智能设计运维一体化工业仿真平台

需求的背景和应用场景

随着工业4.0时代的到来，高端工业装备的研发对设计仿真及运维一体化的需求日益增长。传统工业仿真平台面临计算复杂度高、仿真周期长、优化效率低等痛点，严重制约了产品研发的效率和质量。特别是在航空航天、能源动力、汽车制造等领域，复杂结构流动、传热、力学行为的仿真预测，以及全流程设计仿真优化，对计算资源和时间成本提出了极高的要求。因此，本项目旨在研发一款智能设计运维一体化工业仿真平台，通过集成先进的人工智能技术，实现高效、精准的仿真预测与优化，以满足高端工业装备研发对高效能仿真平台的需求。该平台将广泛应用于工业产品设计、性能评估、故障诊断及运维优化等多个环节，助力企业提升产品研发效率和市场竞争力。

要解决的关键技术问题

1. 基于AI降阶建模的快速仿真预测方法：本项目将研究如何通过解空间降阶和模型降阶的协同学习，对复杂结构的流动/传热/力学行为进行高效仿真预测。具体技术包括将原高维物理方程投影到解空间构建低维物理模型，以及通过简单矩阵操作重构得到相关空间物理场变量，从而避免长耗时偏微分方程的求解，大幅提高仿真效率。
2. 精准寻优和低计算密度的AI优化算法：针对工业产品研发过程中软件重复操作多、参数调整主观性强、优化计算周期长等问题，本项目将研发流程集成及自动化引擎，实现设计迭代过程的自动化。同时，将AI技术集成至优化算法中，形成智能优化算法SilverBullet和智能代理优化算法SilverWing。前者整合智能采样和耦合优化技术，动态协调全局优化和局部探索力度；后者基于智能代理、强化学习和启发式优化等技术，实现设计闭环积累、工业流程和效率持续优化，显著提升优化效率。
3. AI增强的高效偏微分方程求解技术：本项目将研究如何利用表征学习AI算法挖掘识别对流/扩散典型方程的矩阵表示特性和特征元素块分布特点，生成最优预处理器求解策略。同时，基于双向循环神经网络的时序预测模型，分析学习时间推进序列演化特性，实现循环双向时间推进迭代格式，在保证精度的同时大幅加速方程求解效率。

效果要求

本项目所研发的智能设计运维一体化工业仿真平台应实现以下效果：

• 高效仿真预测：通过AI降阶建模技术，实现复杂结构流动/传热/力学行为的高效仿真预测，大幅降低仿真时间和计算成本。
• 精准优化：智能优化算法应能在低计算密度下实现精准寻优，较市面主流优化算法效率提升一个数量级，提高产品研发的效率和成功率。
• 创新求解技术：AI增强的偏微分方程求解技术应能在保证精度的同时大幅加速方程求解效率，为工业仿真领域提供新的求解方法和技术路径。
• 竞争优势：该平台应具备高度的自动化、智能化和集成化特点，能够显著提升工业产品研发的效率和质量，为企业带来显著的竞争优势和市场价值。