SIEMENS SIMCENTER PHYSICSAI
让仿真数据
成为下一次设计的
快速判断力
Simcenter PhysicsAI 利用几何深度学习，从既有 CAE 与 CFD 结果中训练高保真预测模型，直接对新的网格或 CAD 几何预测关键指标与完整场结果，帮助工程团队更快筛选设计方案。
可信边界用于设计探索与早期决策；关键设计仍需通过高保真求解进行验证。
秒级预测在新设计上快速查看场结果与关键指标
核心价值
把仿真积累，从历史结果变成
可重复使用的预测能力
重点不是泛化地谈“AI”，而是让工程团队已经完成的高成本仿真计算，在后续设计探索中持续产生价值。
01 / LEARN
直接学习几何与物理响应
基于网格或 CAD 几何训练模型，理解形状变化与性能结果之间的关系，无需人工构造大量特征。
02 / PREDICT
把小时级计算变成秒级判断
对新方案快速预测标量指标、矢量结果与完整三维场，扩大前期可探索的设计空间。
03 / TRUST
知道什么时候可以相信预测
通过误差评估与几何相似度识别超出训练范围的方案，明确何时必须返回高保真求解。
跨求解器复用利用既有 CAE / CFD 数据
全场结果不只预测单一 KPI
可验证保留仿真工程判断链
工作方式
训练、验证、预测，再回到高保真仿真
PhysicsAI 应作为工程仿真的加速层：先复用已验证的数据快速筛选，再把最有价值、最具风险的设计交回求解器确认。
STEP 01
准备历史仿真数据
汇集具有代表性的几何、载荷、材料、边界条件与结果。
STEP 02
训练几何深度模型
让模型学习设计几何与目标物理响应之间的关系。
STEP 03
验证误差与适用范围
使用独立结果检查精度，判断数据覆盖是否充分。
STEP 04
预测新的设计方案
快速获得 KPI、云图与完整场结果，开展批量比较。
STEP 05
高保真复核
对关键候选与低相似度方案重新求解，持续补充数据。
PhysicsAI 不替代求解器，而是让高保真仿真更聚焦、更高效。预测 → 判断 → 求解验证 → 数据回流
产品能力
从数据接入到可信预测的完整能力
四项能力共同决定 PhysicsAI 能否真正进入工程流程，而不只是做一个孤立的 AI 演示。
01 / DATA
跨求解器数据复用
直接利用已有仿真模型和结果，不限定单一求解器，降低历史数据进入 AI 工作流的门槛。
02 / GEOMETRY
面向网格与 CAD 的几何深度学习
适应复杂形状、不同拓扑和工程网格，减少人工特征工程，支持更丰富的三维输出。
03 / FIELD
KPI 与完整场结果预测
不仅输出单一数值，也可预测位移、应力、温度、压力和速度等空间分布结果。
04 / CONFIDENCE
相似度与超范围识别
识别新设计与训练样本的距离，为“直接采用预测”还是“重新运行仿真”提供判断依据。
工程应用
在工程师熟悉的 CAE 环境中使用 AI
围绕结构、流体、热和制造等物理领域，把预测能力放进已有的仿真建模、设计探索与结果判断流程。
不是另建一套 AI 平台，
而是连接现有工程数据与工具。
PhysicsAI 可以利用来自不同 CAE 求解器的数据，并与 Siemens 当前的仿真建模和设计探索环境结合，帮助工程师在熟悉的界面中完成训练、验证和预测。
结构与耐久流体与气动热管理碰撞安全制造过程电磁性能
Simcenter Hypermesh前处理、数据与预测工作流
Simcenter STAR-CCM+面向 CFD 的 AI 设计探索
Simcenter SimLab仿真流程与模型应用
Simcenter Inspire设计探索与早期工程判断
数领科技服务
从一组已有数据开始，验证 PhysicsAI 是否适合
AI 仿真的价值不取决于演示效果，而取决于问题定义、数据质量、验证方法与使用边界。
01
问题与数据评估
明确预测目标、几何变化、输入参数和可接受误差，判断数据是否具备训练价值。
02
数据集整理
检查样本覆盖、结果一致性与异常数据，建立可追溯的训练和验证数据集。
03
模型训练与验证
训练预测模型，使用独立样本评估误差、稳定性与几何相似度边界。
04
部署与持续校验
把模型接入实际设计流程，并通过新仿真持续复核、更新和扩展适用范围。
用一组已有仿真结果，做一次适用性评估
先判断问题、数据和预期收益是否匹配，再决定是否进入完整建设。
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许可与技术服务
从具体工程问题和已有数据出发，评估可行的 AI 仿真路径。