设计迭代周期极限压缩方案:AI驱动航空发动机叶片分析

在航空发动机研发领域，发动机叶片作为核心动力部件，其设计精度与仿真效率直接决定整机性能与研发周期。传统叶片设计仿真因跨多物理场、流程冗长等问题，成为制约研发提速的关键瓶颈。

云境智仿以智能求解器为核心引擎，结合代理模型技术打破传统桎梏，不仅实现叶片设计仿真周期的量级压缩，更可适配多类工程仿真场景，为航空动力及更广领域的研发注入全新动能。

一、行业痛点：航空发动机叶片设计的“效率困局”

航空发动机叶片的工作环境极端复杂，叶片需在承受高温、高压气动力的双重作用下，满足空气动力学和结构可靠性的性能要求。往往需要根据仿真分析结果和试验验证结果进行多轮的设计迭代，调整叶片几何形状、翼型轮廓、冷却系统等参数，实现预期性能目标。

传统叶片设计流程，存在以下痛点：

多场耦合流程冗长，迭代周期漫长：每次叶片设计迭代都需串联气动热、气动力、预应力模态等多个物理场仿真环节，从基础物理场分析到最终模态结果输出，流程冗长，单次迭代往往耗时数天，严重拖慢研发节奏。
人力技术成本高昂，门槛居高不下：各物理场仿真需专业人员熟练操作不同仿真软件（如Starccm、Ansys、Abaqus等），且需深入掌握气动热、气动力等复杂分析逻辑，不仅对人员专业度要求极高，还需投入大量人力进行流程衔接与数据处理。
历史数据价值闲置，知识沉淀不足：企业在长期研发中积累了海量设计与仿真历史数据，但传统流程中这些数据仅作为存档留存，无法转化为支撑新设计的“智能资产”，导致研发始终在“重复试错”中推进。

针对传统流程的核心痛点，云境智仿创新性地引入AI代理模型技术，通过深度融合物理机理与智能算法，成功研制出发动机叶片振动智能求解器。打造了“端到端智能求解体系”，重构叶片设计仿真逻辑。

解决方案并非简单替代传统仿真工具，而是通过AI技术对仿真流程进行“智能提效”，核心分为三大步骤：

第一步：智能求解器赋能数据训练 – 深度挖掘企业过往叶片设计、仿真沉淀的海量数据（涵盖不同工况下的温度场、压力场、模态结果等），分析关键影响因子。依托智能求解器的多源数据兼容与自适应分析能力，快速完成不同格式、不同维度数据的清洗、特征提取与模型训练。
第二步：求解器驱动端到端代理模型构建 – 智能求解器将训练过程中积累的多物理场耦合分析逻辑、数据映射规则进行通用化沉淀，基于此构建“输入核心参数-输出模态结果”的端到端代理模型。
第三步：新设计快速仿真预测 – 针对新叶片设计方案，仅需输入核心设计参数（如叶片几何尺寸、材料属性、工况条件等），模型即可在极短时间内完成模态分析预测，同步输出与高保真仿真相匹配的结果。

多工具数据兼容，通用性贯穿全流程 – 云境智仿智能求解器具备全面的的格式解析与数据适配能力，可无缝导入Starccm、Ansys Workbench、Fluent、Abaqus等主流仿真工具的计算数据，无需额外开发数据接口即可实现多源历史数据的高效复用。模型训练完成后，求解器可驱动代理模型直接对接企业现有各类仿真流程。
独特的小样本高可信求解算法：通过创新性的算法设计和理论应用，用户只需少量仿真数据样本，即可训练专属的智能求解器，极大降低了训练数据制作成本，且仿真结果可信度有保障。

相比传统叶片设计仿真流程，AI驱动解决方案以“效率、门槛、数据”为核心，实现研发价值的全方位提升：

跳过冗长流程，大幅提升效率：跳过气动热、气动力的分步计算，即可快速得到模态分析结果，显著缩短单次仿真时间。经实际验证，AI模型可在5分钟内完成叶片性能预测，相比传统流程节省超过1小时的单次处理时间，设计迭代效率提升12倍以上
降低使用门槛：无需深入掌握气动热、气动力的复杂分析逻辑，仅需关注核心输入条件，即可完成模态分析，简化了设计流程的操作复杂度
激活历史沉淀数据价值：将过往设计、仿真产生的历史数据转化为设计支撑，充分发挥知识价值