本课适合哪些人学习：
1、Abaqus 仿真工程师 / 结构分析工程师：想用 AI 提效日常建模与分析流程、减少重复性操作
2、动力学 / 冲击 / 侵彻领域研究者：关注子弹穿甲、高速碰撞等显式动力学问题的自动化实现
3、静力分析与模态分析从业者：悬臂梁、开孔板、振动特性等经典场景的 AI 赋能探索
4、AI CAE 早期探索者：想了解 GPT 5.5 等大模型在工程仿真中的真实能力边界
5、仿真团队技术负责人 / 管理者：评估 AI 对仿真产能的提升潜力，规划团队技能升级路线
6、对"AI 是否会取代仿真工程师"这一话题感兴趣的所有人：带着疑问来看，带着思考离开
你会得到什么：
1、亲眼见证"文字驱动 CAE"的全新工作方式：全程只需与 Codex 文字沟通，繁琐的仿真建模流程由 AI 自动完成
2、掌握 GPT 5.5 模型驱动 Abaqus 的三类典型场景：显式动力学（子弹穿甲）、静力分析（悬臂梁 含圆孔拉伸板）、模态分析
3、理解 AI 如何处理复杂动力学仿真：子弹穿透钢板这类高度非线性问题，AI 如何设置接触、材料本构、时间步长等关键参数
4、获得 AI Abaqus 自动化的完整参考路径：从文字需求 → AI 建模 → 求解 → 结果后处理全链路
5、引发对职业发展的深度思考：AI 会取代仿真工程师，还是让工程师进化为"AI 仿真"的复合强者
课程介绍：
AI 会取代仿真工程师吗？还是说，仿真工程师会将 AI 融入自己的工作流，成为更强大的存在？
笔者使用 Codex 的 GPT 5.5 模型，完成了 Abaqus 中子弹穿透钢板的动力学仿真、悬臂梁与含圆孔拉伸板的静力分析，以及模态分析。全程只需通过文字与 Codex 沟通，繁琐的仿真建模流程交由 AI 自动完成，实现了"文字驱动 CAE"的工作方式。以下是课程大纲：
1、CodeX 与 Abaqus 的联动架构
GPT 5.5 模型如何驱动 Abaqus 完成仿真
"文字驱动 CAE"的工作流与核心逻辑
2、案例一：子弹穿透钢板动力学仿真
几何建模：子弹与钢板模型自动构建
材料本构与失效准则设置
接触定义与摩擦参数
显式动力学求解设置（时间步长、质量缩放等）
后处理：侵彻过程、应力波传播、能量变化
3、案例二：悬臂梁静力分析
几何建模与载荷施加
边界条件设置
静力求解与变形 / 应力结果提取
4、案例三：含圆孔拉伸板静力分析
含孔板几何建模
应力集中效应分析
网格收敛性与结果解读
5、案例四：模态分析
模态提取设置（阶数、方法）
固有频率与振型结果自动生成
6、思考与展望
AI 会取代仿真工程师吗？
仿真工程师如何将 AI 融入工作流、成为更强大的存在
"文字驱动 CAE"的适用场景与未来方向
课程相关图片：
