• 借助AI模型，工程人员可在 Simcenter STAR-CCM+ 中快速探索数千种设计变体，将设计探索时间从数天缩短至数分钟

  
  

• 内置高保真度计算流体动力学（CFD）仿真结果验证功能，精准预测几何特征性能，实现高效、稳健的工程决策

▲Simcenter PhysicsAI 在西门子 Simcenter™ STAR-CCM+™ 软件中引入了经过验证的几何深度学习技术，以加速 AI 驱动的设计探索。

西门子宣布推出 Simcenter™ PhysicsAI™软件，进一步扩展Simcenter工程仿真与测试解决方案，帮助工程人员对创新设计理念及其变体进行实时评估。

通过Simcenter PhysicsAI将成熟的几何深度学习（Geometric Deep Learning）技术引入西门子 Simcenter™ STAR-CCM+™，加速 AI 驱动的设计空间探索，并支持工程人员基于CFD仿真数据构建高效的AI降阶模型 (ROM)。新方案可将“假设分析探索”的效率提升千倍，同时大幅降低算力资源消耗。

Simcenter PhysicsAI 使工程人员能够基于仿真结果训练并验证 AI 替代模型，在其集成的仿真环境中对新几何体进行近乎即时的预测，并可随时调用高保真 CFD 仿真作为验证基准。该方法有助于工程团队将周转时间显著缩短至分钟级，用更少的算力探索更多设计方案，从而加快决策进程。

▲ Simcenter PhysicsAI 使工程人员能够将已有的 CFD 结果复用于几何深度学习的训练数据，并更快速地构建预测模型。