让工业模型更接近真实世界，天洑AIPOD如何实现智能标定

在工业研发中，如何让建立的数学模型准确反映真实世界，是关键且有挑战性的事。

从汽车热管理系统到碰撞安全分析，从航空发动机到复杂工业装备，工程师常常需要开展一项工作——标定（Calibration）。

一、什么是标定

通俗地说，标定就是利用真实试验数据，反过来寻找数学模型中的未知参数，让模型的计算结果尽可能接近真实世界。

例如，工程师开发一套汽车热管理系统的数学模型，用于预测乘员舱的温度变化。模型虽能建立起来，但其中的换热系数、比例系数等参数未必准确，导致预测结果与实际试验存在偏差。

这时就需要做标定，不断调整模型参数，让计算机预测的温度变化曲线逐渐接近真实试验曲线。

标定广泛存在于工业研发多个场景。

在系统仿真领域， 汽车热管理系统、液压系统、动力系统等通常包含大量经验参数。通过试验标定，可以提高系统模型的预测精度。

在CAE仿真领域， 材料的塑性变形、损伤和断裂等复杂行为，需要借助本构模型和失效模型进行描述。例如，汽车碰撞安全分析中常用的GISSMO失效模型，就需要通过拉伸、剪切、穿孔等试验，确定相应的材料参数。

类似的需求还存在于复杂换热、燃烧、多相流等工程场景。

为什么这些模型需要标定？

因为真实工业世界极其复杂。虽然许多物理规律已经明确，但工程模型仍存在大量难以直接确定的参数。尤其当模型涉及多种物理现象、多部件耦合及复杂工况时，参数确定更加困难。

传统标定依赖工程师反复改参数、跑计算、对比结果，再根据经验进行下一轮调整。

参数数量多、耦合关系复杂、仿真耗时长、人工试错效率低，成为工业标定普遍面临的难题。

二、标定的本质是优化

从数学角度看，标定本质上是优化问题。

如果将模型中的待定参数看作设计变量，将计算结果与试验结果之间的误差看作优化目标，那么标定就转化为一个优化任务：寻找一组参数，使模型计算结果与真实试验数据之间的误差尽可能小。

好巧不巧，这恰恰是天洑物理AI智能优化引擎AIPOD擅长的。

AIPOD的自动优化流程、智能优化算法和AI代理模型，可将依赖人工反复试错的标定过程，转化为自动执行的智能寻优。

工程师只需定义待标定参数、取值范围和优化目标，软件便可自动调整参数、调用仿真模型、评价误差，并持续寻找更优的参数组合。

与此同时，AI代理模型还可以学习参数与计算结果之间的关系，减少部分高成本仿真调用，进一步提升标定效率。

以某车企的乘员舱热管理系统标定项目为例， 天洑利用AIPOD对模型中的20个参数进行智能标定，同时匹配5路温度传感器的试验曲线。

AIPOD汽车热管理系统标定历程（动图）

整个过程采用8路并行仿真，共完成480次仿真评估，总优化时长仅2.5小时。

最终，模型计算结果与试验数据之间的平均相对误差（MAPE）从初始的25.91%降低至1.22%，优于原有手工标定结果的3.50%。

在材料卡片标定领域，天洑同样将智能优化技术应用于了GISSMO失效模型的参数辨识。针对拉伸、剪切、穿孔等复杂工况，通过多工况联合优化，自动寻找更好匹配材料试验结果的参数组合。

方案支持20余种工况、40余个参数联合标定，各工况误差均低于5%，仿真调用次数减少超过30%。

从热管理系统到材料失效模型，应用场景不同，但技术逻辑一致：让优化算法代替人工反复调参，让AI加速模型与真实世界的匹配。

三、让工业世界模型更接近真实世界

天洑将自己定位为工业世界模型框架体系及基础设施提供商，通过物理AI与工业AI的协同，推动工业软件向更加智能的形态发展。

工业世界模型的目标，正是让计算机更理解物理规律、模拟系统运行，并预测不同条件下可能发生的变化。

物理AI模拟器需要可靠的模型参数，如果模型参数不准，即使计算再快，预测结果也会偏离真实世界。

因此，智能标定是连接真实工业世界与数字模型的重要桥梁。

物理AI负责依据物理规律模拟和预测，真实试验提供检验依据，而智能标定则利用优化算法反向修正模型参数，不断缩小模型与现实之间的差距。

天洑工业世界模型生成器灵巧手抓取训练

“物理计算—试验验证—智能标定—模型更新”的过程，让工业世界模型逐步提高预测可信度。

让模型在计算世界的基础上，进一步通过真实数据不断校准自己，正是工业世界模型走向工程应用的重要一步。