以 AI 赋能 CAE 仿真：FLOW-3D中国亮相2026镁合金压铸产业论坛

2026年10月17日，2026镁合金压铸产业论坛（深圳）在深圳硬石酒店隆重举办。本届论坛聚焦镁合金压铸与半固态成形前沿赛道，搭建专业技术交流与供需对接平台。FLOW-3D 中国受邀出席并发表主题演讲，与行业同仁展开技术交流。

FLOW-3D 中国蔡毓斌博士以《镁合金半固态成形Al 一 基于模流仿真数据的智能预测》为题发表演讲。

随着轻量化需求持续增长，镁合金半固态成形技术在模具及浇注系统设计、工艺优化等方面面临着更高的技术要求。传统 CAE 仿真虽然能够提供基于物理模型的分析结果，但复杂工况下的计算耗时较长，工程师往往受限于研发周期，难以对大量设计方案进行充分评估与优化。

在相关技术演讲中，FLOW-3D 专家蔡毓斌博士发布 FlowEcho AI，展示人工智能与传统 CAE 仿真深度融合的应用方向，推动 CAE 从传统的仿真分析与结果验证工具，向基于工程数据的快速预测与设计优化平台拓展。

一、突破传统计算瓶颈：以仿真数据驱动快速预测

传统工程研发通常遵循“设计—仿真—结果分析—方案优化”的迭代流程。随着设计方案数量增加，仿真计算成本与研发周期也随之增加，制约了工程师开展多方案对比和工艺优化的效率。

FlowEcho AI 并不取代传统物理仿真，而是利用已有的 FLOW-3D 历史仿真数据进行模型训练，实现相关成形过程及结果的快速预测，为设计方案筛选和工艺参数优化提供支持。

以演讲中展示的案例为例，针对约 600 万网格规模的计算任务，传统仿真耗时约 2 小时，而 AI 推理仅需约 8 分钟。通过 AI 快速预测，工程师能够更高效地评估不同设计方案，减少重复计算所需的时间，为后续高精度仿真验证及工艺优化争取更多空间。

二、基于网格图神经网络（MGN），学习三维流态与缺陷特征

不同于主要依赖二维图像识别的 AI 方法，FlowEcho AI 采用网格图神经网络（Mesh Graph Network，MGN）技术路线，学习三维计算网格的拓扑关系、局部特征及整体流动特征，从而实现对复杂成形过程及相关物理场分布的快速预测。

系统主要提供两类预测能力：

1. 充型过程预测：快速预测充型过程中金属液的流动行为及相关物理场变化，帮助工程师分析充型特征，识别潜在工艺风险。
2. 最终状态预测：对成形结束后的关键结果进行预测，辅助识别缩孔、缩松等缺陷的潜在高风险区域，为模具设计和工艺参数优化提供参考。

通过融合 AI 快速预测与传统 CAE 仿真，工程师可以先利用 AI 对设计方案进行初步评估，再针对关键方案开展精细化仿真分析，从而提高研发效率与方案优化能力。

三、降低 AI 应用门槛，沉淀企业专属的数字化工程资产

对于制造企业而言，AI 技术的应用不仅取决于算法能力，也受到数据积累、应用场景和数据安全等因素的影响。

FlowEcho AI 支持利用企业现有的 FLOW-3D 仿真数据开展模型训练与应用验证，无需将建立庞大、完备的数据集作为启动应用的绝对前提。企业可以结合实际研发需求，通过持续积累数据、验证预测结果和优化模型，逐步提升 AI 在特定产品与工艺场景中的应用价值。

在部署方式上，FlowEcho AI 采用本地部署（On-Premises）方案，支持在企业自身的 IT 环境中开展相关应用，减少工程数据对外传输的需求，有助于保护企业的技术数据与知识产权。

随着仿真数据和工艺经验不断积累，企业有望逐步形成专属的数字化工程资产，为后续产品研发、工艺优化及智能制造提供持续支持。

FlowEcho AI 将 AI 快速预测与传统物理仿真相结合，为 CAE 技术的应用拓展提供了新的思路，助力制造企业提升方案评估效率，加快产品研发与成形工艺优化。