方案亮点：AI如何赋能热仿真？

索为科技的AI热仿真方案，结合深度学习与物理仿真，为企业提供更智能、更高效的研发工具：

✅ 仿真速度提升10-100倍——AI模型替代部分计算，大幅缩短分析周期
✅ 高精度预测——基于历史数据训练，确保结果接近真实物理仿真
✅ 智能优化设计——自动推荐最优散热方案，减少人工试错
✅ 无缝对接现有工具——支持主流CAD/CAE软件，降低学习成本

 方案分享：基于AI的热仿真分析工具

基于AI的热仿真分析工具采用先进的物理信息神经网络（PINN）架构，为工程热管理问题提供高效、精准的仿真解决方案。本方案突破传统有限元方法的局限，实现无网格化计算、高维问题适应性以及数据驱动能力，显著提升热仿真效率和精度。

基于物理信息神经网络（PINN）的热仿真解决方案，相比传统有限元方法，在计算效率、适应性、数据融合和实时性等方面具有显著优势。其无网格化特性大幅简化了复杂几何结构的前处理流程，天然支持高维问题求解，同时通过融合实验数据与物理方程，提升了仿真的准确性和泛化能力。训练完成后，模型可实现毫秒级响应，为工程热设计提供高效、精准的智能支持，彻底改变了传统仿真耗时冗长、依赖人工调参的局限性。这一创新技术为工业热管理领域带来了革命性的效率提升和成本优化。以下为方案对比：

基于PINN架构的求解器，与传统有限元求解器有着诸多优势，但是仍然面临多学科知识融合要求高、精度控制调参复杂以及数据质量控制（样本数量少、设计数量有限、故障数据有限等）等技术挑战，这使得技术难度高，实现难度较大。

索为针对热仿真版块面临的技术挑战，索为AIAE在基于PINN模型架构上研发的AI热仿真软件，采用8层残差网络结构，创新性地引入边界距离函数算法，实现复杂边界条件的自动满足。通过动态权重调节技术（λ₁:λ₂:λ₃=1:10:5），在训练初期优先保证边界条件收敛，后期聚焦PDE残差优化，最终误差控制在5%以内。建立包含材料参数库、历史实验数据、产线实时数据的多维度数据库，支持用户自定义扩展。独创的半物理模型融合算法，在样本量不足（<100组）时仍能保持90%以上的预测准确率。

索为AIAE通过建立包含材料参数库、历史实验数据、产线实时数据的多维度数据库，支持用户自定义扩展。独创的基于半物理模型半数据样本的物理融合神经网络模型，在样本量不足时仍能保持90%以上的预测准确率。

除此之外，索为AIAE通过几何模型自动识别模块，支持STEP/IGES等主流格式直接导入，前处理时间缩短80%。内置的热源智能识别算法可自动定位IC/PNL等发热元件。训练完成的模型可实现10ms级实时响应，配套开发的热流效率自动计算模块可即时输出关键性能指标。支持设计参数自动优化迭代，典型案例显示优化周期缩短70%。

宁波索为科技自主研发的基于物理信息神经网络（PINN）的AI热仿真分析工具，可为电子设备厂商缩短70%的热设计周期、帮助新能源企业降低80%的仿真验证成本，同时提升工业装备的散热性能平均提升30%，开创了工程热管理领域智能化仿真的新范式。

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