什么是计算机辅助工程？
计算机辅助工程通常应用于产品开发周期的早期阶段，旨在对复杂的物理行为进行建模和仿真，例如流体动力学、结构应力、振动、热传递以及电磁学等。借助 CAE，汽车、航空航天、重型装备、半导体芯片设计、能源、制造业和消费品公司能够设计出更安全的车辆、更高效的飞机与涡轮机，以及更可靠的电子设备，同时减少昂贵的物理原型设计数量。
计算机辅助工程有什么用途？
计算机辅助工程通常应用于产品开发周期的早期阶段，旨在对复杂的物理行为进行建模和仿真，例如流体动力学、结构应力、振动、热传递以及电磁学等。借助 CAE，汽车、航空航天、重型装备、半导体芯片设计、能源、制造业和消费品公司能够设计出更安全的车辆、更高效的飞机与涡轮机，以及更可靠的电子设备，同时减少昂贵的物理原型设计数量。
在许多企业组织中，CAE 是仿真驱动型设计的基石，在这种模式下，工程师会在构建物理系统之前，先对虚拟原型进行迭代，以满足模型精度、性能、可持续性要求和监管目标。
计算机辅助工程的工作原理
计算机辅助工程工作流将基于物理的求解器与数值方法相结合，并越来越多地引入 AI 物理模型和智能体工程，用于解决描述物理现象的大规模数学系统问题。
实际应用：
-
预处理：工程师从组件或系统的 3D 模型入手，然后生成计算网格，并指定材质、边界条件和运营场景。
-
求解：CAE 软件会制定控制方程 (通常是偏微分方程)，并使用线性和非线性求解器来近似计算整个网格中的压力、温度、应力或电磁强度等场量。
-
借助 NVIDIA CUDA-X™ 库加速：NVIDIA cuDSS、cuBLAS、cuSOLVER、cuSPARSE 和 AmgX 加速求解器等 GPU 加速库，可优化 GPU 性能并显著提速。
-
AI 物理与智能体工程集成：NVIDIA PhysicsNeMo 和 NVIDIA Warp 等框架以及 AI 物理开放模型可帮助开发者构建在 GPU 上高效运行的 AI 替代模型与仿真内核，从而实现快速数据生成与基于物理信息的学习。NVIDIA Nemotron™ 还可以为独立软件供应商 (ISV) 及最终客户引导并生成智能体工程解决方案。
-
数字孪生：NVIDIA Omniverse™ 等数字孪生平台利用这些求解器和 AI 物理模型，创建出产品与系统的实时交互虚拟副本，这使得工程师能够更改设计参数，并立即观察其对关键性能指标 (KPI) 的影响。
开发者可以使用 NVIDIA Omniverse 交互式流体仿真 Blueprint 等 Blueprint 构建集 CUDA-X 加速求解器、AI 物理和虚拟环境于一体的实时数字孪生。借助这一 Blueprint，领先的软件供应商和初创公司能够创建实时虚拟风洞等工具，让工程师在设计阶段就能即时呈现和分析产品性能。
快速链接
CAE 的参考工作流包括数据预处理、训练、推理和可视化
计算机辅助工程的应用与用例
计算机辅助工程支持一系列能够受益于虚拟测试与优化的工业与研究应用。以下是一些示例应用：
加速计算机辅助工程有什么好处？
加速开发周期
计算机辅助工程有助于工程团队及早发现设计问题，从而减少所需的物理原型与测试数量，并在保持模型准确性的同时降低整体开发成本。
优化的产品性能
通过在虚拟环境中探索更广阔的设计空间，工程师能够发现性能更优、能效更高的设计，而这些设计如果纯粹依靠物理实验来评估，往往是不切实际的。
实时仿真
GPU 加速求解器与 AI 物理代理模型能够将仿真速度提升几个数量级，进而为工程工作流中的交互式“假设” (what-if) 分析和实时数字孪生提供支持。
简化协作
企业也能受益于改进的协作和可追溯性，因为 CAE 工作流在整个产品生命周期中维护了一条连接几何模型、仿真数据和工程决策的“数字流程”。
挑战和解决方案
行业领导者如何发挥计算机辅助工程的作用
从汽车到航空航天仿真，行业领导者正依托 NVIDIA 加速计算和 AI 平台开创全新的 CAE 用例。
Synopsys CAE 解决方案与 NVIDIA AI 物理技术和 AI 基础设施
Synopsys 旗下的 Ansys 利用 NVIDIA AI 物理技术和 AI 基础设施，加速了包括 Ansys Fluent 和 LS-DYNA 在内的广泛 CAE 求解器 — 在计算工程领域实现了高达 500 倍的惊人速度提升。通过深度整合 NVIDIA 加速计算、AI 物理开放模型以及基于 Omniverse 的数字孪生功能，Ansys 赋能客户以更低的成本、更快的速度运行规模更大、更精确的仿真。这为从空气动力学与碰撞分析，再到 6G 通信和半导体设计等各类前沿应用提供了支撑。
Cadence 将仿真时间从数周缩短至数小时
Cadence 正在使用由 NVIDIA Grace Blackwell 加速的系统来模拟从起飞到降落的整个飞行过程。借助 Cadence Fidelity CFD 求解器，Cadence 成功在 24 小时内完成了包含数十亿个网格单元的仿真计算，而过去依靠传统 CPU 集群完成同样的任务往往需要耗费数天时间。这一技术突破推动航空航天行业设计出更安全、更高效的飞行器，并在减少昂贵的风洞测试需求的同时，显著加快了上市速度。
西门子交互式数字孪生
西门子、NVIDIA 和宝马集团正共同合作，利用先进的计算流体动力学 (CFD) 软件和加速 AI 基础设施，来加速汽车空气动力学仿真。空气动力学模仿真对于优化车辆外形、平衡设计和效率以及确保达成性能目标至关重要。虽然 CFD 软件传统上在 CPU 上运行，但 GPU 加速的仿真以更低的成本提供更高的性能。
后续步骤
观看视频：Synopsys 如何加速仿真
了解加速计算如何将长达一个月的仿真时间缩短至仅 6 小时。
了解工业数字孪生
了解物理 AI 的新时代如何通过运用数字孪生解锁实时工业 AI 推理。
强效助力您的 CAE 工作流
了解如何将 NVIDIA 技术集成至 CAE 工程工作流。
