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"的完整闭环。

进入第3期，让我们拆解闭环的首个环节：RAG如何赋予AI可靠的工程参照。

图1｜RAG在AI CAE闭环中的定位。它并非取代脚本生成、执行和人工审核流程，而是将"工程依据"前置到脚本生成阶段，确保后续操作有据可依。