AI驱动的CST电磁仿真从 MCP 安装到天线案例实操

本课适合哪些人学习：

1、射频、微波与电磁仿真工程师

使用 CST 开展天线、滤波器、射频器件、FSS／超表面、电磁兼容或场路联合仿真的工程师。

2、仿真团队与研发负责人

希望评估 AI Agent 在仿真流程标准化、自动化、知识复用和质量管理方面价值的团队负责人及研发管理者。

3、高校及科研工作者

电磁场、微波、电子信息、通信、雷达、天线及相关专业的教师、研究人员和学生。

4、AI 工程应用开发者

正在开发 MCP、Agent、Workflow Skill 或仿真自动化平台，希望了解 AI 如何连接专业工程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 CST，更希望帮助参与者建立一套可执行、可检查、可验证的智能电磁仿真方法。你将获得：

1. 理解 LLM、Agent、MCP、Workflow Skill 与 CST 的作用和协作关系；

2. 了解 Codex 连接 CST，并串联建模、求解和后处理的实现方法；

3. 掌握从自然语言需求到模型设置、结果提取和报告交付的完整思路；

4. 了解 S 参数、场结果和参数扫描的检查方法，明确自动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“执行电磁仿真”

介绍大语言模型、AI Agent、工具调用与结果反馈机制，分析 AI 如何理解频段、结构、材料、端口和目标指标，将工程需求拆解为建模、设置、求解、后处理和检查任务。

结合 Codex 实践，说明各部分的分工：Codex 负责任务理解与决策，MCP 负责连接软件和执行操作，CST 负责数值计算，工程师负责建模假设、验收标准和最终结论。

2、Codex   MCP   Workflow Skill：构建 CST 电磁仿真智能体

结合 CAE Agent Hub 中的 CST MCP 与 Workflow Skill，讲解 Codex 如何连接 CST Design Environment，并串联工程创建、模型操作、求解和结果读取。

智能体可以协助完成 CST 安装与会话检测、.cst 工程创建和检查、VBA/history 建模、材料与端口设置、边界与网格控制、求解器运行、结果树读取、Touchstone 导出以及参数扫描。Workflow Skill 则为任务顺序、输入检查、结果验证和工程边界提供约束。

3、AI Agent 驱动 CST 电磁仿真的完整流程

结合天线、滤波器、FSS／超表面、射频互连和电磁兼容等典型问题，展示如何把自然语言需求转化为完整仿真流程：

1. 明确频率范围、结构形式、材料参数、端口、边界和目标指标；

2. 创建或检查 CST 工程，完成参数化几何、材料、端口、网格、求解器和监视器设置；

3. 保存工作工程并启动求解，读取 CST 消息、日志和结果树；

4. 提取 S 参数、VSWR、远场、近场或本征模结果；

5. 根据结果调整模型或执行参数扫描，最终输出工程文件、数据和报告。

4、从“跑通仿真”到“检查结果”：AI 电磁仿真的质量控制与工程验证

介绍如何检查单位、材料、端口、边界、网格、求解器、监视器和结果数据，避免把“软件没有报错”误认为“工程结果正确”。

重点讲解 S 参数复数值与 dB 转换、VSWR、目标频点和带宽判定，以及远场增益、方向性和近场结果的正确读取方式。参数扫描与优化必须记录案例数量、失败任务和结果依据，不能在缺少证据时直接宣布“最佳方案”。

AI 可以辅助重复建模、批量计算、日志筛查、指标计算和报告整理，但端口是否符合实际馈电、材料模型是否合理、网格是否充分收敛，以及结果能否满足产品与法规要求，仍需电磁工程师复核。