上一篇提到大模型可以很好的理解ANSYS的结果，并加以专业性扩展解读：
有一位朋友在评论区指出：“你把输出的文本文件拷贝给ai，ai就能帮你分析了”
道理是这样的，但如果我们的方案只是让AI给ANSYS打打辅助，那就太简单了，也背离了“让AI干活，人来监工”的初衷。
这里有个更具代表性的例子，请大家看看一AI大模型加持ANSYS仿真目前的能力上限：
首先必然是懂ANSYS、懂业务、甚至是懂你的一个 专有智能体（Your ANSYS Agent），你可以对他讲人话：
大家看，它不仅听得懂人话、办的了人事儿，关键可能比你的同事还更体贴（多想一步、多做一点）。
我让你观察了嘛？让你总结了嘛？你整的这么好，我还咋混！
整个仿真全过程居然人工0干预，那几何怎么导入？Named Selections要不要做？支撑面、负载面咋指定？更重的是，结果对不对啊，整个过程不会是个大忽悠吧？
那必然，我会要求它把过程文件mechdb 给我保留下来，以便人类或是其他智能体监工查验的(下方截图为查验过程文件mechdb 的数据与AI报告的数据一致性，以应变片上应变为例。)：
那么，从STEP文件导入，到仿真设定、求解、结果报告整理，过程中如何实现“AI干活、人来监工”呢？
必然是有一些黑科技在里面的，但这个黑科技对我们来说还只算是小循环，更大的循环是“从工业知识图谱到AI自主CAD再到AI自主CAE的全流程智能化的大循环，也欢迎感兴趣的朋友添加我们的微信小助手，一起探讨AI大模型对工业核心研发环节的加持力，看看这种AI加持力有没有超越几十年不变的传统模式及其惯性的屈服强度，形成不可逆转的模式变革？
光想想就是挺有意思的一件事儿。
“目前你设计的结构，在500Mpa 测试下，应变片应变42x10-6（με）， 而要求是达到 1.5×10-4～ 7.5×10-4。”“给出调整设计结构建议，先别着急改动。”
“那你就按方案1选项2干吧，再丢进仿真看看灵不灵～”
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