Von der Skriptautomatisierung zum KI-Agenten: Wie CAE Copilot den Abaqus-Workflow neu gestaltet
2 months ago
In CAE Copilot müssen Ingenieure nicht von Grund auf Skripte schreiben oder jeden Schritt in Button-Klicks zerlegen. Sie beschreiben einfach das Simulationsziel, und das System zerlegt die natürliche Sprache in überprüfbare Aufgabenschritte und treibt Abaqus an, um Modellierung, Materialzuweisung, Belastung, Vernetzung, Lösung und Ergebnisansicht durchzuführen.
1. Erste Eindrücke: Drei Kernfunktionen
Kernfunktion 1
Automatische Modellierung nach Eingabe von Anweisungen in natürlicher Sprache
Von einem Satz zur Abaqus-Operation
Der Benutzer gibt einen vollständigen Modellierungsbedarf in einem Satz ein, das System generiert einen Ausführungsplan und führt dann nacheinander Operationen wie Teile, Materialien, Querschnitte und Vernetzung in Abaqus durch.
Ein Satz Fazit: Ein Satz erzeugt ein echtes Abaqus-Modell.
Beispielbefehl
Erstellen Sie ein rechteckiges Teil Rect-Test mit Länge, Breite und Höhe von 10; erstellen Sie dann einen Volumenquerschnitt für Rect-Test und weisen Sie das Material Steel-Q235 zu. Wenn das Material nicht existiert, erstellen Sie ein elastisches Material Steel-Q235 mit Elastizitätsmodul E=206000 MPa, Poissonzahl ν=0,3, Dichte ρ=7,85e-9 tonne/mm³; vernetzen Sie mit globaler Saatgröße 1 und wählen Sie Elementtyp C3D8R.
Früher erforderte ein solcher standardmäßiger Modellierungsablauf oft das manuelle Schreiben von Skripten oder wiederholtes Klicken in Menüs, Ausfüllen von Parametern und Überprüfen von Objektnamen in Abaqus. CAE Copilot zielt nicht darauf ab, die Entscheidungen des Ingenieurs zu ersetzen, sondern diese wiederholten, standardisierten und überprüfbaren Operationen automatisch vom System durchführen zu lassen.
Es versteht zunächst die Objekte, Materialien, Parameter und Zielaktionen in der natürlichen Sprache, zerlegt die Aufgabe dann in stabile Schritte und ruft bevorzugt gekapselte Abaqus-Werkzeugfunktionen zur Ausführung auf. Dies bewahrt die Fähigkeit des großen Modells, komplexe Absichten zu verstehen, und reduziert gleichzeitig die Instabilität, die durch frei generierte Skripte entsteht.
Kernfunktion 2
Visuelle Effekte: Modell, Netz und Ergebnisse direkt sichtbar
Nicht nur Text generieren, sondern überprüfbare Ergebnisse liefern
Geometriemodelle, Netzeffekte, Ergebnis-Konturplots oder Animationsframes können direkt angezeigt werden, sodass der Leser sieht, dass das System überprüfbare CAE-Assets liefert.
Ein Satz Fazit: Modell, Netz und Ergebnisse können direkt eingesehen werden.
Für CAE-Software ist es entscheidend, ob Ergebnisse sichtbar sind. CAE Copilot übersetzt nicht nur natürliche Sprache in Code-Text, sondern setzt Aufgaben in echte Abaqus-Modelle, Netze, Jobs und Ergebnisdateien um.
Kernfunktion 3
Automatische Kontextsynchronisation: LLM erhält Abaqus-Status
LLM basierend auf aktuellem Simulationsstand fortfahren lassen
Der aktuelle Modellbaum, aktive Objekte, Ausführungsprotokolle oder Ergebnisstatus von Abaqus werden in das System synchronisiert, sodass der Benutzer basierend auf dem aktuellen Modell weitere Änderungsbefehle erteilen kann.
Ein Satz Fazit: LLM kann den aktuellen Abaqus-Sitzungsstatus abrufen.
Viele CAE-Automatisierungen scheitern nicht daran, dass das große Modell nicht denken kann, sondern daran, dass es nicht weiß, was in der aktuellen Simulationsumgebung passiert. Welche Teile sind im aktuellen Modell? Wie heißen die Instanzen? Sind Materialien bereits erstellt? Wurde der Job abgeschickt? Wo ist die Ergebnisdatei? Wenn diese Informationen fehlen, kann das große Modell nur auf Basis von Vermutungen Skripte generieren.
CAE Copilot macht die "Kontextsynchronisation" zu einer Kernfähigkeit: Das System synchronisiert Modellbaum, Oberflächenstatus, Ausführungsprotokolle, Fehlermeldungen, Jobstatus und Ergebnisdateipfade, sodass nachfolgende Planung und Fehlerbehebung auf der echten Abaqus-Sitzung basieren, nicht auf einem losgelösten, neu erdachten Modell.
2. Warum CAE-Automatisierung einen solchen Agenten benötigt
Der CAE-Workflow hat einen Widerspruch: Einerseits sind viele Operationen hochgradig repetitiv und bieten Automatisierungspotenzial; andererseits sind Simulationsaufgaben stark abhängig vom Kontext, Objektnamen, Koordinatenrichtungen, Randbedingungen und Ausführungsfeedback. Ein einzelnes Skript kann die Variationen in realen Ingenieurszenarien kaum abdecken.
Traditionelle Abaqus-Skripte können viel Automatisierung leisten, haben aber eine Einstiegshürde: Ingenieure müssen die API kennen, Skripte warten, Fehler behandeln und ständig den aktuellen Modellstatus überprüfen. Mit dem Aufkommen großer Modelle können diese zwar natürliche Sprache verstehen und Skripte generieren, aber ohne Ausführungsbeschränkungen und Kontextfeedback treten leicht Probleme wie falsche Objektnamen, Schrittverschiebungen oder fehlende Parameter auf.
Kernaussage: CAE Copilot wählt nicht den Ansatz, "das große Modell alles auf einmal schreiben zu lassen", sondern verbindet das große Modell, eine Bibliothek von Werkzeugfunktionen, die Abaqus-Ausführungsumgebung und das Ergebnisfeedback. Das große Modell ist für Verständnis und Planung zuständig, die Werkzeugfunktionen für stabile Ausführung, Abaqus für die eigentliche Berechnung, und Protokolle und Ergebnisse für die Nachbereitung.
3. Was ist CAE Copilot?
CAE Copilot ist ein Simulationsagent für den Abaqus-Workflow. Er ermöglicht es Benutzern, Aufgaben in natürlicher Sprache zu beschreiben, und führt automatisch mehrere Schritte von der Aufgabenzerlegung bis zur Simulationsausführung durch, einschließlich Modellierung, Materialien, Querschnitte, Zusammenbau, Lasten, Randbedingungen, Kontakte, Vernetzung, Jobs und Ergebnisansicht.
Seine Positionierung ist nicht, den Simulationsingenieur zu ersetzen, sondern als automatisierter Assistent an seiner Seite zu dienen: Wiederholungsabläufe beschleunigen, Standardoperationen stabilisieren, den Ausführungsprozess klar dokumentieren, damit der Ingenieur mehr Energie auf Entscheidungsfindung, Parameterdesign und Ergebnisanalyse konzentrieren kann.
Ein typischer Ablauf
4. Wie es funktioniert: Vom Skriptschreiben zur kontrollierten Ausführung
1. Multi-Agent-Kooperation
Komplexe Simulationsaufgaben eignen sich nicht dafür, von einem einzigen großen Modell von Anfang bis Ende bearbeitet zu werden. CAE Copilot verwendet einen Multi-Agent-Kooperationsansatz: Der Routing-Agent entscheidet, ob die Benutzeranfrage klar ist oder ob Klärung erforderlich ist; der Planungs-Agent zerlegt das Ziel in Schritte wie Modellierung, Materialzuweisung, Belastung, Vernetzung, Lösung; der Ausführungs-Agent ruft in jedem Teilschritt Werkzeuge auf, schreibt Code, beobachtet das Feedback und korrigiert bei Fehlern mit Wiederholungsversuchen.
Der Vorteil dieser Zerlegung ist, dass jeder Schritt kürzer, klarer und leichter zu überprüfen ist. Im Vergleich zur einmaligen Generierung eines langen Skripts reduziert die schrittweise Ausführung die Kosten für die Fehlerlokalisierung erheblich.
2. Bibliothek von Werkzeugfunktionen
In der praktischen Anwendung ist Stabilität wichtiger als "intelligent auszusehen". CAE Copilot kapselt gängige Abaqus-Operationen in Werkzeugfunktionen, die der Ausführungs-Agent bevorzugt aufruft, anstatt völlig frei Skripte zu generieren. Dies nutzt die Flexibilität des großen Modells beim Verstehen natürlicher Sprache und stellt gleichzeitig sicher, dass kritische Operationen über stabilere Ausführungsschnittstellen laufen.
3. Kontext-Engineering
Kontext-Engineering ist der Schlüssel zur zuverlässigen Funktion des Systems. CAE-Aufgaben sind keine isolierten Anweisungen, sondern finden in einer sich ständig ändernden Simulationsumgebung statt. Der Benutzer hat möglicherweise bereits das Modell in der GUI geändert, der vorherige Schritt hat möglicherweise neue Instanzen erstellt, ein Job läuft möglicherweise, Ergebnisdateien wurden möglicherweise generiert.
Das System muss diese Informationen kontinuierlich an das LLM synchronisieren, einschließlich des aktuellen Modellbaums, aktiver Objekte, erstellter Teile/Instanzen/Sets/Flächen, Ausführungsprotokolle, Fehlerstapel, Jobstatus und Ergebnispfade. Je vollständiger der Kontext, desto näher ist die Planung am realen Modell und desto fundierter ist die automatische Fehlerbehebung.
4. Überprüfbar, ausführbar, nachvollziehbar
CAE Copilot zielt nicht darauf ab, eine undurchschaubare Blackbox zu schaffen, sondern einen vom Ingenieur überprüfbaren Prozess: Plan vor der Ausführung, Protokoll während der Ausführung, Ergebnis nach der Ausführung, Fehlermeldung und Korrekturspur bei Fehlern.
Dies ist für technische Szenarien sehr wichtig. Simulation bedeutet nicht nur, dass sie "läuft", sondern man muss auch wissen, was das System getan hat, warum es das getan hat, wo die Ergebnisdateien sind und wie Fehler reproduziert werden können.
5. Praxistests: Abdeckung verschiedener Aufgaben von Modellierung bis Ergebnis
Im Folgenden werden Beispiele ausgewählt, um die tatsächliche Leistung von CAE Copilot in Szenarien wie Modellierung, Codegenerierung, Vernetzung, Analyse-Schritten und Mehrfachobjekt-Montage mit Bildern und Text zu zeigen.
Beispiel 1: Standard-Strukturanalyse-Ablauf
Dieses Beispiel deckt den typischsten Abaqus-Standardablauf ab: Erstellen eines rechteckigen Volumenkörpers, Erstellen von Material und Querschnitt, Erstellen einer Montageinstanz, Einrichten eines statischen Analyse-Schritts, Fixieren der Unterseite, Aufbringen von Druck auf die Oberseite, Vernetzen mit C3D8R und Abschicken des Jobs.
Demonstrationswert: Von einem Satz natürlicher Sprache zu einem vollständigen standardmäßigen Simulationszyklus.
Ausführungsergebnis: Erfolgreiche Modellierung, Lösung und Ergebnisansicht.
Beispiel 2: Codegenerierung für ein unregelmäßiges Teil
Die standardmäßige parametrische Funktionsbibliothek kann gängige Geometrien abdecken, aber in der Praxis treten oft nicht standardmäßige Konturen auf. In diesem Beispiel wird das System aufgefordert, einen 3D-Volumenkörper mit einem fünfzackigen Sternumriss zu erstellen und das Material Codegen-Steel, den Querschnitt Codegen-Section und die Querschnittszuweisung durchzuführen.
Demonstrationswert: Kombination von Werkzeugfunktionsbibliothek und Codegenerierung zur Abdeckung nicht standardmäßiger Geometrien.
Ausführungsergebnis: Erfolgreiche Erstellung des unregelmäßigen Teils sowie Material- und Querschnittseinstellungen.
Beispiel 3: Netzverfeinerung und Elementtypvergleich
In diesem Beispiel wird das System aufgefordert, ein zylindrisches Teil Mesh-Column zu erstellen, zunächst mit einer gröberen globalen Saatgröße und C3D8R-Elementen zu vernetzen, dann das aktuelle Netz zu löschen und mit einer feineren Saatgröße und C3D4-Elementen neu zu vernetzen. Es demonstriert die Fähigkeit, "mit vorhandenen Objekten weiterzuarbeiten": Das System muss das aktuelle Teil, den aktuellen Netzstatus und das Ziel der Neuvernetzung kennen, anstatt jedes Mal von vorne zu beginnen.
Demonstrationswert: Unterstützung für aufeinanderfolgende Änderungen, Netzlöschung, Parameteraktualisierung und Neugenerierung.
Ausführungsergebnis: Erfolgreiche Netzverfeinerung und Modellspeicherung.
Beispiel 4: Wärmeanalyse-Kühlkörper
Das System muss eine Grundplatte und mehrere gleichmäßige Rippen erstellen, das Material Heat-Aluminum anlegen, einen thermisch-mechanisch gekoppelten Analyse-Schritt einrichten und mit C3D8RT-Elementen, die für Temperatur-Verschiebungs-Kopplungsanalysen geeignet sind, vernetzen.
Demonstrationswert: Abdeckung von codegenerierter Geometrie, thermisch-mechanisch gekoppeltem Analyse-Schritt und speziellen Elementeinstellungen.
Ausführungsergebnis: Erfolgreiche Modellierung des Kühlkörpers, Vernetzung und Modellspeicherung.
6. Fähigkeitsgrenzen und empfohlene Nutzung
Stabilere Szenarien derzeit
Erstellen von Objekten mit klaren numerischen Werten und Ausführen klarer Operationen an benannten Entitäten. Zum Beispiel Erstellen von Teilen mit bestimmten Abmessungen, Zuweisen von Materialien zu bestimmten Teilen, Aufbringen von Lasten auf bestimmten Flächen, Vernetzen mit bestimmten Elementtypen.
Szenarien, die eine klarere Beschreibung erfordern
Komplexe räumliche Montagen, vage beschriebene Positionsbeziehungen, zu lange zusammengesetzte Aufgaben auf einmal und stark nicht standardmäßige Geometrien oder Kontakteinstellungen.
Empfohlene Formulierung
Geben Sie nach Möglichkeit Koordinatenachsen, Richtungen, Winkel und numerische Werte klar an.
Komplexe Aufgaben in mehrere Runden aufteilen, wobei jede Runde nur eine Reihe klarer Aktionen ausführt.
Wichtige Schritte manuell bestätigen, z. B. Kontaktflächen, Lastrichtungen und Randbedingungspositionen.
7. Welchen Mehrwert bietet es?
Für Simulationsingenieure: Reduzierung der Zeit für wiederholte Modellierung, Skripterstellung und prozessuale Operationen, sodass Ingenieure Standardabläufe, Batch-Berechnungen und Designiterationen schneller durchführen können.
Für Teams: Konsolidierung gängiger Simulationsabläufe, Extraktion von Erfahrungen aus persönlichen Skripten und mündlichen Erklärungen in wiederverwendbare und nachvollziehbare Ausführungsketten.
Für Unternehmen: Teil einer CAE-Intelligenzplattform, die auf der einen Seite natürliche Sprache und Wissensdatenbanken und auf der anderen Seite Simulationssoftware, Funktionsbibliotheken, Ergebnisdateien und Prozessvorlagen verbindet.
KI-gestützte CAE: Der wahre Wert liegt nicht nur darin, "das große Modell dazu zu bringen, Abaqus-Skripte zu schreiben". Wichtiger ist es, natürliches Sprachverständnis, Aufgabenplanung, Werkzeugausführung, Kontextsynchronisation und Ergebnisfeedback zu einem kontrollierten Kreislauf zu verbinden. Die Richtung von CAE Copilot ist es, Ingenieuren zu ermöglichen, Simulationssoftware auf natürlichere Weise zu steuern, wiederholte Abläufe automatisierter zu gestalten, den Ausführungsprozess transparenter zu machen und die Ergebnisnachbereitung zu erleichtern. KI ersetzt keine Simulationsexperten, kann aber ein Assistent sein, der die technische Umgebung besser versteht.
