如何搭建一个CAE仿真自动化平台
软件只要还有人用，用好了工作效率一样能得到提高，存在即表示市场还未放弃他。非要分个高低是没必要的，在钞能力的加持下，最好是将各个软件优点集 合在一块。
下面介绍下如何搞仿真自动化平台，或者说流程吧。重复的工作就交给电脑处理。鼠标键盘每天这么辛苦，心疼一下它吧
1、CAE(Computer Aided Engineering)计算机辅助工程，关键字“辅助”揪出来。我们拿到的输入就是产品部门提供的各种数据，例如几何信息，BOM信息等。
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2、拿到输入信息后，接下来就该各位CAE工程师大展身手了。前处理，求解，后处理。一个一个来安排。
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3、拿到数据后，最开始，先把数据规则提出来，才方便后面的程序开发嘛，这是最重要的，后续的程序都是以此为基准。毕竟现在人工智能还没搞起来嘛，不能像人脑这样随机应变。规则总得定一个吧，比如命名规则，装配层级规则，Includ规则等。既然是平台，那就不仅仅是针对某一种产品，该预留的接口就得准备了。
4、前处理这个最耗时的工作来了，划分网格，模型连接，检查模型等。目前一家独大的市面还未形成，这时候就得针对不同的需求选用不同的软件。基本上专业前处理就在HM和ANSA两个软件。一个TCL，一个Python。
找好语言的桥梁（语言之间怎么通信），软件的接口（语言和软件怎么交流），然后就可以在软件之间反复横跳了，还是那句不要自己造轮子，心疼下键盘和鼠标。不仅仅是前处理需要多软件协同，求解与后处理用到的软件更多。有的软件接口未开放，可能会用到屏幕识别，或直接通过系统层面的命令获取各个控件，再通过控制鼠标键盘，简单操作应该可以，但这玩意的稳定性非常不好，变量太多啦。
6、这时候就可以往PBS丢过去了。计算完成后下整下来，开始后处理。理想很丰满，现实很骨感。0 Error 0 Warning这种情况可能在那遥远的未来才可以实现。
7、结果符合目标值，这轮分析皆大欢喜（完成分析报告渲染）。哈哈哈，那怎么可能，目标完成了，减重计划不要忘了哦。
8、优化的话，能交由软件自动优化的先让它跑着，可以调动Optimus，ISight之类的优化软件来调度，当然也可以直接调用optistruct之类的求解器，现有优化算法包括（开始水字数）;
🙈拓扑优化：在满足给定约束的前提下，针对目标函数在给定设计空间寻找最优材料布局。
🙉自由尺寸优化：给定壳单元，在满足给定约束的前提下，针对目标函数为每一个单元寻找一个最优厚度。
🙊形貌优化：给定壳单元，在满足给定约束的前提下，针对目标函数寻找最佳拉延筋布局。
🐵尺寸（参数）优化：针对给定结构，在满足给定约束的前提下，针对目标函数寻找参数。
🐒形状优化：给定结构和用户自定义的形状变量，在满足给定约束的前提下，针对目标函数寻找各个形状的最佳变形比例。
🐌自由形状优化：针对给定结构修改边界节点，在满足给定约束的前提下，针对目标函数寻找各个节点的最佳位置。
费尽九牛二虎之力，本轮分析目标和减重计划全部达标。
然后你就把上面的步骤，一步两步三步四步望着天手牵手，一颗两颗三颗四颗连成线看星，再把之前的预留的接口整合一下，整个GUI，那自动化平台就搭建好了。
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这就是整个流程，以上的操作会产生多个数据库。可能包含以下数据库：
@错误信息数据库:把冷冰冰的报错编号，转化为接地气的大白话，也是为了反哺模型搭建，出现的错误以后就不要发生了。解决（百度五分钟，问群两小时）的问题。
@模型信息数据库:包含模型的各种信息，重量，厚度等。也是为了对标模型，参考模型。
@结果信息数据库:车型的结果，目标值，优化方案等，便于后续对标，复盘。
@部件信息数据库:存储模型，后期用Meshwork之类的软件实现，模型拉长一点，压扁一点。做到仿真驱动设计，这就是平台化的意义吧。
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数据库的建立之初必定是很繁琐，因为你会增加工程师的工作量。但数据量达到一定量级后，大数据分析的工作就来了，解析，归纳，通过分析结论反哺后续产品开发。逐渐的积累整合，会越来越完善。这个过程所建立的数据库才是最大的资产。
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效率是平台存在的生命线，平台的本质是将现有的功能组装起来。比如一个工作8小时能做完，用平台做需要4小时，那它可能连接触用户的机会都没有。用户的学习成本，购买成本都不容忽视。
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目前软件还是百花争放的局面。万一以后头部厂商的钞能力体现出来，比不赢就收购你。随之软件的更新，更实用的功能终会来到，现在以牺牲一根头发开发的某个功能脚本，后面软件的新功能直接就替代了。平台的存在感可能就相对弱化了。所以平台也需要加紧迭代，留住用户的关键在于，考虑实际工作中的难点，堵点，为工程师解决问题提供帮助。
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end:写起来吧啦吧啦两句就完了，以上的任意步骤开发起来，都要掉不少头发。并且上述只是部分内容，数据的分发，数据库的管理等等开发，使用过程中的各种各样问题，层出不穷。
