HyperMesh与DeepSeek的结合：探索CAE智能体

一、为什么选择HyperMesh与DeepSeek的结合？   

    在CAE领域，HyperMesh是一款功能强大的有限元建模和分析软件，广泛应用于航空航天、汽车制造、机械工程等行业。它以其高效的网格划分、强大的前后处理能力和高度的可定制性而闻名。然而，尽管HyperMesh功能强大，但其二次开发和定制化需求往往需要专业的编程技能和对软件的深入理解。这使得许多工程师望而却步。

    另一方面，AI技术的兴起为CAE领域带来了新的机遇。尤其是像DeepSeek这样的AI模型，以其强大的自然语言处理能力和多轮对话能力，已经在多个领域展现出巨大的潜力。目前关于AI与CAE/CAD软件结合的案例大多集中在CATIA、SolidWorks、Abaqus等软件上，而HyperMesh与AI结合的案例却寥寥无几。这正是我选择探索HyperMesh与DeepSeek结合的初衷——填补这一空白，为CAE领域带来新的可能性。

 

   二、从Python程序到AI赋能：HyperMesh的智能化尝试

    在探索AI与HyperMesh结合之前，我曾尝试过使用Python编写程序来识别螺栓。这个程序基于Python的图像处理库和机器学习算法，虽然效果还算不错，但它的局限性也很明显。首先，它需要大量的标注数据来训练模型；其次，它的泛化能力有限，只能识别螺栓。最重要的是，它完全依赖于人工编程和算法设计，缺乏自适应性和灵活性。

    二次开发与AI融合_基于tensorflow识别螺栓

    而AI技术，尤其是DeepSeek，为我们提供了一种全新的思路。DeepSeek不仅可以处理自然语言，还能通过其强大的知识库和推理能力，为复杂的工程问题提供解决方案。例如，我们可以利用DeepSeek的知识库增强功能，将HyperMesh的用户手册、常见问题解答以及工程案例，代码接口整合进去。这样，DeepSeek就可以根据用户的问题，快速提供相关的操作建议或解决方案，甚至可以直接生成部分代码或脚本，帮助用户完成复杂的任务。

    笔者已经将代码接口文档整合至公 众号对接的大模型中了，感兴趣的可以尝试一下，同样对于回答的准确性提升依然还有很长的路走，基于外挂知识库的方式注定了效果和模型已有参数训练的效果不一样。

TodayCAEer接入大模型

    这里又涉及到的一个问题，就是企业的数据基本都是保密状态，需要训练注定了需要本地部署，这就需要一定的硬件成本和学习训练的成本。计算部署了，但是AI对于咱们所面临的工科问题，基本上是很难理解到，正所谓你想要AI给你一个正确的答案，你就需要将问题描述清楚，这就需要什么呢，需要提问着将问题描述清楚，很难的，视频中展示了让AI写一个故事，很容易的，很快就输出了。换个方向解释，AI在文科方向很擅长，可能在大学水平；在工科方向就很一般了，相当于小学生水平，需要他做什么，你需要教它，告诉他怎么做，才能学会。这是目前的大语言模型在训练的时候并没学到怎么去对软件进行二次开发，进行网格划分，进行轻量化设计，也是源于资料不会公开，具体为问题无法通过文字性描述，或者描述某一简单的事物需要花费大量的成本。

三、AI在CAE领域的应用：潜力与局限

    尽管AI在CAE领域的应用前景广阔，但我们也必须认识到其局限性。首先，AI模型的训练需要大量的数据，而CAE领域的数据往往具有高度的专业性和保密性，难以获取。其次，AI模型的输出需要经过严格的验证和校准，以确保其符合工程规范和物理规律。此外，CAE软件的二次开发涉及到复杂的软件架构和底层逻辑，AI模型可能无法直接替代传统的编程方法。

    然而，这并不意味着AI在CAE领域没有用武之地。相反，AI可以作为辅助工具，帮助工程师更高效地完成任务。例如AI还可以根据历史数据预测仿真结果，减少不必要的计算资源浪费（PhysicsAI）。

四、展望未来：AI与CAE的深度融合

    虽然目前AI在CAE领域的应用还处于初级阶段，但随着技术的不断发展和行业经验的积累，未来AI必将在CAE领域发挥更大的作用。我们可以设想，未来的CAE软件将具备更强的智能化功能，如自动建模、智能优化、故障诊断等。而AI模型，如DeepSeek，将成为这些智能化功能的核心驱动力。

为了实现这一目标，我们需要从以下几个方面入手：

1. 数据积累与共享：建立CAE的数据集，促进数据共享和交流，为AI模型的训练提供基础，这一步没做到，后续的想法都是空想，巧妇难为无米之炊，AI就是需要在大量的数据中去发掘规律。
2. AI与CAE的深度融合：开发专门针对CAE软件的AI插件或工具，实现AI与CAE软件的无缝对接。
3. 人才培养与交流：加强AI与CAE领域的交叉人才培养，促进两个领域的知识融合和技术创新。
4. 行业规范与标准：制定AI在CAE领域应用的规范和标准，确保AI模型的输出符合工程要求和安全标准。

五、结语

    HyperMesh与DeepSeek的结合，不仅是技术上的探索，更是对传统CAE工作模式的一次挑战。虽然目前AI在CAE领域的应用还存在诸多局限，但随着技术的不断进步和行业经验的积累，AI必将在CAE领域展现出更大的潜力。让我们共同期待这一天的到来，并积极参与到这一变革中，为CAE行业的智能化转型贡献自己的力量。