复用已有工程数据
围绕既有仿真与试验数据建立模型，保留项目历史与工程上下文。
产品概览
让积累的数据，参与下一轮设计决策
灵算洞察将几何、历史计算和试验结果组织为设计探索的基础。设计人员在约定的参数范围内调整外形，查看气动指标的预测趋势；仿真工程师对候选方案开展高保真验证，并将新数据回流到模型迭代中。
缩短早期反馈链路
用 AI 预测辅助筛选外形方案，让高保真计算聚焦更有价值的候选设计。
设计与仿真协同
将几何变化、预测表现与验证结果连接起来，共享评价目标与方案依据。
核心能力
为完整的研发问题，提供清晰的分析路径
围绕建模、计算、分析与优化，将每个环节连接到工程目标。
01
多源工程数据接入
整理已有仿真与试验数据，将几何、工况、性能指标和场数据对应起来，建立可用于建模的数据集。
- 几何、表面场与性能表格数据
- 围绕既有求解流程开展数据适配
02
AI 模型训练与迭代
围绕目标车型、工况和设计变量训练预测模型，并通过新增样本持续检查和改进模型表现。
- 训练数据组织、模型评估与版本管理
- 随设计空间变化补充仿真与试验样本
03
快速气动性能预测
在模型覆盖的设计范围内，预测外形变化对阻力、升力及相关指标的影响，为早期筛选提供反馈。
- 多方案快速比较与性能趋势观察
- 围绕目标指标开展设计取舍
04
交互式几何变形
对车身局部区域设置参数化变形范围，探索尾部、扰流板与扩散器等区域的外形调整。
- 局部变形、参数边界与外形预览
- 几何方案与预测结果关联查看
05
响应面与敏感性分析
将设计变量与预测指标映射为响应面，观察趋势、敏感区域和参数之间的权衡。
- 参数组合、趋势与性能分布可视化
- 识别值得进一步验证的设计区域
06
高保真 CFD 验证闭环
将候选外形交由高保真计算验证，再用验证数据更新训练集，连接快速探索与工程确认。
- 衔接灵算流体及既有 CFD 工作流
- 对比预测与验证，持续补充设计数据
技术与方法
快速预测辅助探索，高保真计算确认结果
模型可信度取决于数据质量、工况一致性和设计空间覆盖。对超出训练分布、变化较大或涉及关键性能的方案，应补充 CFD 或试验验证，并用新增样本改善模型。
- 数据基础
- 几何 / 仿真结果 / 试验数据
- 探索方式
- 交互式变形 / 参数筛选 / 响应面
- 评价对象
- 阻力 / 升力 / 气动性能趋势
- 验证路径
- AI 预测 → CFD 验证 → 数据回流
应用场景
面向行业问题，落到具体设计
以下为典型应用方向，可围绕您的结构、工况和评价指标进一步确定分析方案。
整车研发企业
造型前期气动筛选
在外形探索阶段比较多种方案的预测趋势，较早识别气动目标与造型意图的冲突。
新能源汽车行业企业
低阻外形设计
围绕阻力目标研究车身参数组合，将有限的验证资源优先用于更有潜力的候选外形。
汽车零部件行业企业
局部部件参数探索
研究扰流板、扩散器和尾部区域的局部调整，比较性能变化及设计取舍。
汽车工程服务企业
设计与仿真协作
以共享的几何、指标和结果帮助不同专业团队沟通，减少重复准备与信息传递。
拥有历史数据的研发团队
仿真资产复用
整理历代方案和验证结果，形成持续更新的数据基础，支持后续车型与项目研究。
高校与科研机构
数据驱动气动研究
研究几何参数、物理场和性能指标之间的关系，通过独立验证检查模型的适用范围。
使用流程
从分析目标，到下一步设计
建立可复现的工程过程，让每一次计算积累为下一次迭代的依据。
- 01
准备工程数据
整理几何、工况与性能指标，检查一致性和设计空间覆盖。
- 02
训练与评估模型
建立预测模型，用独立验证样本评估表现和适用范围。
- 03
交互探索方案
调整外形参数，查看预测趋势与响应面，筛选候选方案。
- 04
验证并持续迭代
开展 CFD 或试验验证，将新结果回流到数据集与模型。
常见问题
开始之前，您可能关心
选型、建模和验证问题，可与我们的技术团队进一步沟通。
AI 预测可以替代 CFD 和风洞试验吗？
AI 用于加快探索与筛选。最终设计及关键工况仍需结合高保真 CFD、试验和工程判断确认；预测表现受训练数据、工况及几何变化范围影响。
已有仿真数据是否可以继续使用？
可围绕既有几何、场数据和性能表格开展接入评估。不同工具产生的数据需要统一单位、工况、坐标、指标定义和样本关联，具体接入方案按数据情况确定。
设计变化超出已有数据范围时怎么办？
应先补充有代表性的仿真或试验样本，评估预测偏差，再更新模型。较大的几何变化与新的工况需要单独确认，避免将已有模型直接外推。
本地服务与技术支持
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