這里的工業軟件主要指CAD/CAE/CAM/EDA/CFD/TCAD等設計仿真驗證類軟件。

經常看到這張圖：

公眾號介紹的內容主要是上圖中的研發設計類。

其中生產控制類和嵌入式工業軟件歸為工業軟件沒問題，但是把運營管理類和協同集成類也歸為工業軟件就有點離譜了，因為這類公司實在太多了，且很多是上市公司，在國家重視工業軟件，且成為風口的大環境下，不知道是否有意為之。

這里介紹的技術“難點”來源于作者長期研發過程中碰到的問題，包含了軟件研發內容，偏向于實際工程應用。

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1. 如何定位仿真和試驗之間的誤差：這是個系統問題，一般而言，仿真結果很難和試驗完全匹配，原因是多方面的，很多時候仿真也不是追求完全和試驗精準匹配，而是得出符合規律的結論。

2. 如何提升超大模型的性能：一直以來，超大模型處理是任何一款軟件容易出現瓶頸的內容，也是公眾號介紹的重點，參見超大模型處理系列文章 工業軟件研發中處理超大模型(9)--ChatGPT介紹的方法  和 一篇文章入門仿真軟件性能優化

3. 軟件架構設計：軟件架構設計是軟件產品的框架性內容，需要經驗豐富的軟件研發經驗。參見CAE軟件架構設計

4. 網格自適應加密相關：自適應網格加密和幾何，網格，求解器緊密相關，不同領域的自適應加密重點不盡相同，也是需要長期積累的技術項。參見 深入理解數值計算網格(全篇)

5. 高效生成六面體：目前為止，商業CFD軟件可以全自動生成六面體網格，而結構分析中很難全自動生成高質量的六面體網格。

6. 大規模線性方程組求解效率和準確性：大規模線性方程組的高效穩定求解仍然是世界性難題，也是公眾號介紹的重點，參見 一篇文章入門大規模線性方程組求解

7. 高性能計算，分布式/并行計算：這塊涉及到各種工具和第三方庫的使用，是需要長期試驗積累的技術項。

8. 幾何清理和修復：現在仍然沒有一個工具能夠完全高效，自動化進行幾何清理和修復。未來也是可以借助AI的內容。參見 深入剖析三維幾何內核(全篇）

9. 根據業務網格全自動化生成：理想的網格是同時符合幾何和物理場分布的網格，包括商業軟件在內，一次性生成滿足要求的網格目前仍然很難實現，依賴工程師經驗。

10. NP問題求解：NP問題在很多優化設計領域仍然缺乏全局最優解

11. 優化算法實現和應用：優化算法的有效性嚴重依賴實際模型，缺乏統一通用的模板，同時也依賴工程師經驗。一篇文章入門計算機輔助優化(Computer Aided Optimization)

12. 理解偏微分方程的解析解和數值解：這個就是基本功，沒什么好講的

13. CFD里湍流模型理解和應用：湍流模型眾多，實際項目中選擇合適的湍流模型非常依賴經驗；湍流模型參數眾多，研發中也是需要調參積累經驗的工作項。

14. EDA軟件雖然小眾，但是卻是整個半導體行業的基礎，而且覆蓋面相當廣，要有一個全流程的知識體系也需要長期積累。參見 一篇文章了解EDA(全)

15. 多物理場中的耦合計算：目前大部分耦合計算為弱耦合和單向耦合，強耦合難有工業應用，但實際上強耦合求解才更符合物理規律。

16. 回歸測試功能：工業軟件需要建立龐大的回歸測試用例，每次新加功能和調整，需要保證所有回歸測試正確。

17. FEM/FVM/FDTD/MOM/LBM無網格等數值方法的理解：數值方法的理解是求解器開發的基礎，但是復雜的物理和數學提高了求解器開發門檻，這塊需要長期的學習應用和經驗積累，沒有捷徑。

18. 工程中的邊界條件理解和應用：邊界條件處理是偏微分方程中的重中之重，在實際工程應用中決定了仿真的準確性。

19. 各種求解線性方程組庫的功能，性能測試：這個需要根據業務選擇合適的庫，作為基礎性功能也是需要長期測試積累的內容。

20. 第三方幾何文件交互：全球主流CAD軟件有幾十家，目前只能借助于第三方商業組件完成交互。

后續想到再補充。

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文章來源：多物理場仿真技術