湖北
國產替代新方案，分鐘級預測車輛結構耐撞性與B柱侵入量
汽車安全開發是一場與時間賽跑的游戲。從概念設計到整車上市，CAE工程師需要針對C-NCAP、C-IASI等嚴苛規程進行成百上千次的碰撞迭代。Ansys LS-DYNA作為行業金標準，其計算精度無容置疑，但在面對“上午改數模、下午出結果”的敏捷開發需求時，動輒12-48小時的單次碰撞計算時長，成為了制約中國車企“換道超車”的最大瓶頸。
更何況，在軟件供應鏈安全審查日益嚴格的今天，國內頭部主機廠及零部件巨頭已將仿真工具的自主可控提升至戰略高度。佳研依托近二十年的CAE服務經驗，正式發布自研AI碰撞預測系統——Crash-AI，專為中國汽車工況優化而生。
核心突破：從“物理求解”到“特征推演”
Crash-AI采用先進的幾何深度學習技術，不再依賴于傳統的參數化（如僅改變料厚），而是能夠直接“看懂”CAD形狀的細微變化——例如B柱加強板形貌的調整、前縱梁誘導槽位置的偏移。
應用場景一：概念設計階段的“虛擬試驗場”
車身結構工程師只需將未畫網格的CAS面數據輸入Crash-AI，系統可在5分鐘內輸出關鍵性能指標預測：
剛性墻反力峰值曲線
關鍵截面變形模式動畫
加速度波形趨勢
這讓工程師可以在早期拋開繁瑣的網格修復工作，專注于尋找最優的傳力路徑。測試數據顯示，Crash-AI對正面100%重疊剛性壁障碰撞的變形預測，與LS-DYNA計算結果的重合度高達92%以上
應用場景二：優化迭代的“智能過濾器”
在進行多學科優化（MDO）時，200個樣本點中可能僅有10個是真正有價值的帕累托前沿解。佳研Crash-AI可先行在1分鐘內篩選掉80%的無效設計變量組合，僅將最有可能通過考核的少數方案提交給LS-DYNA進行高精度驗證。算力消耗降低70%，設計周期縮短50%
國產替代的安全底座
佳研Crash-AI擁有完全自主知識產權的底層架構，支持在華為昇騰、海光DCU等國產硬件平臺上高效運行。我們承諾：
物理隔離的私有化訓練，模型永遠留存在車企研發內網。
針對中國保險汽車安全指數（C-IASI）專項優化，對國內特色的MPDB工況、25%小偏置碰工況的AI預測精度進行特殊校準。
結語：當國外軟件巨頭通過云端AI收取高昂的Token費用并控制數據流向時，佳研選擇用扎根中國的自研算法，為中國車企裝上反應更迅速、數據更安全的結構安全“大腦”。Crash-AI，讓您的每一次碰撞迭代，都快人一步。
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