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基于有限元仿真的物理AI模型智能
打造基于有限元仿真的物理AI模型智能体，充分发挥自身在高精度数据采集、前沿算法模型与边缘算力协同方面的核心优势，深度融合多尺度力学先验知识、高保真仿真模型与神经形态智能算法，采用“大模型统筹与专业化边缘AI小模型执行”的协同架构，将有限元仿真（FEM）作为底层机理底座和状态推演引擎，给AI装上“物理大脑”，实现了真正的“懂物理”，能够感知、理解和控制真实物理世界，从而全面赋能设备优化设计、运行状态评估、自适应控制等多个领域。
物理信息驱动的结构力学专业化小模型
突破纯数据驱动的局限，通过将结构静力学方程、动力学方程、弹性力学方程等传统控制方程嵌入神经网络的损失函数中，构建参数量可控的物理感知型专业化小模型，让模型真正懂物理规律，实现设备结构模态参数的自动提取以及结构损伤的快速定位。
力学模型的实时降阶仿真引擎
针对大型复杂结构的高保真有限元模型，利用自编码器或Transformer架构学习低维流形表示，构建降阶专业小模型，将原本需要数小时的非线性有限元计算压缩至毫秒级，且精度损失极小，支备实时优化设计迭代、状态实时在线评估与闭环控制。
虚实互馈的数据闭环机制
通过打通虚拟环境与物理现实，建立“以虚预实、以实验虚”的反馈链路。利用真实的传感器数据和力学试验结果，反向修正有限元模型的边界条件与简化合理性；同时融合高保真仿真与低保真测试数据进行多任务训练，确保模型在动态变化的真实工况中保持高置信度。
“大小模型协同”的分层代理架构
采用分层设计，大模型作为顶层“中枢大脑”，拥有海量算力和全局视野，负责跨模块推理、全局策略生成等任务；专业化的物理AI小模型作为底层“执行手脚”，参数量小、运算量低，依托物理机理为底座，负责具体的数据处理、仿真计算、故障诊断、实时控制等任务。
应用场景
1、设备结构的优化设计
产品设计通过有限元仿真时，边界参数难定、材料特性误差等问题，成为研发的绊脚石。为突破这一障碍，依托物理AI模型智能体，全面驱动力学试验迈向全自动化与智能化，形成“以虚预实、以实验虚、虚实互馈”的智能化优化设计体系，全面涵盖产品的强度、疲劳、模态、动态响应、刚度、阻尼、可靠性等一系列关键指标，有效突破了传统产品研发瓶颈，保证仿真结果的合理可信，以提高产品结构的力学性能，加快产品的迭代速度。
典型应用场景涵盖航天器、舰船、高速列车、风电、车辆、桥梁、建筑等关键结构的优化设计，通过设备的优化设计助力中小型制造企业高质量发展。
2、设备运行状态的自动评估
当前设备运行状态监测与故障预警（PHM）仍主要依赖传感器监测、经验阈值和数据驱动模型，能够识别异常趋势，但对故障机理、损伤源位置、结构性能退化和剩余寿命演化规律的解释能力不足，无法直接形成工程决策级的高置信度结论。为突破这一瓶颈，依托物理AI模型作为核心“机理大脑”，将有限元仿真技术作为机理底座和状态推演核心，构建“有限元仿真+在线监测数据+故障机理知识图谱”的智能协同体系，实现设备运行状态自动评估、故障早期预警、剩余寿命评估和运维策略优化。
典型应用场景涵盖水务、冶金、石化、电力、煤炭、造纸、制药及新能源（风电、光伏、储能）等关键设备运行状态的自动评估、故障预警与健康管理。
3、设备运行的自适应控制
传统自动化测控系统的部署、算法编程、参数整定与运维高度依赖专业工程师，存在人工依赖度高、调试效率低、复杂工况适配性不足等问题。为解决该问题，智能测控系统融合物理AI模型进行自主推演与逻辑迭代，能够结合现场实际工况自动生成最优测控模型与成套控制方案，构建了“感知—决策—调控—执行”一体化智能控制体系，有效解决传统设备人工依赖高、适配性差、精度有限的短板，显著提升测控精度与场景通用性，可全面适配高端智能制造、柔性作业及复杂动态工况的应用需求。
典型应用场景涵盖具身智能、大型结构荷载、发动机燃油供给、风洞流场温度场协同、减振噪声等设备的自适应控制。
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