LUBAN Physical AI智能物理求解器

LUBAN Physical AI是鲁班系统面向“物理仿真 × 机器学习”的新一代智能求解平台。平台以自研多物理场数值内核为底座，融合图神经网络（GNN）、物理感知注意力（Physics-Attention）与物理一致性损失（Physics-Informed），在保证物理守恒与工程可解释性的前提下，将高保真仿真延展为“数值求解 + 数据驱动代理（Surrogate）+ 智能优化”的一体化流程。

一、智能代理加速：从小时级到毫秒级

针对大型模型、复杂装配等“高成本仿真”场景，LUBAN Physical AI平台以未变形几何、材料与部件参数为输入，预测时空演化（位移/应变场、关键截面响应等）。得益于 GNN（MeshGraphNet 风格）与物理感知 Transformer的组合，代理在捕捉“局部-全局”相互作用与长期时序一致性方面表现稳定；在设计探索阶段可实现毫秒到秒级响应，相较全量隐式/显式动力学求解实现数量级加速，极大提升早期方案筛选、灵敏度分析与参数反演效率。

二、大型仿真模型效率解决方案

为应对百万级节点的非结构化网格，平台引入多尺度图策略，扩大有效感受区域、降低训练与推断成本；物理注意力模块将大域分解为少量物理感知标记进行注意力计算，实现近似线性复杂度拓展，适配大规模工业问题。

三、数值求解 × AI求解的工程闭环

与 LUBAN CAE前后处理软件/LUBAN Structure力学求解器/LUBAN Opt通用优化软件深度协同：

·LUBAN CAE前后处理软件：提供高性能数据格式底座、高速可视化及无延迟操作分析；

·LUBAN Structure力学求解器：实现高保真求解，用于基线与关键工况校核；

·LUBAN Physical AI代理模型：承担大规模设计空间的快速探索与筛查；

·LUBAN Opt通用优化软件：驱动参数辨识与目标多约束优化；

由此构建“仿真-学习-优化-再仿真”的闭环，提高可靠性与可落地性。

四、典型应用

·材料/厚度/工艺变异分析：以代理驱动大量组合试验，提升对制造偏差的容忍设计能力。

·大型模型装配/碰撞初筛：在保证关键指标趋势一致的前提下，显著缩短方案迭代周期；

LUBAN Physical AI 以工程可信的物理一致性为底线，以机器学习的可扩展性为加速器，帮助企业在安全性评估、轻量化设计与系统级优化中实现精度、速度与成本的动态平衡，推动工业仿真迈向“物理智能”的新阶段。

范式升级：物理引擎 -> 物理AI引擎

基于Transformor架构的Physics AI流程：

HPC + AI：双轮驱动仿真技术演进