用户通常需要对其进行性能、结构强度、刚度、运动学、动力学、电磁、控制等多种类型的仿真分析。我司可通过三维组件库、材料库、模型库、知识库、器件库、在线工具组件等各类资源调用，解决行业工具软件种类多而杂和使用难度的瓶颈，实现仿真业务云处理和智能化仿真前处理。

研发的主要内容和方法

基于云端的自主工业仿真软件及协同研发平台以如下方法构建：

1.完全基于云（私有云/公有云），全部研发资源整合在云端。

2.基于浏览器的三维建模平台及全组件构成方法（相对于国外商业软件）。

3.基于客户自主算法、高校合作成果和开源软件为基础进行定制开发的自主求解器。 

4.基于 Python 环境的结果数据处理、数据轻量化和对比。

5.基于 Python 环境的大数据算法和机器学习，对试验数据和真数据进行分析和趋势预测，指导和优化产品设计。 

6.包含高效流程引擎、开放的优化算法以及组件封装的方法，方便进行多学科联合仿真和优化迭代。 

7.构建全生命周期的仿真业务平台，涵盖从设计到优化的全过程。

8.构建一个可以针对特定工业产品快速搭建仿真系统（专家系统）的开放平台。 

9.针对众多买不起昂贵商业软件的中小企业提供公有云的仿真建模和计算平台，按需计费。

仿真云业务

在复杂产品的设计过程中,通常需要对其进行性能、结构强度、刚度、运动学、动力学、电磁、控制等多种类型的仿真分析，本平台通过三维组件库、材料库、模型库、知识库、器件库、在线工具组件等各类资源调用，同时集成并封装各类成熟商业软件协同处理仿真业务，解决行业工具软件种类多而杂和使用难度的瓶颈，实现仿真业务云处理和智能化仿真前处理。

参数化建模

通过对设计参数的修改，便可实现对相应三维模型的修改，极大地提高相似图形设计效率，缩短设计周期。支持表达式、表格式和特征建模等多种参数化建模形式。

Web 三维数据技术

使用浏览器 WebGL 技术，封装三维组件库，在前处理中实现在 Web 端建模、网格划分、条件设置和前处理模型展示。在后处理根据仿真求解输出结果，进行三维云图、仿真模拟动画和各类数据图表在线展示，让技术人员快速、清晰直观的解析求解结果。

结果报告

在数据展示基础上集成 Python 算法，通过大数据优化算法和自适应算法，分析工况下不同版本的大量结果数据，得到工况下获得最大性能的参数优化方向建议结果，加速企业在复杂产品设计过程中的研发速度。通过报告生成功能，根据用户定制或上传的模板类型、模板样式和选取的结果等进行在线生成、预览和导出报告，实现快速的经验积累。

高性能计算

平台可以对各种商业软件、高校算法、开源算法等多种求解器进行集成，并可基于企业自研求解器和开源算法进行对接，快速生成企业仿真分析核心竞争力。

多学科联合优化仿真

为了满足对大规模复杂产品的系统仿真而应运出的一种开放的、支持面向对象和分布式交互的仿真体系结构。平台支持不同的仿真语言，可以通过运行支撑环境将不同的仿真应用集成到云平台中;仿真应用与底层支撑环境分离，各仿真子系统可以并行独立开发和维护，然后通过统一规范的接口与支撑环境相连解决了多个仿真模块之间的数据传输问题，非常适合企业的复杂研发环境。

仿真与试验数据对比

将产生大量的、异构的数据和模型,如几何模型、网格模型、载荷工况、边界条件、计算结果、仿真报告等数据存储至云端，形成企业自有的流程、标准、材料库、模型库、知识库、器件库等宝贵的资源，依托现有大数据和云计算功能，通过构建仿真试验数据管理,可以实现企业仿真、试验数据的统一管理,保证数据的安全性和一致性，提高仿真分析知识的复用，并通过与仿真、试验工具的集成,规范仿真、分析过程，形成仿真实验相互对比迭代对产品设计进行优化的过程。

协同研发

作为工业仿真研发云平台，在处理复杂产品研发过程中，采用协同研发设计实现设计的整体优化，成为最为广泛和成熟的方法之一。为了共同研发目标，不同领域、不同部门、不同区域的研发人员和管理人员，在云平台的资源下，通过各个功能模块完成研发目标及整体优化。通过对过程协同、组织协同和功能模块协同，建立工业仿真研发云协同能力系统。