CAE仿真技术在实际应用中存在哪些尚未解决的挑战和瓶颈？

计算机辅助工程（CAE）仿真技术早已成为现代工业研发的“第三支柱”，与理论分析、实验测试并驾齐驱。从汽车碰撞安全到芯片散热，从飞机气动布局到生物支架设计，CAE在缩短研发周期、降低试错成本方面功不可没。

然而，尽管商业软件功能日益强大，算力不断攀升，但在面对极端复杂的实际工程问题时，CAE技术依然面临着诸多尚未完全解决的挑战和瓶颈，下面我们来简单分析一下。

一、多物理场强耦合的“黑箱”困境

挑战现状：
虽然主流软件（如ANSYS,Abaqus,COMSOL等）都提供了多物理场耦合功能，但在强非线性、多尺度、瞬态耦合场景下，依然存在显著瓶颈：

1. 收敛性难题：不同物理场的时间尺度和空间尺度差异巨大（例如电磁波是纳秒级，热扩散是秒级甚至小时级）。强行耦合往往导致计算不收敛，工程师不得不采用松耦合或简化模型，牺牲了精度。

2. 数据映射误差：在不同求解器之间传递网格数据（如将流体压力映射到结构网格）时，插值算法会引入误差，这种误差在多次迭代耦合中会被放大，导致结果失真。

3. 缺乏统一的本构模型：许多复杂材料（如复合材料损伤、生物组织）在多场耦合下的本构关系尚不明确，软件内置模型难以覆盖所有工况。

针对上述多物理场耦合的“黑箱”困境，Altair HyperWorks 提供了极具针对性的破局方案：它通过统一的多物理场求解架构（如OptiStruct与AcuSolve的深度集成），彻底消除了传统多软件交互中的数据映射误差与守恒性丢失；凭借自适应时间步长与稳健的非线性算法，有效攻克了跨尺度强耦合导致的收敛难题；同时，其内置的海量高精度材料本构库及灵活的用户自定义接口，完美覆盖复合材料损伤等复杂工况。

HyperWorks将原本割裂、繁琐的耦合流程转化为高效、自动化的单一平台作业，让工程师能够以更低的计算成本获取更高保真度的仿真结果，真正打通了从理论模型到工程实战的“最后一公里”。

二、人才断层与知识传承难题

CAE不仅仅是软件操作，更是物理学、数学、工程学和计算机科学的交叉学科。

挑战现状：

l 复合型人才稀缺：懂力学的不懂编程，懂软件的不懂工艺，懂工艺的不懂数值算法。能够深入理解物理本质、熟练驾驭软件工具并能合理解读结果的资深专家极度匮乏。

l 经验难以数字化：许多关键的建模技巧、参数调整经验和故障排查逻辑存在于老专家的脑海中，难以转化为标准化的知识库或软件功能，导致企业面临严重的人才依赖风险。

尽管面临上述挑战，CAE技术的未来依然光明。当前的破局之道主要集中在以下几个方向：

1. AI与机器学习的融合：利用AI加速网格划分、构建代理模型（Surrogate Model）替代部分高耗时求解、以及基于历史数据自动修正材料参数。

2. 云原生与高性能计算（HPC）：通过云端弹性算力解决大规模并行计算瓶颈，实现“分钟级”仿真。

3. 数字孪生（Digital Twin）：将仿真与实时传感器数据结合，实现模型的在线修正和全生命周期管理，缩小虚拟与现实的差距。

4. 标准化与自动化流程：推动行业建立统一的V&V标准，开发更多针对特定行业的自动化模板，降低对人员经验的依赖。

Altair作为先进的AI驱动工程解决方案的灯塔,无缝集成一流的仿真、人工智能(AI)、高性能计算(HPC)和数据分析，先后推出Altair physicsAI（AI云图预测）、Altair RapidMiner（预测分析）、Altair romAI、Design Explorer、shapeAI等软件，结合CAE仿真软件同步提供市场各界的用户带来崭新的仿真体验。

广州市智造软件科技有限公司作为Altair一级代理商，负责代理Altair旗下统一的产品线以及AI驱动型解决方案。我们围绕四个基本支柱构建人工智能驱动的工程工具：描述性、预测性、因果关系和规范性分析。每根支柱都旨在为工程师提供应对现代挑战和抓住新机遇所需的智能。这种整体方案优化了每个项目阶段，促进创新并推动所有工程走向卓越。