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本课适合哪些人学习：
1、一线仿真工程师
使用 HyperMesh、OptiStruct、Radioss、HyperView、HyperGraph 及其他 CAE 软件，希望利用 AI Agent 提升建模、检查、求解和报告效率的工程师。
2、仿真团队与研发负责人
仿真团队负责人、数字化推进者及行业研发负责人，希望评估 AI Agent 在仿真流程标准化、自动化和分析质量管理方面的价值。
3、高校及科研工作者
工程力学、机械、车辆、航空航天、船舶海洋等专业的教师、研究人员和学生，以及从事 AI 仿真交叉研究的团队。
4、AI 工程应用开发者
正在开发 MCP、Agent 或工程智能体，希望了解 AI 如何连接专业 CAE 软件并构建可靠执行闭环的开发者。
你会得到什么：
本次分享不只展示 AI 如何操作 HyperWorks，更希望帮助参与者建立一套可执行、可检查、可验证的智能仿真方法。你将获得：
1. 理解 LLM、Agent 与 MCP 在工程仿真中的作用和协作关系；
2. 了解 Codex 连接 HyperMesh，并串联求解器与后处理工具的实现方法；
3. 掌握从自然语言需求到有限元建模、求解和结果交付的完整思路；
4. 了解 AI 仿真流程中的质量控制与结果检查方法，明确自动化执行与工程师复核的边界。
课程介绍：
1、从 LLM 到 Agent：AI 如何从“回答问题”走向“执行仿真”
介绍大语言模型、Agent、工具调用与反馈机制，分析 AI 如何理解工程需求、拆解任务、调用专业软件，并根据执行结果调整后续操作。结合 Codex 实践，讲解 AI Agent 在有限元仿真中的作用与能力边界。
2、Codex MCP Hyperworks插件：构建 HyperWorks 仿真智能体
结合 CAE Agent Hub 项目实践，讲解 Codex 与 MCP 的分工，以及如何让 AI 连接并操作 HyperMesh，串联 OptiStruct／Radioss 求解与 HyperView、HyperGraph 后处理，形成任务下发、软件执行、状态读取和结果反馈的完整链路。
3、AI Agent 驱动 HyperWorks 有限元仿真的完整流程
结合典型案例，展示如何将自然语言需求转化为可执行任务，完成几何与模型检查、材料和属性定义、接触与连接设置、载荷与约束施加、网格划分与质量检查、求解控制、结果提取和报告输出。
以圆柱撞击板件等实践为例，讲解 AI 如何协调前处理、求解与后处理，并根据模型检查结果和求解日志定位问题、调整设置。
4、从“跑通仿真”到“检查结果”：AI 仿真的质量控制与工程验证
介绍如何在自动化流程中设置模型、网格、求解和结果检查环节。结合具体案例，讲解网格质量、材料与单位一致性、接触状态、能量误差、附加质量和时间步等检查内容，以及如何保留模型文件、求解日志、结果曲线和报告，使分析过程可追溯。
明确自动检查与工程判断的分工，说明 AI 能够辅助完成哪些工作，哪些建模假设、验证要求与分析结论仍需工程师复核。
5、答疑解惑
围绕软件连接、任务描述、结果检查及实际应用等问题展开交流。
