这一趋势推动产品研发从“缓慢、高门槛、试错型”的传统模式，加速走向“快速、智能化、创新驱动”的新模式，也为灵易智能设计平台提供了广阔的应用舞台。在“生成式AI赋能千行百业”的浪潮下，灵易智能设计平台正以智能生成为起点，以已有产品模型与数据集为内核，重新定义产品设计的未来范式，助力企业智能化转型。只需给出场景、若干样本，灵易智能设计平台即可完成智能生成与快速筛选，让结构因智能而生，让设计回归创造本源

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。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。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

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，具备优异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0.98，RMSE、MAE误差指标均控制在工程可接受区间，没有明显过拟合现象，精度可靠、误差可控，可替代传统数值仿真而作为代理模型用于船舶隔振筏架的快速设计校核工作。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

为帮助工程师标准化、高效化完成 AI 训练数据集搭建，本文将从数据质量、样本数量、拓扑制备方法、仿真数据格式四大核心维度，分享 5 条工程实操技巧，告别盲目堆算例、无效跑批的研发痛点，快速产出可落地、可复用的工程级 AI 数据集。结构规则、参数可驱动的模型，可提前绑定尺寸、工况等参数，依托脚本实现全流程自动化跑批，无需人工干预，批量生成海量差异化样本，是数据集搭建的最优方案。异形、非标模型无法参数

能够适配振动、转速、电压、温度、光学、声学、粉尘等多类型工业传感器接入，兼容ARINC 429、RS 232、USB、以太网等工业常用总线协议，并支持蓝牙与无线通信。以故障数据库为基础，结合以可靠性为中心的维修分析（RCMA），梳理各类故障的维修流程、修复方案，构建包含故障类型、维修任务、时机、间隔及资源的维修策略库。将故障知识库、维修策略库、本地化预测模型及判定规则，整体封装至边缘健康管理终端，

在数字驱动研发与运维的时代，仿真技术已成为探索物理世界的核心。然而，当创新速度要求以“天”甚至“小时”计时，传统的高保真CAE仿真，却因其固有的“重计算”模式，在多个关键场景中陷入窘境。