本课适合哪些人学习：
1、CST 仿真工程师 / 电磁兼容工程师：想用 AI 提效日常电磁仿真流程、减少重复建模操作
2、毫米波雷达 / 汽车电子领域从业者：关注 77GHz 车载雷达天线设计、雷达罩影响分析与自动化仿真
3、天线设计与射频工程师：对微带贴片阵列、S 参数优化、远场分析感兴趣
4、仿真自动化 / AI EDA 研究者：关注 MCP 桥接、Skill 封装、AI Agent 在电磁仿真中的落地
5、想入门 AI CAE 的技术人员：正在探索 Codex 等 AI 工具在专业仿真软件中的用法
6、企业仿真团队技术负责人：评估 AI Agent 对电磁仿真产能的提升潜力，规划自动化转型
你会得到什么：
1、掌握 AI 驱动 CST 电磁仿真的完整落地方案：从自然语言任务到自动建模、求解、导出全链路，真实可复现
2、理解 CST MCP Simulation Workflow Skill 的联动架构：自研 MCP 桥接器如何让 Codex 直接操控 CST Studio Suite，而非简单生成脚本
3、获得汽车 77GHz 毫米波雷达仿真的自动化案例参考：带保险杠/雷达罩的 1×4 微带贴片阵列基线仿真，含参数化建模、4 端口激励、远场监视等完整设置
4、学会时域求解器（Time Domain Solver）的自动化调用与结果验证方法：S 参数导出、Touchstone 文件生成、求解器日志分析
5、看到真实工程结果与优化方向：79.63GHz 匹配良好、77GHz 需调参的结论，为后续优化迭代提供基准
课程介绍：
本视频展示了 Codex 通过我开发的 CST MCP 和 CST Simulation Workflow Skill，自动控制 CST Studio Suite 完成一个汽车 77GHz 毫米波雷达电磁仿真案例。整个流程从自然语言任务开始，由 Codex 自动调用 CST MCP 完成项目创建、参数化建模、材料设置、4 端口激励、Open/Add Space 边界设置、E/H/Farfield 监视器配置、Time Domain Solver 求解，以及 S 参数结果导出。
本次案例成功完成了带保险杠/雷达罩的 1×4 微带贴片阵列基线仿真，并导出了 CST 项目、Touchstone 文件、S 参数 CSV、S 参数图和求解器日志。结果显示，当前自动尺寸设计在 79.63GHz 附近匹配较好，而 77GHz 处仍需进一步调参优化。这不是简单生成脚本，而是一次 Codex CST MCP 控制专业仿真软件完成自动建模、求解、导出与结果验证的真实演示。以下是课程主要内容：
课程主要内容
1、CST MCP 与 Simulation Workflow Skill 架构
自研 CST MCP 桥接器的设计与工作原理
Codex 如何通过 MCP 控制 CST Studio Suite
Simulation Workflow Skill 的作用与封装思路
2、汽车 77GHz 毫米波雷达仿真全流程演示
项目创建与参数化建模
材料参数设置
4 端口激励配置
Open/Add Space 边界条件设置
E/H/Farfield 监视器配置
Time Domain Solver 时域求解器设置与自动求解
S 参数结果自动导出
3、案例详情：带保险杠/雷达罩的 1×4 微带贴片阵列
基线仿真模型构建
雷达罩与保险杠对天线性能的影响分析
4、结果输出与验证
CST 项目文件导出
Touchstone 文件与 S 参数 CSV 导出
S 参数曲线图生成
求解器日志分析
结果解读：79.63GHz 匹配良好，77GHz 需进一步调参优化
5、总结与展望
不是脚本生成，而是真实的 AI 驱动仿真全流程
适用场景与后续优化方向
课程相关图片：
