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除了Abaqus以外，實際上我們還測試了其他一些不那么熱門的仿真軟件，但效果就差很多，代碼邏輯雖然對，但AI寫出來的大部分函數壓根就不存在，當然，這主要是因為軟件自身的API函數庫可供使用的函數太少。 3. 當然啦，要替代人工還差很遠，即使這么簡單的例子，也出現一些小錯誤，更不用說一些更復雜的例子了。但真是個好工具！

還有聽說你講的時候說能同時無縫導入Nastran和Abaqus模型，然后當場拿個U盤拷個你完全不知道是什么的bdf模型給你電腦，對著開會的投影看你的軟件是否真的能導入成功，所有人注視著屏幕看你的三維顯示那邊會不會出現他的模型。不管如何，這些實際用戶的需求才能真正促進我們軟件的進步。

對自研CAE軟件開發者來說，自研結構CAE軟件是否真的要和商軟去比拼接觸等復雜算法還是花更多時間在精雕細琢那些常用功能上，這也是開發者需要慎重考慮的問題，而且很多自主CAE軟件連常規線性問題都算的不對，或者都沒法用鼠標穩定的走完那些材料、屬性、邊界、加載等流程，用戶又怎么會相信你能算對接觸這種復雜問題的？

對于前面的例子，對于非跨區域的結果，也可以在Abaqus與HyperView中進行等效的設置。比如我們查看應力分量S11結果。

再就是如果能翻墻的話Allan Bower 的網站也是非常好的資料并且給了不同版本的代碼，Brown University畢業的學生跟ABAQUS軟件有千絲萬縷的聯系（當然也是聽說），去年上課的時候教授是Brown University畢業的大神，他說比較早期的ABAQUS是Brown University的學生參與了早期的設計，因此編程思路上跟Allan Bower教授網站上給的代碼非常相似，包括形成總剛度矩陣的方式等

</p><p>2 采用ABAQUS內置的裂紋模擬技術手段</p><p>主要是通過采用ABAQUS提供的一些模擬方法實現真裂紋的模擬，主要包括：圍道積分法、debond節點解綁（準則：臨界應力、COD、裂紋長度與時間、VCCT、低周疲勞）、cohesive element、cohesive surface、xfem（LEFM和粘性片段法）等等。

多保真模擬：AI 算法可用于結合低保真和高保真模擬，例如通過訓練機器學習模型以根據低保真模擬的輸入預測高保真模擬的輸出。 這里有些針對不同行業的具體應用例子： 材料科學：人工智能可用于優化材料建模和分析的仿真參數。例如，遺傳算法可用于尋找晶體結構預測的最佳參數。

有 ANSYS、ABAQUS、ADINA、LS-DYNA、NASTRAN、COMSOL Multiphysics、CSI等知名有限元軟件公司； FEM新時代(2018- present) 這一塊實屬知識盲區，就隨便摘抄了點，詳細請看原文獻。