟将使其具备独特的优势和竞争力。双方将共同引领智能仿真的发展潮流,为客户创造更大的价值,为行业的进步和社会的发展做出积极的贡献。让我们共同期待这场智能化变革为工程仿真领域带来的无限可能和美好未来。

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