根據從易到難分為以下幾種：

<2 Isight 調用生成的 Ansys *.cdb模型進行仿真優化。

<3 利用VBscript腳本建立模型 導入到HFSS中進行仿真。

3. 開發專業前后處理器，調用其它CAE軟件求解器：

通用CAE軟件一個最大的短處是建模繁瑣。這類軟件在前后處理上提供了相當的便利，通常能獨立的快速創建編輯幾何模型，網格，有限元模型，提供模板等功能。有限元模型生成好以后輸出相應的求解器文件供第三方軟件求解。

典型應用：

SimLab /Ansa/其它專業CAE軟件。

4. 某一類型/行業一攬子解決方案

在第三類基礎上提供求解器。同時提供更專業的一攬子解決方案。比如專門針對渦輪發動機，提供熱，結構，轉子動力，振動，流體等全面求解方案，提供快速幾何建模，有限元建模，優化設計，等功能。這類軟件客戶針對性強，集中解決某一領域或某一行業的問題，是以后CAE軟件研發的趨勢。

典型的應用：

LS-dyna: 碰撞分析的標準。

Fluent：流體仿真的標準。

Midas/PKPM： 建筑行業。

HFSS: 電子行業高頻仿真的標準。

5. 大型通用CAE軟件

  比如 Ansys/Nastran/abaqus/Comsol  不再多舉例

目前國內科研院校主要以第一，二類開發為主。CAE的核心模塊比如幾何建模，網格劃分，有限元模型，求解器都沒有涉及到（這里的求解器是 可以商用的求解器， 開源軟件拿來改改的不算）。

第三，四類 涉及到了CAD/CAE軟件的核心功能，尤其是第四類CAE產品，是以后CAE軟件發展的方向：專業化，傻瓜化，one-stop服務，當然開發投入成本也高。

目前國內大部分求解器，以及開源求解器的開發仍然停留在小作坊式的水平，開發出來的程序能實現基本功能，但在穩定性，擴展性，測試性，維護性等方面差強人意，很難達到商業應用的要求。

嚴格意義上來講，求解器的開發也屬于軟件開發的范疇，理應用軟件工程的思想來指導，但由于求解器本身有其特殊性，開發流程也不適合完全按照一般軟件開發流程來做。

結合自己開發經驗，討論一下如何系統的開發求解器。求解器開發可以分為三個階段：

1. 原型開發

這階段主要完成以下任務：

1.1.技術選型；

確定要實現的功能，使用的開發語言，開發環境和工具。目前大部分求解器開發使用C/C++/Fortran語言

1.2 實現基本功能；

要能對最簡單的例子進行計算，并得到正確的結果。需要做的工作：

• 能生成標準求解器的輸入文件，比如Nastran，Ansys，HFSS，Fluent等的求解器輸入文件，例子的計算結果要與這些標準求解器計算的結果做比較。

• 標準求解器輸入文件的解析器。用來解析輸入文件，作為開發求解器的輸入數據。

• 比較標準求解器的計算結果和開發的求解器結果。

這階段的主要目的是保證算法的 正確性 。開發時為了提高效率，可以借助Matlab軟件: 用Matlab完成原型的開發，直到計算結果正確。在此基礎上再將Matlab翻譯成 C++/Fortran。這樣在早起可以將精力集中在算法驗證上。需要注意的是盡量進行模塊化開發。

1.3. 完成求解器原型； 

這里需要介紹一下Matlab軟件，基本介紹看百度，主要說一下Matlab混合編程。Matlab有工具是可以把M文件翻譯成C++的，不推薦。主要介紹如何把C++/Fortran文件編譯成Matlab文件。這個功能很有用，當進行模塊化開發的時候，C++/Fortran完成模塊功能，然后編譯成Mex文件，作為Matlab的模塊使用。這樣可以逐步將Matlab翻譯成C++/Fortran，提高開發效率。

小結：

1>需要開發一種標準求解器文件的解析器。

2>需要熟練使用標準CAE軟件進行仿真，熟悉求解器輸入文件和計算結果

4>開發的求解器要能正確計算經典的Benchmark例子

原型開發決定了開發的可行性，如果這階段的任務無法完成，需要加強研發的投入。

2. 迭代開發

這階段主要完成以下任務：

1. 完善新功能

在完成原型的基礎上，添加新功能，比如支持新的單元類型，支持新的荷載邊界，處理更復雜的模型等。

2. 保證計算準確性基礎上，進一步提高求解器的質量

4. 創建更多經典的Benchmark例子進行測試。

小結：

迭代開發階段的主要目的是完善求解器，建立規范化的開發流程：

1> 確定技術選型，比如線性方程組庫的使用，并行計算，GPU等

2> 完善前處理和后處理

3> 建立更多經典Benchmark例子，例子的選擇需要 有經驗的工程師的參與

4> 確定求解器輸入文件格式

5> 定期發布版本以供測試

3. 維護開發

這階段主要完成任務有：

1. 測試實際工程的例子，處理實際工程中所碰到的問題

實際工程的模型要遠比經典模型復雜，求解器需要更多的功能支持計算實際的模型。

2. 建立回歸測試機制

回歸測試是求解器開發中非常重要的一環，通常求解器修改后，需要驗證是否對以前的case有影響，這就需要建立回歸測試機制，通常用一種腳本語言（Python,Perl）開發回歸測試程序。每次修改代碼后，運行程序，比對修改后與修改前的計算結果。

可以看出要開發出高質量的求解器，既要熟悉求解器本身的算法，又要了解軟件開發流程，更要熟悉軟件工程中的架構，復用，重構，模塊等思想，對開發人員提出了更高的要求。