AI CAE仿真新思路：如何用RAG让Abaqus脚本生成告别工程幻觉
AI CAE仿真进化论/第 03 期假设你向大模型提出这样一个请求：请编写一个Abaqus脚本，创建带孔板拉伸模型，实现自动网格划分并输出最大应力值。它很可能迅速生成一段Python代码。然而，这段代码究竟是否可信？其调用的API是否兼容现有Abaqus版本？材料参数是否存在单位问题？边界条件和网格尺寸是否有工程支撑？这正是AI CAE从"看似智能"迈向"真正实用"必须跨越的关键障碍。在前两期中，我们探讨了AI首先接管可脚本化的Abaqus工作流程，以及Agent需要形成"需求、脚本、执行、结果、修正"的
AI CAE 演进首章：莫问 AI 通不通力学，先看 Abaqus 流程脚本化
AI CAE 仿真进化论/第 01 期此前的《Abaqus Python 脚本建模》系列聚焦于：利用 Python 操控 Abaqus，将依赖鼠标的建模过程转化为可重复使用的脚本代码。本系列将在此基础上深入探讨：当 Abaqus 的工作流已能通过脚本完整描述时，它是否还能进一步被 AI Agent 所调用、校验及统筹？前一系列阐述的是"代码驱动 Abaqus"，而本系列则聚焦于"智能体调度工程流程"。●一、Abaqus 用户真正的痛点，并非仿真技术本身在使用 Abaqus 一段时间后，疲惫感往往不源于"是
神经网络本构模型在Abaqus中的实践应用
将人工智能（AI）与机器学习（ML）融合到计算力学领域，标志着重要的技术突破，尤其在Abaqus这类高精度有限元分析（FEA）软件平台上表现尤为突出。这一创新应用的核心在于把AI驱动的本构模型和材料模型（NNCM）直接嵌入到Abaqus求解器核心，并借助用户材料子程序实现：UMAT适用于隐式分析（Abaqus/Standard），VUMAT适用于显式分析（Abaqus/Explicit）。此技术方案代表了Abaqus开发的重要里程碑，使得研究人员和工程师能够在有限元模拟中实现智能化的、数据驱动的材料行为描