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2025
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CAE工作如何实现数字化
习近平在中共中央政治局第三十四次集提学习时讲话:党的十八代以来，党中央高度重视发展数字经济，将其上升为国家战略; 党的十九届五种全会提出，发展数字经济，推进数字产业化和产业数字化，推动数字经济和实体经济深度融合。党的二十大报告强调，“支持中小微企业发展”“支持专精特新企业发展”“促进数字经济和实体经济深度融合”，为推动中小企业数字化转型指明了方向，提供了根本遵循。
我们公司作为国企，响应国家政策，结合自身实际情况，在数字化转型过程中，在公司的技术研发方面，提出了数字化设计。数字化设计的基础是模型，主题是优化设计，核心是数据管理（数据挖掘、赋能）。
CAE科室作为技术中心一部分，其本职工作是虚拟化验证，较早的实现了信息化，那么数字化工作如何开展？
数字化过程中必然会运用到新技术、新设备，但是这不是数字化的目的，作为企业，数字化的目的是盈利。CAE技术主要是验证设计方案、优化设计方案，缩短产品研发周期，降低研发成本，从而提高产品的竞争力。结合以上原因，CAE工作的数字化做以下几点的思考。
方案验证：采用CAE技术验证方案时，传统的方式，都是产品设计师完成方案的设计、修改，CAE工程师再分析，周而复始，直至满足技术要求，时间周期长且得到的不一定是最优方案或则较优方案。在数字化设计过程中，尽可能的减少人员参与度，将更多的工作由电脑完成，以达到效率最高、时间最短、方案最优等目的。因此，产品设计、分析都必须参数化，这样可以提高产品设计效率，增强设计灵活性，快速、精准的分析，快速找到最优方案，优化决策过程。其次，产品设计首先设计的是产品的性能、功能，针对性能设计建立产品理论设计系统，只需要产品的关键参数，不需要三维建模，就可以计算出产品的性能，效率更高，方案筛选更为快捷、精准。
数据库：材料的性能参数是CAE分析的必须输入参数，所以要建立材料数据库，用于储存收集、测试所有产品涉及的所有材料在不同状态下的参数；我们产品都是批量生产的，很多产品具有相似性，不同项目之间可以借鉴，产品间的差异性也会提供设计经验，所以必须建立产品数据库：CAE分析数据+实验测试数据，这样的数据库，可以相互验证实验方法和CAE分析方法的合理性，共同提高精度。
数据管理：数据不仅仅是收集、存储即可，首先要保证数据的质量，即数据是有效的、可靠的，且数据是完整的，有利用价值；其次是数据的管理，数据可以共享，使得数据价值最大化，但是数据的来源必须唯一，不能任意的编辑、修改，数据涉及较多内容，应该做好保密工作，除此之外，数据安全应该考虑数据备份，防止客观原因损坏；最后，利用大数据技术、AI技术，实现智能化，达到数据赋能的目的。
算法：算法是数字化工作的灵魂。产品的设计和CAE分析的算法大都来源于商业软件或则行业通用算法，其优点是可以低成本、快速的实现目的，缺点是精度不高，和具体产品的贴合不高，往往需要做一定的简化，要实现特定的计算，难度大。要实现数字化，首先，借助数据库中的数据，对现有的算法进行优化，提高精度；其次，针对具体产品，开发特定的算法，以满足特需，弥补由于算法的缺少，出现的理论数据盲区；最后，整合多种算法，减少计算过程，实现一次计算能够得到多种结果，实现多目标优化，智能决策。
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