计算机辅助工程CAE的仿真应用方法与系统与流程

计算机辅助工程cae的仿真应用方法与系统
技术领域
1.本发明涉及计算机辅助工程技术领域，尤其涉及一种计算机辅助工程cae的仿真应用方法与系统。


背景技术：

2.随着cae(computer aided engineering，计算机辅助工程)技术的不断发展，cae仿真已成为各行业不可或缺的手段之一。
3.相关方案中，在使用cae软件进行仿真时，通常是由仿真工作人员手动设置、调试cae软件进行cae仿真。但是，对使用cae软件的仿真工作人员自身知识与经验要求较高，想要达到一个较高精度往往需要进行大量调试和模拟计算，才能较好的进行cae仿真，导致cae仿真软件门槛高且进行仿真时的参数设置精度与效率较低。


技术实现要素：

4.本发明提供了一种计算机辅助工程cae的仿真应用方法与系统，以解决cae仿真软件门槛高且进行仿真时的参数设置精度与效率低的问题。
5.根据本发明的一方面，提供了一种计算机辅助工程cae的仿真应用方法，所述方法包括：
6.确定计算机辅助工程cae仿真需求描述信息；
7.通过解析所述cae仿真需求描述信息确定cae仿真输入参数，并基于所述cae仿真所需的仿真输入参数执行cae仿真操作；
8.依据cae仿真结果确定进行cae仿真输出或返回重新解析所述cae仿真需求描述信息进行cae仿真输入参数调整。
9.根据本发明的另一方面，提供了一种计算机辅助工程cae的仿真应用系统，所述系统包括：
10.输入模块，用于确定计算机辅助工程cae仿真需求描述信息；
11.智能模块，用于通过解析所述cae仿真需求描述信息确定cae仿真输入参数，并基于所述cae仿真所需的仿真输入参数执行cae仿真操作；
12.仿真结果处理模块，用于依据cae仿真结果确定进行cae仿真输出或返回重新解析所述cae仿真需求描述信息进行cae仿真输入参数调整。
13.本发明实施例的技术方案，在确定cae仿真需求描述信息进行cse仿真时能自动解析所述cae仿真需求描述信息确定cae仿真输入参数，能结合自身大量的cae仿真案例的学习，给出合理的响应、参数设置及使用建议得到适合的仿真输入参数，并基于cae仿真所需的仿真输入参数执行cae仿真操作，依据cae仿真结果确定进行cae仿真输出或返回重新解析cae仿真需求描述信息进行cae仿真输入参数调整，极大降低了使用cae软件的使用门槛，降低了cae软件维护难度，同时能自主判断仿真结果是否有误以此确定是否重新进行仿真，有效提升仿真精度，解决了刚入行仿真应用工程师软件使用熟练度低、经验少、参数设置不
合理，最终cae仿真精度低的问题。
14.应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
15.为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
16.图1是根据本发明实施例提供的一种计算机辅助工程cae的仿真应用方法的流程图；
17.图2是根据本发明实施例所适用的计算机辅助工程cae的仿真应用系统的架构图；
18.图3是根据本发明实施例提供的一种计算机辅助工程cae的仿真应用系统的结构示意图。
具体实施方式
19.为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
20.需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
21.图1为本发明实施例提供了一种计算机辅助工程cae的仿真应用方法的流程图，本实施例可适用于采用cae进行仿真的情况，该方法可以应用于计算机辅助工程cae的仿真应用系统，该系统可以采用硬件和/或软件的形式实现。如图1所示，本实施例的计算机辅助工程cae的仿真应用方法可以包括：
22.s110、确定计算机辅助工程cae仿真需求描述信息。
23.cae指工程设计中的计算机辅助工程，指用计算机辅助求解分析复杂工程和产品的结构力学性能，以及优化结构性能等，把工程(生产)的各个环节有机地组织起来，其关键就是将有关的信息集成，使其产生并存在于工程(产品)的整个生命周期。而cae软件可作静态结构分析，动态分析；研究线性、非线性问题；分析结构(固体)、流体、电磁等。
24.参见图2，在进行cae仿真时，可以直接获取通过输入模块输入的cae仿真需求描述信息，cae仿真需求描述信息采用文字、图片和/或语音形式进行呈现。可选地，通过语音、图
片和/或文字输入的方式将cae仿真的仿真需求发送给cae软件，以便cae软件根据仿真需求进行仿真。示例性地，通过输入模块，可以直接输入文字与语音：“设计一款新的不锈钢圆桌，想通过cae仿真来模拟能够是否能够承受1000kg的重物”，并输入桌子承受力分析示意图。
25.采用上述过程，cae仿真使用对cae仿真工程师的知识水平和模型的了解程度要求不需要很高，只需要通过信息输入交互过程把cae仿真需求告知cae软件就可进行cae仿真，降低了cae仿真使用门槛。
26.s120、通过解析cae仿真需求描述信息确定cae仿真输入参数，并基于cae仿真所需的仿真输入参数执行cae仿真操作。
27.作为一种可选的但非限定的实现方式，通过解析所述cae仿真需求描述信息确定cae仿真输入参数，可包括以下步骤a1-a2：
28.步骤a1、基于cae仿真需求描述信息进行模型需求识别，确定cae仿真所需的cae模型类型。
29.参见图2，智能模块中可包括cae语言模型，比如可以采用chatgpt训练得的cae语言模型。其中，chatgpt是一种语言模型，它被训练来对对话进行建模。它能够通过学习和理解人类语言来进行对话，并能够生成适当的响应。chatgpt使用了一种叫做transformer的神经网络架构，这是一种用于处理序列数据的模型，能够在输入序列中捕捉长期依赖性。它还使用了大量的语料库来训练模型，这些语料库包含了真实世界中的对话，以便模型能够更好地理解人类语言。
30.可采用cae语言模型可以对输入的于cae仿真需求描述信息进行模型需求识别，比如，对于输入的“设计一款新的不锈钢圆桌，想通过cae仿真来模拟能够是否能够承受1000kg的重物”，可以从中识别出cae仿真时所需要的模型类别为“圆桌模型”。
31.步骤a2、基于cae仿真需求描述信息进行模型参数识别，确定cae仿真所需cae模型的模型参数输入值。
32.基于cae仿真需求描述信息进行模型参数识别，包括：从cae仿真需求描述信息中识别模型参数关键词信息；基于模型参数关键词信息，采用预设cae案例模型输出cae仿真时所需要的模型参数输入值。
33.参见图2，cae行业的不同领域的案例例如结构强度案例、流动案例、燃烧案例等，以及用户使用过程中的案例将作为训练输入到机器学习中，人工智能模块将不断的接收cae行业案例的模型如何选择、参数范围、问题的解决方式等，最终会形成一套用户设置标准，依据此标准可以判断新用户使用过程中参数设置是否合理，遇到的问题给出的解决方案，最终通过此模块对输入的cae仿真需求描述信息进行解析，输入到智能cae参数设定模块。
34.可选地，预设cae案例模型被配置为允许接收cae行业案例对模型参数的选择方式、参数范围、出现参数选择问题时的解决方式进行不断优化。
35.可选地，从cae仿真需求描述信息中识别模型参数关键词信息，包括：采用预设cae语言模型，从cae仿真需求描述信息中识别模型参数关键词信息；其中，预设cae语言模型基于cae行业的语言、使用标准、名称作为训练输入样本进行模型训练得到。
36.参见图2，将cae行业的语言、使用的标准、名称作为训练输入，不断的去训练cae语
言模型，在长期使用过程中，智能模块中的cae语言模型将很好的理解cae领域的行业语言。
37.作为一种可选的但非限定的实现方式，基于所述cae仿真所需的仿真输入参数执行cae仿真操作，可包括步骤b1-b3：
38.步骤b1、基于cae仿真所需的cae模型类型，触发用于从预设模型列表进行模型导入的模型导入提示信息。
39.步骤b2、在检测到cae模型导入后，基于cae仿真所需cae模型的模型参数输入值对导入的cae模型进行cae参数配置。
40.步骤b3、基于已进行cae参数配置的cae模型执行cae仿真操作。
41.示例性的，参见图3，以“设计一款新的不锈钢圆桌，想通过cae仿真来模拟能够是否能够承受1000kg的重物”为例，提示需要导入的cae仿真所需的cae模型类型为圆桌模型，此时会提示点击输入圆桌模型-按照提示导入圆桌模型。根据cae仿真需求描述信息进行模型参数识别的识别结果，识别cae仿真所需的cae模型的材质为不锈钢，其弹性模量：2e11pa,泊松比＝0.3，根据场景承重分析，会设置圆桌底部为固定支撑，圆桌顶部受力为10000n，将上述获取的参数作为模型参数输入值，并将参数导入到cae参数设定模块对cae模型进行参数配置，并进行仿真求解。
42.可选地，基于已进行cae参数配置的cae模型执行cae仿真操作，包括：基于已进行cae参数配置的cae模型中的cae求解器，通过调度预设超算计算资源进行求解计算cae模型执行cae仿真时的cae仿真结果，所述cae模型部署在本地端或云端。
43.参见图2，cae云求解模块包括cae模型，cae模型可由前端、后端、cae求解器组成。cae云求解模块可以部署在本地端、也可部署在云端或私有云。cae云求解模块接收到cae参数设定模块配置的的模型参数输入值后，可大规模调用超算资源进行仿真计算，快速的得到仿真结果。
44.可选地，cae语言模型可以轻松的将输入cae仿真需求描述信息融入到的生成代码中，用于修改cae模型中cae求解器的参数。
45.s130、依据cae仿真结果确定进行cae仿真输出或返回重新解析所述cae仿真需求描述信息进行cae仿真输入参数调整。
46.作为一种可选的但非限定的实现方式，依据cae仿真结果返回重新解析cae仿真需求描述信息进行cae仿真输入参数调整，可包括步骤c1-c2：
47.步骤c1、若检测到cae仿真结果不满足预设仿真结果，则将仿真结果反馈给预设cae案例模型。
48.步骤c2、基于仿真结果，通过预设cae案例模型对cae仿真需求描述信息解析后进行仿真输入参数的调整。
49.参见图3，在仿真结果处理模块，得到仿真结果后需要经过智能模块去判定，仿真结果是否有误。因经过大量的案例学习，智能模块对于一些常用cae仿真案例结果已经有了一些判断标准。如果仿真结果合理，即可输出仿真结果。如果仿真结果不合理，则将仿真结果反馈给预设cae案例模型，通过迭代循环再次进入参数设定、cae求解以及仿真结果处理这一系列流程，直至输入仿真结果合理的计算结果。
50.可选地，对于预设cae案例模型，每次仿真结果合理的仿真案例都将作为智能模块中预设cae案例模型的学习案例，不断提升预设cae案例模型的稳定性和精度。例如，仿真需
求是对不同系列的手机进行热仿真，大量的手机进行热仿真案例通过机器学习，智能模块的预设cae案例模型最终会将热仿真的结果趋势、结果数值范围确定在一个相对准确度较高区间。
51.可选地，对收集的cae软件问题以及软件使用问题的解决方式提供给智能模块的预设cae案例模型进行训练，最终可通过语音、文字的方式获得问题的解决方案。
52.本发明实施例的技术方案，在确定cae仿真需求描述信息进行cse仿真时能自动解析所述cae仿真需求描述信息确定cae仿真输入参数，能结合自身大量的cae仿真案例的学习，给出合理的响应、参数设置及使用建议得到适合的仿真输入参数，并基于cae仿真所需的仿真输入参数执行cae仿真操作，依据cae仿真结果确定进行cae仿真输出或返回重新解析cae仿真需求描述信息进行cae仿真输入参数调整，极大降低了使用cae软件的使用门槛，降低了cae软件维护难度，同时能自主判断仿真结果是否有误以此确定是否重新进行仿真，有效提升仿真精度，解决了刚入行仿真应用工程师软件使用熟练度低、经验少、参数设置不合理，最终cae仿真精度低的问题，同时通过不断训练cae案例模型对大量的cae仿真形成较好的经验总结，解决cae仿真过程中参数设置复杂存在的困扰问题。
53.图3为本发明实施例提供了一种计算机辅助工程cae的仿真应用系统的结构示意图，本实施例可适用于采用cae进行仿真的情况，该系统可以采用硬件和/或软件的形式实现。如图3所示，本实施例的计算机辅助工程cae的仿真应用系统可以包括：
54.输入模块310，用于确定计算机辅助工程cae仿真需求描述信息；
55.智能模块320，用于通过解析所述cae仿真需求描述信息确定cae仿真输入参数，并基于所述cae仿真所需的仿真输入参数执行cae仿真操作；
56.仿真结果处理模块330，用于依据cae仿真结果确定进行cae仿真输出或返回重新解析所述cae仿真需求描述信息进行cae仿真输入参数调整。
57.在上述实施例的基础上，可选地，通过解析所述cae仿真需求描述信息确定cae仿真输入参数，包括：
58.基于所述cae仿真需求描述信息进行模型需求识别，确定cae仿真所需的cae模型类型；
59.基于所述cae仿真需求描述信息进行模型参数识别，确定cae仿真所需cae模型的模型参数输入值。
60.在上述实施例的基础上，可选地，基于所述cae仿真需求描述信息进行模型参数识别，包括：
61.从所述cae仿真需求描述信息中识别模型参数关键词信息；
62.基于模型参数关键词信息，采用预设cae案例模型输出cae仿真时所需要的模型参数输入值。
63.在上述实施例的基础上，可选地，从所述cae仿真需求描述信息中识别模型参数关键词信息，包括：
64.采用预设cae语言模型，从所述cae仿真需求描述信息中识别模型参数关键词信息；
65.其中，预设cae语言模型基于cae行业的语言、使用标准、名称作为训练输入样本进行模型训练得到。
66.在上述实施例的基础上，可选地，所述预设cae案例模型被配置为允许接收cae行业案例对模型参数的选择方式、参数范围、出现参数选择问题时的解决方式进行不断优化。
67.在上述实施例的基础上，可选地，基于所述cae仿真所需的仿真输入参数执行cae仿真操作，包括：
68.基于cae仿真所需的cae模型类型，触发用于从预设模型列表进行模型导入的模型导入提示信息；
69.在检测到cae模型导入后，基于cae仿真所需cae模型的模型参数输入值对导入的cae模型进行cae参数配置；
70.基于已进行cae参数配置的cae模型执行cae仿真操作。
71.在上述实施例的基础上，可选地，基于已进行cae参数配置的cae模型执行cae仿真操作，包括：
72.基于已进行cae参数配置的cae模型中的cae求解器，通过调度预设超算计算资源进行求解计算cae模型执行cae仿真时的cae仿真结果，所述cae模型部署在本地端或云端。
73.在上述实施例的基础上，可选地，依据cae仿真结果返回重新解析所述cae仿真需求描述信息进行cae仿真输入参数调整，包括：
74.若检测到cae仿真结果不满足预设仿真结果，则将所述仿真结果反馈给预设cae案例模型；
75.基于所述仿真结果，通过预设cae案例模型对所述cae仿真需求描述信息解析后进行仿真输入参数的调整。
76.在上述实施例的基础上，可选地，所述cae仿真需求描述信息采用文字、图片和/或语音形式进行呈现。
77.本发明实施例中所提供的计算机辅助工程cae的仿真应用系统可执行上述本发明任意实施例中所提供的计算机辅助工程cae的仿真应用方法，具备执行该计算机辅助工程cae的仿真应用方法相应的功能和有益效果，详细过程参见前述实施例中计算机辅助工程cae的仿真应用方法的相关操作。
78.为了提供与用户的交互，可以在电子设备上实施此处描述的系统和技术，该电子设备具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，crt(阴极射线管)或者lcd(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给电子设备。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
79.可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(lan)、广域网(wan)、区块链网络和互联网。
80.计算系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过
通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与vps服务中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。
81.应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发明中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本发明的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
82.上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。

技术特征：
1.一种计算机辅助工程cae的仿真应用方法，其特征在于，包括：确定计算机辅助工程cae仿真需求描述信息；通过解析所述cae仿真需求描述信息确定cae仿真输入参数，并基于所述cae仿真所需的仿真输入参数执行cae仿真操作；依据cae仿真结果确定进行cae仿真输出或返回重新解析所述cae仿真需求描述信息进行cae仿真输入参数调整。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过解析所述cae仿真需求描述信息确定cae仿真输入参数，包括：基于所述cae仿真需求描述信息进行模型需求识别，确定cae仿真所需的cae模型类型；基于所述cae仿真需求描述信息进行模型参数识别，确定cae仿真所需cae模型的模型参数输入值。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述cae仿真需求描述信息进行模型参数识别，包括：从所述cae仿真需求描述信息中识别模型参数关键词信息；基于模型参数关键词信息，采用预设cae案例模型输出cae仿真时所需要的模型参数输入值。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，从所述cae仿真需求描述信息中识别模型参数关键词信息，包括：采用预设cae语言模型，从所述cae仿真需求描述信息中识别模型参数关键词信息；其中，预设cae语言模型基于cae行业的语言、使用标准、名称作为训练输入样本进行模型训练得到。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述预设cae案例模型被配置为允许接收cae行业案例对模型参数的选择方式、参数范围、出现参数选择问题时的解决方式进行不断优化。6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述cae仿真所需的仿真输入参数执行cae仿真操作，包括：基于cae仿真所需的cae模型类型，触发用于从预设模型列表进行模型导入的模型导入提示信息；在检测到cae模型导入后，基于cae仿真所需cae模型的模型参数输入值对导入的cae模型进行cae参数配置；基于已进行cae参数配置的cae模型执行cae仿真操作。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，基于已进行cae参数配置的cae模型执行cae仿真操作，包括：基于已进行cae参数配置的cae模型中的cae求解器，通过调度预设超算计算资源进行求解计算cae模型执行cae仿真时的cae仿真结果，所述cae模型部署在本地端或云端。8.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，依据cae仿真结果返回重新解析所述cae仿真需求描述信息进行cae仿真输入参数调整，包括：若检测到cae仿真结果不满足预设仿真结果，则将所述仿真结果反馈给预设cae案例模型；
基于所述仿真结果，通过预设cae案例模型对所述cae仿真需求描述信息解析后进行仿真输入参数的调整。9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述cae仿真需求描述信息采用文字、图片和/或语音形式进行呈现。10.一种计算机辅助工程cae的仿真应用系统，其特征在于，包括：输入模块，用于确定计算机辅助工程cae仿真需求描述信息；智能模块，用于通过解析所述cae仿真需求描述信息确定cae仿真输入参数，并基于所述cae仿真所需的仿真输入参数执行cae仿真操作；仿真结果处理模块，用于依据cae仿真结果确定进行cae仿真输出或返回重新解析所述cae仿真需求描述信息进行cae仿真输入参数调整。

技术总结
本发明公开了一种计算机辅助工程CAE的仿真应用方法与系统。所述方法包括：确定计算机辅助工程CAE仿真需求描述信息；通过解析所述CAE仿真需求描述信息确定CAE仿真输入参数，并基于所述CAE仿真所需的仿真输入参数执行CAE仿真操作；依据CAE仿真结果确定进行CAE仿真输出或返回重新解析所述CAE仿真需求描述信息进行CAE仿真输入参数调整。本方案能极大降低使用CAE软件的使用门槛，降低了CAE软件维护难度，同时能自主判断仿真结果是否有误以此确定是否重新进行仿真，有效提升仿真精度，解决了刚入行仿真应用工程师软件使用熟练度低、经验少、参数设置不合理，最终CAE仿真精度低的问题。题。题。


技术研发人员：赵健 郭志鹏 王中伟
受保护的技术使用者：北京适创科技有限公司
技术研发日：2023.04.23
技术公布日：2023/8/14