中心承力筒是航天器的核心承力骨架，承担着载荷传递、设备安装与箭器对接等关键功能，具有结构形式复杂、设计参数多、迭代频次高的特点，是航天结构设计中典型的“变 几何 、高迭代”场景。中心承力筒设计中的核心瓶颈之一，是 变几何 构型 带来的迭代 难题。工程设计中 ，中心承力筒 壁厚、弹托形式等结构参数频繁变化，衍生出海量 几何构型方案 。传统有限元需反复修改模型、重 构 网格，迭代繁琐、周期极长，单次高保真瞬态仿真耗时 长 达数小时，效率 较低 。本 案例 依托 Smart-SIM 工具 ，针对性实现变几何下力学响应的 秒级 预测，高效破解 中心承力筒 结构设计与校核的低效难题。

0 1 仿真方案与数据集搭建

  本案例基于智能快速预测工具 Smart-SIM V1.0平台完成样本构建、模型训练、模型计算、模型导出全流程操作 ， 搭建数据驱动的 AI代理模型，有效替代传统有限元仿真，适配几何变化的工程预测场景。

  本 案例 数据集由 C omsol 仿真 软件 生成 173 组 VTU格式有效样本 构成 ，核心监测物理量为应力与位移。训练前进行全量样本一致性校验，样本查看如 图1 所示，模型训练资源配置如 图2 所示。

  图 1 样本查看图

图 2 训练资源配置界面

样本处理完成后，采用平台专业模式开展模型训练，可自主选择算法类型，精细化设置模型参数与训练参数，适配高精度工程仿真需求，算法设置界面如 图3 所示 。针对中心承力筒几何变化复杂的特点，设置几何与物理场采样点数各 50000，保证模型能充分学习不同构型下的力学响应规律；模型采用隐向量维度 128、 3层隐藏层、每层 128个神经元的中等规模结构，兼顾模型表达能力与训练效率，适配 4060单卡 硬件的算力水平；训练策略上，选用学习率 0.0001避免训练震荡，设置迭代步数 2000早停步数 200防止过拟合，以 MSE损失函数保证应力、位移场的整体预测精度。

  图 3 算法设置界面

0 2 Smart-SIM 预测效果展示

       Smart-SIM 突破 传统仿真 难以 适配变几何批量计算的行业瓶颈，实现仿真效率质的飞跃。传统有限元面对不同 中心承力筒 几何构型，必须逐一修改模型、划分网格、提交 计算 ，全套流程耗时数小时甚至数天；而训练完成的 AI模型，仅更新几何即可秒级输出完整应力、位移场。本案例模型训练时长 1.5h（ 4060单卡 ），适配工程多变的设计场景。

  训练完成后，用户可直观查看应力、位移两个物理量的数值仿真结果、 AI模型计算结果和逐点计算误差，如 图4 所示，应力最大值偏差不超过 5 %。

  图 4 仿真结果和模型计算结果的对比及误差云图

  模型训练 过程中 损失函数曲线平稳收敛（见 图5 ）， 表示 模型学习充分，具备 良好 的稳定性与泛化能力。最终测试指标显示如 图6 所示，模型R² 值 约 为 0.96， RMSE 、 MAE 等 误差指标均控制在工程可接受区间，精度可靠、误差可控，可替代传统重复 性 仿真，用于 中心承力筒 的设计与校核工作。

  图 5 损失函数变化曲线示意图

  图 6 总体误差

03 模型复用与离线部署能力

  模 型精度验证达 到可接受范围 后，可直接保存备用 如 图7 ，支持全新自定义几何模型导入，真正实现 变 几何场景的通用化预测。本案例导入全新 中心承力筒 几何模型，软件可快速输出对应的力学响应结果，可视化云图如 图8 所示。

图 7 模型保存界面

  图 8 新几何预测结果云图

同时，Smart‑SIM 可将训练完成的模型导出独立 EXE 程序如 图9 所示，导出的 EXE 程序可脱离软件平台，通过命令行调用预测，满足工程自动化批量计算需求。程序最终自动输出VTU 格式结果文件，可通过新建工程作为样本导入查看，也可借助第三方可视化工具对结果进行查看，效果如 图10 所示，在几何相同的情况下，与软件中 图8 的预测结果一致。

图 9 模型导出

  图 10 第三方后处理软件 查看结果 云图

04 案例总结

该 中心承力筒 力学性能智能预测案例，落地价值清晰，精准解决行业核心痛点：

1. 变几何构型的批量仿真难题，改善传统仿真迭代繁琐、校核周期过长问题，大幅提速 中心承力筒 结构研发迭代；

2.仿真效率实现超百倍提升，同时精度在可接受范围，兼顾高效性与可靠性；

3.模型泛化能力强，可复用性高，可迁移应用于同类航天筒体结构的力学预测场景。

   目前 Smart-SIM智能快速预测工具 V1.0 已正式上线！

   欢迎广大工程技术人员体验 AI 极速仿真能力！