产品与核心技术
传统的CAE工作流通常面临：仿真计算成本高、周期长，以及工程依赖性强，人才要求高的挑战。
我们通过将物理仿真转化为秒级的实时反馈机制，彻底打破这些壁垒。
为什么我们与众不同
我们的核心技术栈壁垒包括：
- 多架构神经网络融合： 将 CNN、RNN、MLP 与图神经网络等互补结构纳入统一训练与推理管线，在几何与网格张量表征上构建高保真代理模型。
- 物理信息神经网络 (PINNs)： 确保我们的 AI 并非简单的“黑盒猜测”，而是遵循底层物理规律的解。
- AI-First 原生基础架构： 基于现代深度网络技术和分布式推理引擎从零打造。
端到端自动化流
工程师无需再耗费数周去调整网格重构和设置边界条件：
- 自动提取： 直接兼容和导入 Ansys、Abaqus 等工程文件数据。
- AI 预处理转换： 将任意复杂的异形三维几何体转换为统一的大模型张量表征。
- 瞬时推理 (Instant Inference)： 执行基于前沿算子架构的代理网络，即可在一瞬间全息返回应力、热力等三维物理场结果。
iAISIM 平台体验
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界面导览
模块演示
客户案例与落地成果
我们赋能航空航天、新能源汽车及高端制造领域的顶级企业。以下既包含可公开的技术验证案例（节选自我方案例材料），也汇总了行业侧落地中典型的效率转变。
技术验证案例（节选）
案例一：生物组织多物理场耦合 — 正常压力脑积水
该仿真模型采用耦合孔隙压力–热单元方法，对正常压力脑积水在结构–热耦合载荷下的非线性行为进行研究。仿真涉及脑组织的超弹性材料本构；在正常压力与热载荷共同作用下，利用耦合单元求解位移、孔隙压力及温度场。
下列图示与演示视频为公开技术案例配套材料，视觉呈现与全站风格一致。
案例二：涡轮机械叶片 — 热态 / 冷态几何与 NASA Rotor 67
在涡轮机械工程中，热–冷法常用于转子叶片设计：制造完成后的几何称为冷态几何，运行状态下受热与离心力影响后的形状为热态几何。设计通常从目标热态出发，经迭代得到可制造的冷态几何。
模型与网格： 采用美国国家航空航天局（NASA）Rotor 67 风扇叶片盘的扇区模型，属航空航天涡轮风扇发动机压气机子系统应用；单扇区采用 SOLID186 实体单元划分网格。
施加的载荷与边界：
- 由转速引起的离心载荷；
- 参考温度与工作温度差异带来的热载荷；
- 叶片表面的非定常流场压力；
- 施加于相应单元上的热边界条件，元件温度在 100°C 至 400°C 范围内作用。
下列图示与 F1 / F2 演示为同一组案例配套材料。
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