AI都沒有替代畫圖工程師，況且更麻煩的CAE行業？ 回家看看你家的AI電視、AI冰箱、AI洗衣機，出了AI對話功能，還給你的生活帶來了其他影響嗎?

工作流自動化 Ansys OpticStudio和Ansys Lumerical 求解器均與Ansys optiSLang集成，后者是專為工作流自動化和設計優化而設計的工具。我們可以使用這些集成來自動化上面介紹的工作流程。通過使用optiSLang 中的參數系統，我們可以依次添加必要的Lumerical和OpticStudio模塊，并在它們之間設置數據流。

我們關注CAE中的結構有限元，所以主要選擇了商用結構有限元軟件中文檔相對較完備的Abaqus來研究內部實現方式，同時對某些問題也會涉及其它的Nastran/Ansys等商軟。為了理解方便有很多問題在數學上其實并不嚴謹，同時由于水平有限可能有許多的理論錯誤，歡迎交流討論，也期待有更多的合作機會。

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我們關注CAE中的結構有限元，所以主要選擇了商用結構有限元軟件中文檔相對較完備的Abaqus來研究內部實現方式，同時對某些問題也會涉及其它的Nastran/Ansys等商軟。為了理解方便有很多問題在數學上其實并不嚴謹，同時由于水平有限可能有許多的理論錯誤，歡迎交流討論，也期待有更多的合作機會。

現在的問題點主要有三個： 1、人多了，難管理，資源利用率整體很低； 2、他們也用過超算，但是資源是共享的，有隨時被搶走的風險，心里沒底，而且沒法跟本地連到一起來用； 3、本地的各種維護工作，應用升級，安裝配置等工作非常繁瑣，需要耗費大量時間手工操作。 實證目標 1、COMSOL任務能否在云端跑得更快？

五、代碼的糾錯 這一段就沒法形容了，完全沒有識別出錯誤，與gpt在這塊還是具有一定差距。。 六、其他方面的測試 總結而言，chatgpt與文心一言在ansys apdl應用方面其實都半斤八兩，水哥估計其主要原因還是在于其學習APDL的素材較少，很多命令無法正確給出。

4.3 后處理（畫圖） 現在我們已經劃分好網格了，也使用Fluent求解出了偏微分方程組的數值解了，我們有了一大堆數據。這堆數據我們需要展示出來，怎么展示？？這就是后處理，其實就是根據數據畫圖。比如下面的圖，很帥氣吧 實際上Fluent軟件本身就有后處理，但是有更加專業且強大的軟件來處理數據，目前常用的軟件CFD-POST和Tecplot。

</p><p>&nbsp;&nbsp;ANSYS軟件包還提供了另外的建模軟件——Workbench中的Geometry，Geometry軟件對三維模型和和二維模型都可以進行構建，是ANSYS專門用于建模的軟件，因此建模功能遠強于ICEM。

這也就是為什么部分熟練實踐MSBE方法的系統工程師們在辛苦設計一大堆系統架構模型后，發覺如果不做專門的定制開發，就沒法把系統架構模型的邏輯信息完整傳遞到物理設計等層面，也就無法高效進行包括多學科設計優化、仿真驗證或者詳細設計等方面的活動。