转载自中新网上海新闻2024年11月16日上海数智融合论坛系列报道：近年来，云仿真作为一项新兴技术，在推动制造业数字化、智能化转型方面展现出巨大的潜力。云仿真的核心理念是将复杂的仿真任务和计算工作迁移到云端进行处理，以实现高效、灵活和可扩展的仿真体验。虚拟云仿真平台为用户提供了一个高性能的仿真计算环境，以进行各种模拟、测试和优化。平台将这些复杂的仿真任务迁移到云端，使用户可以通过网络直接对这些仿真任务进行访问和管理，而无需自己购买昂贵的硬件设备。随着这一技术的逐步成熟，云仿真正在为制造业、能源、医疗等多个领域带来深远的影响。这一概念的出现，正引领着企业、科研机构以及教育领域的变革。
云仿真平台：突破传统仿真瓶颈
云仿真平台作为云仿真技术的实际应用，拥有一系列令人瞩目的特点，极大地拓展了传统仿真的局限性。首先，云仿真平台具备卓越的计算能力。传统仿真常常受限于本地计算资源，限制了模拟的精度和复杂性。而在云仿真平台上，仿真任务可以利用云计算的强大能力，实现高度精细和高效率的模拟。其次，云仿真平台具有灵活的资源调配能力。用户可以根据实际需求，按需调配计算资源，避免了资源浪费和效率低下的问题。这种灵活性为企业在产品设计、工艺优化等方面提供了更大的创新空间。此外，云仿真平台实现了实时协同合作。多人可以同时在不同地点协同参与仿真任务，共享数据和结果，从而极大地提高了团队协作的效率。这对于跨地域、跨部门的合作项目尤为重要。
最重要的是，云仿真平台强调安全和可靠性。用户的数据和模拟结果在云端得到妥善保护，采用了多重的安全措施，确保了敏感信息不会外泄，同时也为用户提供了稳定的使用环境。
目前，云仿真平台广泛应用于许多领域，通过提供高性能计算和仿真服务，帮助各行各业更高效地进行设计、测试和优化，从而推动创新和发展。
1． 制造业：云仿真平台可以用于产品设计、工艺优化和生产线规划。例如，汽车制造商可以使用云仿真来优化汽车的碰撞测试，以确保车辆在事故中的安全性。
2. 航空航天：航空航天领域需要进行复杂的气动、热力学和结构力学仿真。云仿真平台可以帮助设计和测试飞机、火箭等载具的性能。例如，航空公司可以使用云仿真来改进飞机的燃油效率。
3. 能源行业：在能源领域，云仿真可用于优化风力发电机组的布局，太阳能电池板的性能分析等。这有助于提高可再生能源系统的效率。
4. 医疗领域：云仿真在医疗器械和手术的模拟中有应用。例如，外科手术团队可以使用云仿真来练习复杂手术过程，提高手术成功率。
5. 建筑与城市规划：在建筑领域，云仿真可用于优化建筑物的能源使用、照明系统和空调系统。在城市规划方面，可以使用云仿真来模拟不同交通方案的效果，以改善交通流动性。
6. 游戏开发：游戏开发人员可以使用云仿真来测试虚拟世界中的物理效果、碰撞检测等，以提供更逼真的游戏体验。
7. 金融领域：在金融风险管理中，云仿真可以用于模拟不同的市场情景，帮助金融机构评估风险并制定相应的应对策略。
8. 教育与培训：云仿真平台也在教育和培训领域得到应用，帮助学生和专业人士进行模拟实验和练习，提升他们的实际操作能力。
设计仿真一体化：革命性的CAE强度仿真分析功能
设计仿真云平台的一大亮点在于其对CAE（计算机辅助工程）强度仿真分析功能的深度优化。传统CAE软件对硬件依赖较大，成本高昂，且需要繁琐的本地部署。而以龙思云为代表的设计仿真云平台，通过优化CAE强度仿真分析功能，为企业提供了一体化解决方案。该平台具备精准模型导入、灵活边界条件设置、先进求解算法以及全面可视化分析等功能，能够高效解决复杂工程问题。同时，依托分布式计算和动态资源调度技术，平台在性能和成本之间实现了理想平衡。
精确的模型导入与处理龙思云平台兼容多种主流三维建模软件的模型格式，支持复杂机械零件和大型装配体的精准导入。平台内置的几何修复功能可以自动处理模型中的缺陷（如缝隙和重叠面），确保输入模型的高质量，从而提升仿真分析的准确性。
材料属性的精准定义平台提供了涵盖金属、非金属等多种材料的丰富数据库，每种材料均附带详尽的物理参数。此外，工程师还可自定义材料特性，模拟特殊材料在不同工况下的表现，帮助企业更好地预测产品在实际环境中的性能。
边界条件与载荷的灵活设置平台支持多种边界条件（如固定、位移、旋转）及载荷形式（集中力、压力、动态冲击等）的设置，能全面模拟产品在各种实际工况下的受力情况。这一功能尤其适用于复杂产品的结构强度评估和优化设计。
先进的求解算法与云计算集成龙思云采用了基于云端分布式计算的先进求解算法，可高效处理多种非线性问题（如材料非线性、几何非线性）。借助弹性扩展的计算资源，工程师能够在合理时间内完成大规模分析，同时节省硬件投资。
全面的结果可视化与分析仿真结果通过应力云图、位移云图等直观方式呈现。工程师可以轻松定位高应力区域，分析结构薄弱环节，并通过对比不同设计方案实现产品的轻量化和高性能化目标。
作为龙思云的核心技术领军人物，江四红先生凭借对行业痛点的深刻理解和技术前瞻性视野，推动了设计仿真云计算技术的持续突破。他领导团队以数据安全、计算效率和远程协同为核心发力点，不断创新，为企业提供了更智能、更高效的云仿真平台。
数据安全：技术与信任的双重保障 江四红先生主导开发了零信任架构和分布式加密技术，有效解决了云计算环境下企业核心数据的安全问题。他还引入区块链技术，实现了数据操作的全流程记录和溯源，不仅提升了数据的透明度与可追溯性，还增强了用户对平台的信任度。这种双重保障机制，特别适合高敏感性行业，如航空航天和金融领域，为企业在全球化竞争中保驾护航。
高效计算资源调度：突破传统局限 针对复杂仿真任务对计算资源的高要求，江先生带领团队研发了基于人工智能的动态资源分配算法。该算法能够智能预测任务负载，优化资源调度，实现多任务并行处理和实时响应，大幅提高计算效率。尤其在多用户并发和工业级仿真环境下，该技术显著降低了系统运行成本，为企业解决了资源闲置与性能不足的双重困境。
远程协同与实时可视化：重塑协作模式 江先生深刻洞察到分布式团队在全球化趋势中的需求，他推动开发了远程协同与实时可视化技术，突破了地域和设备限制。工程师和设计师能够在平台上同时对仿真模型进行编辑、分析与优化，无需耗费时间同步数据。这种技术不仅提高了团队协作效率，还为复杂项目的快速推进提供了有力支持，帮助企业大幅缩短研发周期。
江四红先生的技术领导力不仅体现在技术层面的创新，更在于他对行业未来发展的洞察。他认为，设计仿真云计算的核心价值在于赋能企业，让所有规模的企业都能平等地利用高性能计算技术进行创新。通过他的引领，龙思云平台不仅解决了企业的实际问题，还推动了制造业和其他行业向数字化、智能化方向的深度转型，展现了云计算技术在产业变革中的巨大潜力。
设计仿真云平台作为制造业技术变革的核心引擎，正在通过其独特的技术优势深刻改变行业格局。首先，云平台依托云计算强大的弹性资源和高性能计算能力，突破了传统仿真对硬件的依赖，能够快速处理复杂的几何模型、多物理场耦合模拟以及大规模非线性力学问题。这种计算能力的提升，使企业能够在更短时间内完成高精度设计与仿真，显著加快产品研发周期。其次，云平台的数据驱动特性为制造业提供了从设计到生产的全生命周期优化支持。通过数字孪生技术，平台将仿真与实际生产环境相结合，实现实时监控和动态优化；借助大数据分析与人工智能算法，平台能够挖掘设计参数与性能表现之间的深层关系，帮助企业快速优化产品设计。此外，云平台的实时协作能力打破了地域和设备的限制，跨区域团队可以在统一的云端环境中共享数据、同步仿真模型并联合优化，这种协同能力极大提升了全球化制造网络的效率，同时推动供应链上下游的联合创新。
云平台的集成化与智能化特性进一步增强了其在制造业中的战略地位。它整合了从计算机辅助设计（CAD）、计算机辅助工程（CAE）到计算机辅助制造（CAM）的全链条功能，形成一体化解决方案，使设计仿真结果能够直接对接生产流程，推动制造工艺的快速迭代和优化。结合边缘计算技术，云平台还能够在制造现场实现实时数据分析与反馈，加速智能化工厂的建设。同时，弹性付费模式和按需使用的特点显著降低了企业，尤其是中小企业的技术门槛，让它们能够以更低的成本获得高性能计算能力。这不仅为中小企业注入创新活力，也提高了行业整体的技术竞争力。
值得一提的是，设计仿真云平台的高安全性为企业在数据存储与传输中的隐私保护提供了强有力的保障。平台采用动态加密技术、零信任架构以及区块链技术，确保数据的完整性与可信性，从而赢得了用户对云端计算的信任。这种安全机制在知识产权高度敏感的制造业中尤为重要，尤其是在航空航天和高端制造领域。此外，云仿真的虚拟试验功能能够显著减少物理实验的次数，不仅优化了材料和资源的使用效率，还大幅降低了研发能耗和碳足迹，与制造业可持续发展的目标高度契合。作为工业4.0的重要组成部分，设计仿真云平台通过智能化、网络化和数字化的深度融合，推动制造业迈向高效、绿色、智能的新阶段，成为未来制造业技术创新不可或缺的核心驱动力。（记者：李伟冬 缪璐）
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