应用价值

从“工具辅助建模”迈向“认知增强工程”,打造以模型为核心、AI为引擎、仿真为验证手段的新一代智能数字样机平台,显著提升复杂系统工程的敏捷性、可靠性与创新力。

提升工程效率

自动化需求解析、模型生成、仿真配置等重复性任务,减少人工干预。 实现“自然语言 → 模型 → 仿真 → 决策”端到端流程,缩短系统开发周期。

增强模型一致性与可追溯性

Agent 主动维护需求、架构、行为与仿真之间的双向追溯链。 自动检测并修复模型不一致、接口失配等问题,保障全生命周期模型完整性。

降低专业门槛,促进跨域协同

大模型作为“语义桥梁”,使非建模专家也能参与系统设计与验证。 Agent 协调多学科团队,Skill 封装领域工具,实现机械、电子、软件等领域的无缝协同仿真。

支撑数字工程与数字孪生演进

构建“建模–仿真–实测–反馈–迭代”的闭环,推动MBSE模型向动态、自适应的数字孪生体演进。为未来智能运维、预测性维护等场景奠定模型与数据基础。

AI辅助数字样机解决方案

应用场景

智能需求建模与验证

解析用户自然语言需求,自动生成结构化SysML需求元素,并识别模糊、冲突或遗漏项。调用需求-模型一致性检查、可追溯性分析等工具;触发基于需求的仿真用例生成。

自动系统建模与演化

根据架构描述,生成初始SysML模型(如块定义图BDD、内部块图IBD、活动图等)。执行模型转换(如从功能模型到行为模型)及合规性校验等操作。

仿真驱动的设计验证与优化

解析SysML模型,推荐合适的仿真类型(性能、热、控制、故障等),并辅助编写仿真脚本。自动配置仿真参数、调用仿真工具(如MATLAB/Simulink、AMESim、ANSYS、Modelica),支持一键执行与结果解析。

智能问答与决策支持

智能助手作为随时待命的百科全书,为用户提供概念解析、方法论指导和标准查询等服务;辅助分析架构权衡、接口规范、仿真结果等,基于上下文主动推送风险预警和优化建议。