船舶海工
基于自主CAE与AI融合构建的物理AI引擎，面向船舶与海洋工程研发，将多物理场仿真与AI能力融入总体设计、结构分析、
水动力性能、流固耦合、振动噪声、热分析及疲劳评估等关键场景，赋能船舶研发设计、仿真分析与性能优化。
船舶海工
船舶海工产业正加快向数字化、智能化、绿色化方向发展，产品复杂度持续提升，研发周期、设计精度、能效与安全性要求不断提高。传统以经验和单点仿真为主的研发模式，已难以满足复杂多学科设计与快速迭代需求。
面向这一趋势，融合自主CAE、高保真多物理场仿真、工程数据与人工智能的物理AI，正在成为船舶海工智能研发的重要技术基础。通过对水动力、结构、声振、热、流固耦合等复杂物理过程进行模拟、预测与优化，推动研发模式由“仿真辅助设计”向“AI驱动的智能研发”演进。
解决方案
以物理AI驱动船舶海工研发创新
304am永利集团以自主CAE为物理底座，融合人工智能、高性能计算与工程知识，构建面向复杂船舶与海洋工程问题的物理AI引擎，实现对水动力、结构、声振、热及流固耦合等真实物理过程的高保真模拟、快速预测与智能优化。
基于物理AI引擎，将工业AI能力融入船舶总体设计、仿真分析、性能优化、试验验证及生产制造等关键环节，为客户提供从高保真仿真到AI快速预测与智能优化的一体化解决方案。
帮助船舶海工研发团队缩短设计周期、降低试验与迭代成本、提升安全性、能效与综合性能，推动研发模式由“仿真驱动”向“AI驱动”升级。
方案优势:
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自主多物理场CAE底座
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高保真水动力与流固耦合
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AI快速预测与智能优化
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船舶海工全流程工业AI应用
应用案例
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水动力学特性仿真
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海浪冲刷及系泊系统仿真
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某船舶单位的试验数据管理系统
水动力学特性仿真
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案例概述
TF-QFLUX 软件已开发滑移动网格、变形网格和嵌套动网格算法，面向海工领域各类复杂工程湍流现象的湍流模型（如RANS、DES/DDES/IDDES、LES等）、多相流模型（如VOF）、空化模型、波浪模型以及水动声学模型与算法（如FWH、宽频噪声模型等），可以准确模拟船舶、水下航行器、海洋平台在复杂海洋环境中的水动力学特性，帮助用户分析、优化海工装备水动力学与水动声学设计方案。
海浪冲刷及系泊系统仿真
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案例概述
船舶与海洋工程着重关注船舶水动力学设计、海洋结构物耐波性能评估、甲板上浪评估、结构入水砰击的水动力学计算等方面。TF-SPH支持模拟一阶规则波与不规则波海浪冲刷，基于弱可压缩的SPH水动力学模型以及系泊系统模块，搭配GPU并行加速可以快速实现海浪大变形破碎仿真，和对漂浮结构各部分的受力和整体响应进行评估。
某船舶单位的试验数据管理系统
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案例概述
基于TF-Pandroid仿真数据管理平台，根据“试验数据管理系统开发”业务需求，开发了一套试验数据管理系统，该系统凝聚了高性能数据管理、试验数据分析、流程定制与优化，采用了B/S架构，支持远程大文件批量处理，是集在线分析和结果可视化技术于一体的高效协作平台，增加了试验数据和仿真数据的对比功能等。
