​ 生成式仿真：融合 AI 与建模技术，重塑电子设备研发流程

生成式仿真：融合 AI 与建模技术，重塑电子设备研发流程

高科技创新瞬息万变。如今，智能电子设备的产品研发周期平均仅为三至四个月。然而，工程团队正面临巨大瓶颈。研究显示，超过70%的仿真时间，都被用于模型清理或手动划分网格等非增值任务。

传统的顺序工作流程已无法跟上市场发展步伐。互不相连的工具导致了低效的交接与迟缓的迭代循环，阻碍了团队同时优化结构完整性、热性能和信号完整性的过程。行业亟需一种全新的方法：一套能够将建模、仿真与人工智能深度统一的战略。

一、生成式仿真的三大支柱

您可以将生成式仿真战略视为将三项关键能力整合为统一框架的重要手段。这一方法结合了AI技术、建模仿真一体化以及先进的设计探索功能，有助于生满意的设计结果。

其三大核心组成部分包括：

建模仿真一体化：消除数据导出与交接环节。由于设计与仿真协同演进而非各自为政，团队能够获得实时反馈。

AI驱动的协助：利用优化算法与机器学习简化仿真设置。引导智能化的设计探索。团队可以在流程早期阶段生成满足多项性能KPI的设计方案。

协作化环境：通过中央存储库保护知识产权。为涵盖模型、参数、材料的所有数据确保单一数据源。

二、模型同步助力加速迭代

传统的设计方法呈线性特征，效率低。设计人员创建CAD文件，并发送给分析人员进行模型清理和网格划分。当分析完成后，分析人员会反馈结果。这一循环会在每次变更时重复进行。

同步方法使设计人员与仿真专家能够协同工作，在同一个项目范围内使用新的模型。

以智能设备的高速连接器设计为例。工程师须权衡电磁兼容性（EMC）与结构可靠性。在互不相连的工作流程中，每一次CAD更新都迫使模型需要重建。而统一平台则能够跨学科、实时更新参数化CAD模型。在EMC工程师检查信号完整性的同时，结构工程师可评估插拔力。这种集成式流程可大限度地减少对物理原型的需求，并缩短研发时间。

三、AI和机器学习的应用

AI与机器学习（ML）为专家带来了提升用户体验的新途径。您可以利用AI驱动的协助功能来引导仿真流程，包括复用规则与历史数据。

另一个选项是采用代理模型。这些模型不仅能够为复杂的物理场仿真提供数据驱动的近似表示，还能够基于精选的结果集进行训练，显著提升性能预测速度。这使工程师无需运行计算密集型仿真，即可探索广泛的设计选项。

案例研究：EMC屏蔽与热管理

设计人员经常需要平衡相互冲突的需求。电子设备既需要金属外壳进行EMC屏蔽，又需要通风口进行散热，而通风口会削弱屏蔽效果。

如果针对所有变量执行全参数化研究，成本将十分高昂。一种有效的方法是将问题进行拆解，即运行两个针对性的实验设计（DOE）：一个关注热性能，另一个关注电磁屏蔽，随后，构建两个机器学习模型。

这些模型能进行权衡研究。在一个案例中，这种方法能够相较于全参数优化方法，将总的仿真周期加速121倍。ML模型在保持高精度的同时，实现了快速的设计平衡。

四、规划转型路线图

仿真能力的转型需要一套综合性的方案，将战略、工程方法与数字赋能手段进行整合。

您可以遵循以下分阶段路线图，快速实现价值落地：

部署协作化环境：从基于模型的系统开始，夯实知识复用与协作支持的基础。

采用建模仿真一体化方法：简化工作流程，以实现仿真普及化。赋能工程师应用DOE等技术，探索更多设计备选方案。

扩展AI实践：在典型用例中集成AI能力。利用AI助手改进模型准备工作。利用ML模型增强设计优化方法。

五、为您的工程技术栈构建未来竞争力

生成式仿真战略代表了一场范式转变。这种模式将建模仿真一体化与机器学习技术深度融合，在加快产品上市进程的同时，驱动持续创新。

数据驱动的AI技术与基于物理的仿真将实现更深层次的协同发展。未来的技术突破，将聚焦于自动模型校准与基于物理定律的AI模型训练。积极采用这种统一方法的企业，将获得可量化的业务优势：包括缩短研发周期、减少物理原型以及提升设计质量。

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