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探索与实践| 指导大二学生两周搭建一个力学智能体

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关键词:大语言模型,有限元求解器,智能体,自研软件,梁单元

随着AI技术的爆发,这两年几乎所有的行业都要用AI加持一下,所谓的“拥抱AI”。

传统理工科领域更不例外,恨不得所有的课题都要上AI,上智能体,人人都在谈论着“端到端”、“世界大模型”。

大佬们也都发出了各种“AI时代的思考”,嘴上说AI无法完全替代人的思考、人的因素非常关键。但是言语之间,也不乏焦虑的味道。

你想了解梨子的味道,最好的方式是亲自去尝一下,而不是仅仅设想和推演。具体到AI上,不是说用ChatGpt问过几个问题就算了解AI的,而是要从更深的层面去接入。

实际上,我了解和使用AI也有挺长时间了。以前我们做了很多图像识别的项目,里面用到机器学习的技术是我所理解的传统AI,就是用大量的样本训练一个专门的AI模型。

自从大语言模型爆发以后,一切似乎变了,AI不再局限某一个特殊任务,它变得更通用也更强大

我限于日常工作和项目任务的繁忙,更主要的是对跨度如此大的另一个领域知识的畏惧,因此没有专门花时间去研究大语言模型,很多东西似懂非懂。

刚好今年暑假妹妹过来,她是软件工程的大二学生,从未接触过力学有限元。

我就想,如果把我们开发的力学求解器给她,她来部署大模型,然后能不能做一个力学智能体呢?

1. 求解器准备

为了便于实施,我把之前开发的三维梁单元求解器给了她,并做了详细介绍。

当然考虑到三维层面,用户语言描述起来比较困难(即复杂的几何,用语言很难描述),我们把使用场景限制在了二维:

1. 几何形状适应直线、圆弧等形状;

2. 边界条件包括固支、简支等常用约束;

3. 载荷有单点载荷、均布载荷、重力等;

4. 梁的截面有:圆、矩形、圆管、箱型。

因此我们这个智能体的定位就是:用户通过语言输入,描述力学模型和工况,经过大语言模型处理,转换为求解器的输入,并完成计算。

2. 几个关键问题

然后,我让妹妹去调研,形成详细实施方案,然后我们讨论完再开发。

这是我给所有跟我做项目的学生的要求,凡是做之前必须要有方案,不能是口头的,要落到纸面上,word也行,PPT也行。方案经过讨论通过后,再去具体实施。

这里面我提了几个我比较关注的问题:

1. AI模型如何部署和调用?

2. 大模型部署后,是否需要像以前搞机器学习那样,做样本训练?还是需要进行二次开发?

3. 如果是训练,怎么训练?如果是开发,怎么开发?

3. 答案

下班以后,我们把她做的方案投屏到电视上讨论。

几个问题都有了答案:

1. AI模型如何部署和调用?

可以本地,也可以云端。如果是云端,长期使用要购买Token。调用方式如下:

2. 大模型部署后,是否需要像以前搞机器学习那样,做样本训练?还是需要进行二次开发?

答案是不需要开发,也不需要训练默认他具备这个能力,只是需要调 教!

调 教的方法呢,就是写详细的功能“提示词”,这基本上就是工作量最大的地方了。

4. 实施

上述方案里面,同时也对软件界面进行了设计,经过讨论后,我们决定设计成三栏式。

左边是对话。用户描述后,AI进行语句处理,生成参数矩阵让用户确认,如果有缺失的内容,会提醒用户补充或者使用默认值。

这一步之后,中间栏会对参数进行详细分类,这里其实相当于保留了传统的界面参数输入,用户可以直接在这定义参数,也可以再次修改前面语句处理后的参数。

右侧就是结果查看。

在大模型的选择上,最终选用了千问的模型。

这有点出乎我的意料,因为我一直感觉千问和其他模型比似乎差一些,但是在自己部署的时候发现:

1. 它本地部署后,语言交互比Deepseek更简洁,Deepseek回答的很啰嗦;

2. 免费,且存储体量小,响应的也相对快一些。

然后妹妹花了大概一天的时间,完成了大语言模型的部署。

剩下的时间,就是根据大模型对语句解析的效果,不断地修改提示词,把它调 教到更准确的参数解析状态。

主要还是本地部署的大模型比云端的要弱智很多,否则以云端的能力,加上我的求解器输入格式非常标准,应该能更快完成调 教。

5. 效果

前后大概两周的时间,我们合力搭建的一个简单的梁单元求解器智能体终于跑通:

本地部署对计算机的性能要求还是比较高的,在16G内存、4G独显的个人PC上,基本一个问题响应时间要十几分钟。

他们的对话情况如下:
















































































































































用户:我们要建一个圆弧悬臂梁模型。梁是圆弧形状,半径 10 米,夹角 90 度;圆形截面,半径 1 米,壁厚 0.5 米;一端做悬臂固定。在距离起点 45 米处施加集中力,X 方向‑100N,Y 方向‑100N,弯矩为 0。材料弹性模量 210GPa,泊松比 0.25,密度 7900kg/m³。AI参数已齐全。几何为圆弧长10m,夹角90°,悬臂约束,在距离起点45m处受X方向-100N,Y方向-100N的集中力。{  "力学模型": "梁",  "几何类型与参数": {    "类型": "圆弧",    "参数": {      "半径/m": "10",      "夹角/°": "90",      "节点坐标": null,      "连线关系": null    }  },  "截面类型与参数": {    "类型": "圆环",    "参数": {      "半径/m": "1",      "壁厚/m": "0.5",      "长/m": null,      "宽/m": null    }  },  "约束形式与参数": {    "类型": "悬臂梁"  },  "载荷形式与参数": {    "类型": "集中力",    "参数": {      "位置/m": null,      "位置/°": "45",      "Fx/N": "-100",      "Fy/N": "-100",      "M/N·m": "0",      "F/(N/m)": null    }  },  "材料参数": {    "弹性模量/GPa": "210",    "泊松比": "0.25",    "密度/(kg/m3)": "7900"  }}【系统校验】参数齐全,可以点击【开始分析】运行求解。


6. 体会

跑通这个智能体的时间比我想象中的要快很多。有两个原因:

1. 这里不涉及到几何建模,因为我的求解器已经内置了常用的几何处理。如果是更复杂的问题,可能需要接入几何建模模块给智能体调用,就形成了多智能体。

2. 同样的,后处理也是求解器自己输出的图片,否则还有加上后处理模块。

3. 大模型目前能力已经很强,在我们有现成求解器的情况下,可以很快接入。

效果比我预期的要好很多,同时也坚定了我尽快开发更复杂的求解器、几何引擎和前后处理算法的决心。

AI很强,但也是遇强则强,我们只有开发更多的基础工具和算法,才能更好发挥AI的能力。6


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首次发布时间:2026-09-05
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飞机结冰算法中水滴轨迹的追踪

关键词:飞机结冰,水滴轨迹,结冰模型,朗缪尔,龙格库塔法,人工降雨,流体力学Ps:昨天版本有些问题,修改重新发一下科学与技术的发展,是无数人智慧接力的结果。所谓愚公移山,子又生孙,孙又生子;子又有子,子又有孙,一代代前仆后继,才有今日之昌明科技。本篇尝试从人物切入,介绍一下飞机结冰计算中经典的水滴轨迹求解问题。这个问题目前在国内外已不是什么难题,相关专业的研究生毕业论文大都有相关介绍,站在前人肩膀上,只要通晓原理,很快就可以编写出程序求解。但是就是这样一个问题,涉及了数学方法、力学模型、试验技术、计算机技术,多位天才接力才得以解决。我在多年前开发结冰软件的时候,曾仔细做过相关研究,因此本打算写一篇算法介绍的文章。但在准备阶段,查阅资料的时候竟发现很多有趣的东西。为此才准备转变写法,以期分享这些发现。1. 龙格自牛顿建立经典力学与微积分手段以后,大量工程问题有了统一的分析框架,即受力分析、构建平衡方程、求解。然而很多问题构建方程容易,求解可就难了。有些有解析解的,数学家们发挥聪明才智给出了答案。但是没有解析解的,该如何处理呢?如果这些问题实际生活中碰不到也就罢了,可偏偏有的问题又很重要。尤其工业革命以后,大家需要研究天体运行以解释宇宙,研究大炮的弹道以提升军事。于是离散化的数值求解方法应运而生,最初欧拉提出了欧拉法。以弹道问题为例,通过牛顿第二定律,建立考虑重力、阻力、升力、推力、科里奥利力等等的控制方程后,可以知晓弹体的速度控制方程。这样弹道轨迹就变成了一个已知初值(初始位置)的预测未来的问题:如何计算出它下一秒在哪个位置,下下秒又在哪里。欧拉给出来的思路通俗易懂:把整个时间历程分成多步求解,假设这一秒(步)内的速度是恒定不变的,那么根据速度矢量,乘以单步的时间,再和初始位置矢量相加,就能预测下一秒的位置。这种思想(将时间分割为小步长,用当前点的切线斜率近似下一时刻的值)简单是简单了,可是精度很差,如盲人开车,容易越开越偏。自欧拉后,又过了将近150年,德国的数学家、物理学家卡尔·龙格决定解决这个问题。当时的德国数学界由克莱因等人推动的“纯数学至上”风气主导,对应用性的数学研究不够重视。龙格当时已经从纯数学研究转向光谱分析,欧拉法的一阶精度导致误差累积过快,无法满足光谱数据对精度的苛刻要求。卡尔·龙格 Carl Runge,1856 – 1927龙格的思路是:既然欧拉法是基于“当前”的斜率往前推一步,越走越偏,属于一锤子买卖。那么如果我假装往前迈个半步,然后用那个半步的斜率再回来修我当前斜率,如此来来回 回,四渡赤水呢?结果还真行,龙格的方法综合多个局部信息加权平均,得到比单点外推更精确的结果。龙格这种多阶段试探+综合修正的思想竟然暗合兵法,神似四渡赤水。不直接突围,而是将战略转移拆成多次渡河机动,每次渡河都是一次试探和一次修正,获取敌军部署、地形和时机信息,综合四次机动后的全局态势,确定战略方向,最终选择最优路线,避免了硬冲导致的被围歼风险。2. 库塔龙格的方法发表不久后,引起了马丁·威廉·库塔的注意。库塔当时正在攻读博士论文,其方向就是微分方程的数值解法。在龙格的基础上,库塔将这种“多点试探”的方法进行了高度的数学泛化。他不仅将方法扩展到了方程组,更通过严密的数学证明,推导出了今天工程界奉为圭臬的经典四阶龙格-库塔法(RK4)的系数矩阵。龙格库塔法在工程中应用极广泛,作为求解常微分方程初值问题的黄金标准,其应用场景几乎覆盖了所有需要随时间演化模拟的科学与工程领域。从弹道轨迹到病毒传播,从电路瞬态到游戏物理,它无处不在。值得一提的是,库塔不仅仅是数学家,也是空气动力学名宿。航空史上有著名的“库塔-儒可夫斯基定理”(解释了机翼是如何产生升力的),库塔就是其中的关键贡献者。库塔所处的时代正是飞机刚刚诞生(1903)的时候,数学、力学与航空工程互相融合促进。库塔一定想不到,他完成的龙格库塔法 会在半个多世纪以后用在飞机结冰上。马丁·威廉·库塔 Martin Wilhelm Kutta,1867 – 19443. 朗缪尔3.1 粒子调控就在库塔完善了龙格库塔法的同时,远在美国的20岁年轻人欧文·朗缪尔正在潜心电灯泡的研究。欧文·朗缪尔 Irving Langmuir 1881 – 1957做科研的人大都有自己的三板斧,不管问题是什么,都有相对固定的几个套路去处理。朗缪尔是研究物理化学的,两者的交叉天然的就会出现在微观粒子上。朗缪尔研究灯泡也是从这个角度切入,他发现,通过将灯泡填充以惰性气体(如氩气)可以显著延长钨丝的使用寿命。随后,这种在一个系统里面引入额外“粒子”观察反应,成了朗缪尔研究的主要手段。自此,他开始涉足表面化学领域,并发现当分子氢被引入到钨丝灯泡中时,会分解为原子氢并在灯泡表面形成一层厚度仅为一个原子的物质,这相当于早期的“原子制造”。单纯引入额外粒子已经不能满足他,还必须要让它们“听话”。继续沿着这个思路,朗缪尔又研究了等离子体,并成为等离子体的命名人。终于在1932年,由于表面化学的工作,朗缪尔被授予诺贝尔奖。有趣的是,朗缪尔荣获诺贝尔奖的工作是关于油膜的,通过控制界面分子排布来调控宏观界面性质,把粒子层面的应用算是玩明白了。3.2 数学模型与试验二次世界大战促使航空飞行器技术快速发展,轰炸机、运输机尺寸越来越大。在著名的驼峰航线,美军动用大量C-46/C-47运输机飞跃喜马拉雅山向中国重庆抗战后方运输物资。C-46运输机该航线气象条件恶劣,结冰事故频发。根据库塔-儒可夫斯基定理,飞机升力和阻力大小受到外形影响极大,机翼形状一定设计好,最忌“整形”。然而飞机机翼结冰后,外形发生改变,升力下降,阻力增加,造成飞机失速迎角提前,再加复杂地形和气流影响,因此事故不断。现在我们知道,为了应对机翼结冰,需要空气动力学设计和除防冰系统协同。当时美军首先想到的是如何让机翼表面不结冰,即防冰。这一下撞到了朗缪尔的研究领域,“通过控制界面分子排布来调控宏观界面性质”,如果在飞机表面镀膜呢?我想最初军方和朗缪尔的思路可能是这样。就这样朗缪尔开始了飞机结冰的研究。但是对于当时的朗缪尔来说,还有个更关键的问题要搞明白。高空之中,尤其巡航高度,温度通常在零下数十度。在地面这个温度环境中,水都结成了冰,冰撞在飞机上要么弹开要么破碎,怎会积聚呢?除非,它们在零下温度情况下,仍未结冰。虽然已年逾六十,朗缪尔研究手段和物理直觉仍旧狠辣,经过对高空云层的研究,他很快确定,在没有外来粒子(灰尘等)作为凝结核的情况下,云层中漂浮的水滴果然以液态形式存在,这种低于0℃的水滴被称作过冷水滴。飞机机翼表面刚好也是提供了凝结核,才产生了结冰。随后朗缪尔分两路推进研究,一路是理论。根据前面提到的经典力学的分析框架:受力分析、构建平衡方程、求解。朗缪尔把水滴等效成球体,同时考虑流场作用,由于机翼前缘等局部位置可以看成是圆柱的一部分,为此经过简化和处理,建立了圆柱体流场中水滴运动的控制方程。随后又通过一系列推导,由于圆柱体流场求解相对简易,在不借助龙格库塔法的基础上,终于实现了水滴轨迹的艰难求解。另一路则是试验,水滴轨迹和其尺寸关系极大。可是云层中的水滴尺寸究竟是多少?它们又是否一样大,如果不一样大,又有何分布规律?科研就是如此,一环扣一环。朗缪尔根据他推导的圆柱体绕流流场水滴轨迹规律发现,不同直径圆柱体获取的水滴收集量不同,如果设计一个含有多个直径的圆柱体进行测试,就可以根据结冰量的差异反推出云层里的水滴数据。这就是旋转多圆柱法。朗缪尔通过在华盛顿山结冰观测站的大量实验,归纳出了著名的 Langmuir A 到 G 等一系列水滴尺寸分布谱(其中 Langmuir D 谱最为经典)。直到今天,民航局的适航认证标准(如 FAA 的 Appendix C)以及各大结冰仿真软件(LEWICE, FENSAP-ICE)在设置云层过冷水滴的水动力学直径分布(MVD)时,依然在使用 Langmuir 分布 作为标准输入之一。旋转多圆柱法3.3 “科学狂人”经此一役,朗缪尔对大气科学产生了极大兴趣。他开始思考,高空中的过冷水滴没有依附的微粒,就无法打破表面张力结成冰晶,也就无法变重掉落。如果人为向云层提供凝结核,或者强行让它降温产生冰晶,就能触发连锁反应,逼迫整片云下雨。这就是人工降雨的思维起点了。为了验证这个设想,他带领团队开启了试验。引入外来粒子,这是朗缪尔从博士就用惯的套路。朗缪尔助手文森特·谢弗在实验室里用一个改装的家用冷柜来模拟高空低温云层。他在冷柜里吹气,让呼出的水分在低温下形成一片微型的“过冷云雾”。谢弗尝试往里面扔各种粉末(粉尘、滑石粉、土壤)充当凝结核,但过冷云雾毫无反应。直到 1946 年 7 月的一天,纽约天气酷热,实验室里的冷柜温度不够低。为了让冷柜快速降温,谢弗顺手把一大块干冰(固态二氧化碳,温度为 -78.5°C)扔进了冷柜。神迹发生了。就在干冰进入冷柜的瞬间,原本雾蒙蒙的过冷水滴瞬间消失,取而代之的是无数的微小冰晶在光线下闪烁。干冰强大的局部降温能力,强行把局部空气降到了 -40°C 以下。在这种极寒下,过冷水滴不需要任何凝结核,自身就会自发结晶(自发成核)。这时候团队意识到,飞机结冰的原因可能不止凝结核那么简单。过冷水滴本就不稳定,水滴与机翼的碰撞会改变张力状态,同样可以造成结冰的发生。后来朗缪尔的另一位同事伯纳德·冯内古特从化学文献中找到了更优方案。他发现碘化银(AgI)的晶体结构与冰相似,可以作为"冰核"让过冷水滴在其表面冻结,且不需要干冰那样的极低温。不管怎么说,这个冰箱里的试验验证了原理可行性。随后朗缪尔与美军开始策划真正人工降雨试验。1946年11月13日,谢弗乘坐一架小型飞机,从纽约州斯克内克塔迪起飞,在附近寻找到了一片过冷的层云。他从飞机上向约3英里长的云带播撒了约3磅(约1.4公斤)碎干冰,干冰撒入后不到5分钟,云滴就转化为冰晶,几分钟后,雨雪从云层底部倾泻而下,试验成功。现代无人机增雨1947年,在美军的支持下,朗缪尔主持了著名的“卷云计划”。他甚至曾疯狂地派遣 B-17 轰炸机飞入一个正在肆虐的大西洋飓风中,倾倒了 180 磅干冰,试图用人工降雨人为改变飓风的能量分布。虽然那次试验导致飓风诡异地大拐弯并席卷了佐治亚州,尽管有人认为是巧合,但是也引发了巨大的法律和政 治风波,同时也证明了朗缪尔这套理论对大气的恐怖影响力。正所谓“天有不测风云”,自古以来天气从来不以人的意志为转移。但是作为战争中非常关键的要素,任何作战计划都必须考虑天气。近年一直传闻美军已具备相当水平的气象武器,从朗缪尔的气象试验中可以看出,这些传闻绝非空穴来风。真是蝴蝶效应,本身只是一项飞机结冰研究,最后竟然演变成了气象武器的雏形。4. NACA与NASA与此同时,NACA(NASA的前身)在俄亥俄州组建了Lewis结冰研究团队,Rinaldo J. Brun、William Lewis等多位科学家,将朗缪尔圆柱流场结果扩展到翼型流场上。他们发表了多篇具有里程碑意义的 NACA 技术报告(如著名的 NACA Report 1215)。他们利用当时极其原始的模拟计算机(如机械微分分析仪)或者手算,画出了水滴在 NACA 0012 等经典翼型周围的运动轨迹。又过去近30年,此时CFD、数值模拟、计算机技术蓬勃发展,已经具备了大规模求解水滴轨迹的基本能力。NASA组建了 LEWICE 软件团队,试图真正把拉格朗日轨迹法、面元法与现代网格技术完美结合并写成工程软件。所谓的拉格朗日轨迹法就是前面的朗缪尔的粒子追踪技术。根据相对原理,假定机翼不动,远方的水滴粒子撞击过来。根据粒子受力平衡,创建微分方程组。再通过龙格库塔法时间推进求解。水滴在流场中,会受到流场速度的扰动。为简化,采用势流作为控制方程,面元法作为求解技术。面元法的基本思路是在翼面每个单元中心(控制点)布置源强,流场中的每个点的速度由这些单元和对应的源强叠加确定。面元法面元法有个很大好处,就是一旦求解出来翼型表面的源分布,空间中任意一个点的流速,都可以通过一个矩阵乘法完成计算。如果采用更复杂的CFD技术,只能获取流场网格点的速度,这样一来,需要时刻判断水滴所处单元位置,再通过单元点的速度进行水滴位置插值获取速度,如此计算量大增。LEWICE软件于80年代问世,90年代逐步公开,该软件通过一系列精妙设计,可以在数秒内完成冰形计算。LEWICE软件5. 后续我在《我是如何开发飞机结冰软件的》中详述了自己研发飞机结冰软件的历程。人做一个事情前,结果是未知的。越是难、越是耗时的事情,越需要发大愿行之。尽管前人已经做了诸多工作,很多资料也都详实完备,轮到自己而为,仍然走了很多弯路。在多年以后重新整理这个研究的历史,故事之曲折精彩令我瞠目结舌。随着国内民机的发展,属于我们的“结冰”传奇,或许才刚刚开始。来源:静界有限元

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