01        技術(shù)背景與行業(yè)挑戰(zhàn)

隨著國內(nèi)企業(yè)的快速發(fā)展和競爭日趨激烈寓落，越來越多的制造企業(yè)和研究院所炊豪，利用CAE仿真技術(shù)推動(dòng)產(chǎn)品研發(fā)與制造⊙烀剩基于CAE的仿真技術(shù)和應(yīng)用已成為保障產(chǎn)品質(zhì)量决侈、縮短研發(fā)周期的有力手段。

隨著CAE仿真技術(shù)的快速發(fā)展和應(yīng)用喧务，仿真數(shù)據(jù)越來越多赖歌、仿真流程越來越復(fù)雜。一些企業(yè)的仿真數(shù)據(jù)每年以十幾TB甚至幾十TB的速度增長功茴。在持續(xù)的工作中庐冯，積累了大量的仿真數(shù)據(jù)和知識。如何對仿真數(shù)據(jù)和流程進(jìn)行有效管理坎穿、如何利用機(jī)器學(xué)習(xí)和大語言模型技術(shù)智能化地支持仿真業(yè)務(wù)工作肄扎，成為仿真業(yè)務(wù)一個(gè)重要的方向。

02        企業(yè)核心需求與驅(qū)動(dòng)要素

盡管企業(yè)普遍采用了CAE技術(shù)為產(chǎn)品研發(fā)賦能赁酝，但是仿真工作的專業(yè)化門檻較高犯祠、仿真工具種類繁多、仿真求解時(shí)間長酌呆、生成的數(shù)據(jù)量很大总党。如何利用大語言模型和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)一步支持仿真業(yè)務(wù)，從而推動(dòng)數(shù)據(jù)重用和效率提升忱脆？

2.1企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略需要

基于越來越激烈的市場競爭橘匿，企業(yè)希望縮短產(chǎn)品研發(fā)周期、進(jìn)一步提高仿真驗(yàn)證能力圈蔬、提高產(chǎn)品研發(fā)質(zhì)量和降低成本默言。例如有的汽車企業(yè)努力將新車研發(fā)周期從原來三年縮短到一年半，仿真業(yè)務(wù)是其中重要一環(huán)杆谓。

2.2仿真數(shù)據(jù)知識的挖掘和重用

仿真工作涉及大量的數(shù)據(jù)豺这，包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、以及大量的文檔類非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)歼虽。如何建立高效的重用機(jī)制和手段對于提升仿真研發(fā)至關(guān)重要景妻。

仿真關(guān)鍵結(jié)果、輸入?yún)?shù)等數(shù)據(jù)可以結(jié)構(gòu)化存儲在仿真平臺中而灸，并可高效查詢檢索和進(jìn)行數(shù)據(jù)之間關(guān)聯(lián)追溯拐尚。而機(jī)器學(xué)習(xí)能利用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，進(jìn)而可以進(jìn)行快速性能預(yù)測和優(yōu)化电湘。大語言模型則可對仿真知識文檔等非結(jié)構(gòu)化知識進(jìn)行提煉和重用隔节。

2.3提高仿真研發(fā)效率

利用機(jī)器學(xué)習(xí)可實(shí)現(xiàn)模型降階，對復(fù)雜的仿真計(jì)算進(jìn)行簡化和加速寂呛。利用機(jī)器學(xué)習(xí)和大語言模型技術(shù)怎诫，在項(xiàng)目初期就能進(jìn)行大量方案驗(yàn)證和優(yōu)化，減少后期設(shè)計(jì)變更帶來的風(fēng)險(xiǎn)。

2.4仿真工程師的智能化助手

在仿真業(yè)務(wù)研發(fā)中刽虹，仿真工程師往往需要高頻查閱相關(guān)領(lǐng)域的知識、規(guī)范呢诬、標(biāo)準(zhǔn)涌哲，以及項(xiàng)目大綱、仿真指標(biāo)等內(nèi)容尚镰。如何利用大語言模型技術(shù)通過交互問答幫助仿真工程師快速找到相關(guān)內(nèi)容阀圾，并協(xié)助仿真工程師撰寫項(xiàng)目總結(jié)、仿真報(bào)告等狗唉。從而減少工程師負(fù)荷并提高效率初烘，成為其得力的助手？

2.5推動(dòng)新技術(shù)融合和技術(shù)創(chuàng)新

智能化大語言模型具有廣闊的知識視野音哟，結(jié)合本企業(yè)仿真知識構(gòu)建本地化知識庫貌授，能夠?yàn)槠髽I(yè)產(chǎn)品仿真研發(fā)帶來新的技術(shù)變革，從而引領(lǐng)未來技術(shù)融合和進(jìn)一步創(chuàng)新犯渣。

03        智能仿真系統(tǒng)架構(gòu)與關(guān)鍵技術(shù)

菏萍蓿克斯康融合DeepSeek大語言模型和機(jī)器學(xué)習(xí)的SimManager智能仿真平臺方案集成架構(gòu)如下：

圖1 融合大語言模型和機(jī)器學(xué)習(xí)的SimManager智能仿真平臺

該集成架構(gòu)由以下三部分組成：

3.1     SimManager仿真平臺

通過SimManager構(gòu)建企業(yè)級涵蓋各個(gè)學(xué)科仿真業(yè)務(wù)的統(tǒng)一的仿真數(shù)據(jù)和流程管理平臺。平臺可基于客戶需求進(jìn)行配置和開發(fā)甥轿，包括如下模塊：

• 仿真數(shù)據(jù)管理：各學(xué)科仿真數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫構(gòu)建水芍、數(shù)據(jù)導(dǎo)航、數(shù)據(jù)版本管理和數(shù)據(jù)譜系绿相、數(shù)據(jù)查詢存裁、對比等；

• 仿真任務(wù)管理：定制化的分析任務(wù)模板篷低，可批量分配分析任務(wù)以及分析任務(wù)線上審批郊纱；

• 仿真流程管理：構(gòu)建前處理、求解其种、后處理绎蒙、仿真報(bào)告生成的仿真流程，集成工具軟件和HPC系統(tǒng)捻爷； 

• 仿真知識庫: 建立仿真規(guī)范辈灼、標(biāo)準(zhǔn)、模型也榄、材料庫等的知識庫巡莹；

• 權(quán)限和系統(tǒng)管理：分角色的權(quán)限管理和系統(tǒng)配置管理；

• 外部系統(tǒng)集成接口：支持外部PLM甜紫、TDM降宅、HPC等第三方系統(tǒng)集成。

在智能仿真平臺方案中，SimManager定位為仿真工程師工作環(huán)境腰根、以及提供機(jī)器學(xué)習(xí)和大語言模型的數(shù)據(jù)源：

• 進(jìn)行仿真數(shù)據(jù)和流程管理激才，提供仿真人員日常工作環(huán)境（如接受仿真任務(wù)、啟動(dòng)仿真工具進(jìn)行前后處理和求解额嘿、仿真報(bào)告瘸恼、任務(wù)審核、方案迭代册养、數(shù)據(jù)查詢對比和追溯等）东帅；

• 基于仿真評價(jià)目標(biāo)值，對方案結(jié)果進(jìn)行達(dá)標(biāo)展示修梭，協(xié)助仿真工程師方案迭代茴茁；

• 仿真平臺數(shù)據(jù)庫提供機(jī)器學(xué)習(xí)建立降維模型的樣本數(shù)據(jù)；

• 仿真平臺數(shù)據(jù)庫提供大語言模型企業(yè)所屬專業(yè)的仿真知識（項(xiàng)目文檔纸级、仿真報(bào)告泣奏、標(biāo)準(zhǔn)、規(guī)范等）描刹。

3.2     基于Odyssee的機(jī)器學(xué)習(xí)    

機(jī)器學(xué)習(xí)Odyssee軟件能利用樣本數(shù)據(jù)輸入進(jìn)行新方案快速預(yù)測和方案優(yōu)化澳券。在智能仿真平臺方案中，SimManager提供樣本輸入和流程管理碾危，Odyssee提供機(jī)器學(xué)習(xí)功能乎渊，包括：

• 生成DOE樣本數(shù)據(jù)點(diǎn)；

• 降維模型生成和新方案快速預(yù)測（秒級）丛铅；

• 方案快速優(yōu)化崩蚀；

• 敏感輸入?yún)?shù)識別等。

圖 2 SimManager集成Odyssee進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)

3.3     基于DeepSeek的大語言模型    

在智能仿真平臺方案中壤趴，DeepSeek大語言模型框架提供如下能力：

• 基于仿真平臺數(shù)據(jù)庫建立企業(yè)本地仿真知識向量數(shù)據(jù)庫涎拉，即時(shí)響應(yīng)用戶問題；

• 基于仿真平臺數(shù)據(jù)庫歷史產(chǎn)品的方案優(yōu)化迭代數(shù)據(jù)和經(jīng)驗(yàn)的圆，為仿真工程師提供在研產(chǎn)品的方案改進(jìn)建議鼓拧；

• 協(xié)助生成仿真用戶需要的相關(guān)文檔，如項(xiàng)目總結(jié)越妈、仿真報(bào)告等季俩。

3.4     融合大語言模型和機(jī)器學(xué)習(xí)的SimManager智能仿真平臺應(yīng)用場景    

融合大語言模型和機(jī)器學(xué)習(xí)的智能仿真平臺應(yīng)用場景，除了常規(guī)的基于仿真平臺的仿真工作以外梅掠，基于大語言模型LLM+機(jī)器學(xué)習(xí)ML的賦能酌住，擴(kuò)展應(yīng)用場景如下：

圖 3 融合大語言模型的智能仿真平臺擴(kuò)展應(yīng)用場景

基于上述架構(gòu)的進(jìn)行了SimManager+DeepSeek+Odyssee的本地化集成部署。采用DeepSeek開源的大語言模型,并在本地部署文字向量化數(shù)據(jù)庫阎抒，將本地（用戶生產(chǎn)環(huán)境則對應(yīng)SDM數(shù)據(jù)庫）的仿真知識酪我，進(jìn)行向量化存入本地向量數(shù)據(jù)庫消痛，作為在仿真專業(yè)領(lǐng)域進(jìn)行更精確回答的基礎(chǔ)。

因原始的大語言模型未涵蓋本地知識都哭，在構(gòu)建本地向量數(shù)據(jù)庫前秩伞，針對相關(guān)問題不能給出準(zhǔn)確的回答。在將相關(guān)數(shù)據(jù)和文檔上傳SimManager平臺欺矫，同時(shí)進(jìn)行向量化烟渴。當(dāng)用戶提問時(shí)，系統(tǒng)自動(dòng)將帶有提示詞的上下文信息提供給大語言模型胯炊，能夠給出準(zhǔn)確的回答。如下圖：

圖 4 基于DeepSeek本地知識庫的仿真平臺問答場景（1）

圖 5 基于DeepSeek本地知識庫的仿真平臺問答場景（2）

04        應(yīng)用成效與價(jià)值提升

通過應(yīng)用實(shí)踐效荷，融合大語言模型和機(jī)器學(xué)習(xí)的SimManager智能仿真平臺回东，能夠進(jìn)一步擴(kuò)展仿真平臺的使用場景，協(xié)助仿真人員實(shí)現(xiàn)仿真知識快速反饋密士、仿真數(shù)據(jù)挖掘和重用成吓、協(xié)助文檔生成、專家經(jīng)驗(yàn)重用等孙般，如下所示：

圖5 融合大語言模型和機(jī)器學(xué)習(xí)的SimManager智能仿真平臺

（呵邢蹋克斯康工業(yè)軟件）

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