从那天起！我用AI驱动飞行器CFD仿真与Simulink动力学建模停不下来

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作者 | 爱吃蛋炒饭仿真秀优秀讲师

首发 | 仿真秀App

导读：大家好，仿真秀作者专栏作者——爱吃蛋炒饭，飞行器CFD仿真与动力学建模领域 AI 应用开发者、科技自媒体创作者，专注分享生成式 AI 在工程设计与仿真分析中的应用。专注生成式人工智能在工程设计与仿真分析中的应用，持续探索AI辅助CAE仿真、飞行器仿真领域。

做了好几年飞行器CFD仿真和动力学建模，当前我结合案例完成了AI Agent驱动 CAE+MATLAB/Simulink飞行仿真与建模。并录制视频教程独家首发在仿真秀官网以供工程师朋友学习，共同进步，本文想跟大家聊聊这半年我用Claude改造工作流的一些真实体会。

一、先说个故事

去年年底有个项目，要给一款固定翼无人机做全机气动仿真。

熟悉CFD的朋友应该都知道这流程有多磨人：几何清理、画网格、设边界条件、调湍流模型、跑计算、后处理提数据……一套下来少说三四天，中间但凡哪个参数设错了，就得重来。

那个项目时间特别紧，客户一周要结果。我连着熬了两个通宵，第二天早上盯着屏幕上第N次报错的TUI脚本，突然就想——这些破事，难道非得我亲手干吗？

正好那时候Claude Code刚火起来。我抱着试试看的心态，花了一个周末，把翼型仿真的整个流程拆成了一个个Skill，让Claude去驱动PyFluent跑。

图片来自网络：一架无人机的外流场仿真云图

结果你猜怎么着？

原来我手动干要大半天的活，它10分钟就跑完了。而且因为流程是标准化的，不会出现我熬夜犯的那种低级错误。

从那天起，我就停不下来了。

二、CFD仿真：从"写脚本的人"变成"下指令的人"

1、以前的我是怎么干活的

说出来不怕大家笑话，我电脑里存了几十个Python脚本，每个对应一个不同的仿真场景。每次新项目来了，我就找个最接近的改一改，改着改着就改出bug了。

一个典型的全机CFD仿真流程，我大概要写500-800行Python代码，手动调二三十个参数。中间只要网格质量出问题、或者边界条件设错，就得回头改，反复试。效率低也就算了，关键是心累。你明知道这些都是重复性劳动，但你就是绕不开。

2、现在的我是怎么干活的

现在我做同样的事，只需要改一个YAML配置文件，大概十几行，然后敲一行命令，剩下的全交给Claude。

它会自动：

生成几何
画网格
设置求解器
跑计算
后处理出曲线图

我要做的就是告诉它"我要算这个翼型，马赫数0.6，攻角从0到10度扫5个点"，它自己就把活干完了。

3、这是怎么做到的

核心是一个叫 Fluent-CFD-Skills 的技能包。简单说就是把CFD工程师的经验，拆成了一个个结构化的Skill，让Claude能看懂、能执行。目前我整理的工具包包含32个mcp工具，12个飞行器cfd仿真相关Skill，从简单到复杂。

每个Skill背后都是我踩过的坑、积累的经验。以前这些东西只存在我脑子里、或者散落在各个脚本里，现在它们变成了可复用、可积累的结构化知识。我已经把这12个Skill放到了我的课程里，随着课程资料附赠学习者。

这才是AI+CAE真正的价值——不是让AI替代你，而是把你的经验沉淀下来，让AI帮你放大。

看到这里，你可能会问：这套东西我自己怎么搭？别急，文末我会说。

三、Simulink建模：AI也能帮你搭模型

CFD这边跑通了之后，我就开始琢磨Simulink这边能不能也这么干。

做无人机动力学建模的朋友都懂，Simulink里拖模块、连线、设参数，一套六自由度模型搭下来，几十个模块，上百个参数，眼睛都花了。而且特别容易出错——一个增益系数设反了，仿真结果就完全不对，找bug能找一天。然后我就发现了MathWorks官方出的一个东西，叫 Simulink Agentic Toolkit。

图片来自网络：从风洞试验到CFD仿真，再到AI驱动的全流程自动化

1、它是干什么的

简单说，就是让Claude能直接操作Simulink。读模型、改参数、加模块、跑仿真，都可以用自然语言跟Claude说，它来帮你干。

它的架构挺有意思，分两层：

下层是7个MCP工具，相当于给AI装了"手"，能直接操作Simulink——看模型长什么样、读参数、改模块、跑仿真、检查错误等等。

上层是9个Agent Skill，相当于给AI装了"脑子"，里面是MathWorks积累了几十年的基于模型设计（MBD）的最佳实践——需求怎么写、架构怎么搭、测试怎么做、bug怎么报，全在里面。

而且它是基于MCP协议的，不绑死某个AI平台，以后换别的大模型也能用。

2、对我们来说意味着什么

以前你想学Simulink，得先学模块库、学怎么连线、学各种设置，门槛不低。

现在呢？你跟Claude说"帮我搭一个六自由度飞行器动力学模型"，它就能给你搭出一个基本框架。你再说"把气动系数改成查表方式，数据从这个文件读"，它就给你改好了。你不用再花大量时间去记"这个模块在哪"、"那个参数怎么设"，你只需要知道"我要什么"。

这对新人特别友好，对老手也是解放——你终于不用把时间花在拖模块连线上了。

四、无人机动力学建模：CFD + Simulink 双线打通

单独看，CFD自动化是一回事，Simulink自动化是另一回事。但把它们串起来，才是真正的杀招。

1、以前的工作流是什么样的

做无人机动力学建模，传统流程大概是这样的：

用Fluent跑CFD，算出气动系数
手动整理数据，做成查表用的表格
在Simulink里搭动力学模型，把气动数据导进去
跑仿真、调参数、验证

中间每一步都是人工交接，数据格式不对、单位搞错、系数弄反了……各种坑。而且一旦气动外形改了，整个流程又得从头来一遍。

2、AI赋能之后是什么样的

有了Claude之后，这条链路可以完全打通：

你跟Claude说"给这个无人机外形做个CFD仿真，把气动系数导出来，然后更新Simulink模型里的气动力模块，跑一个阶跃响应看看"。

然后你就可以去喝杯咖啡了。

等你回来，CFD跑完了，数据提好了，Simulink模型更新了，仿真结果的曲线图也出来了。你做的不是每一步具体的活，而是设计整个工作流的架构。

这也是为什么我说，未来工程师的核心价值会从"手动执行"转向"架构编排"。

五、写在最后

做了这么多年工程，我最大的感受是——我们太容易陷入"熟练的陷阱"了。Fluent用得熟、Simulink用得熟、Python写得溜，然后呢？然后你就一直在做同样的事，只是越来越快。

1、但AI来了之后，这个游戏规则变了。

你Fluent操作再熟练，能快过一条命令自动跑吗？你Simulink模型搭得再快，能快过AI几分钟给你生成一个框架吗？

真正的壁垒，不再是"你会不会操作软件"，而是"你知不知道该做什么"。

物理洞察、系统架构、问题定义——这些才是AI替代不了的东西。而AI的价值，就是把你从繁琐的执行层解放出来，让你有时间去思考这些真正重要的事。

2、最后留个问题给大家：

当AI已经能帮你写代码、跑仿真、自动提取结果甚至生成报告时，你作为工程师的核心价值，会转向哪里？

是更深的物理理解？还是更宏观的系统设计？欢迎在评论区聊聊你的想法。

3、关于我的课程

如果你看到这里，觉得我说的东西对你有用，想真正上手试一试——

我把这半年多摸索出来的经验，整理成了一门系统课，放在仿真秀平官网上。课程名字叫《AI驱动飞行器CFD仿真与Simulink建模》。请识别下方二维码试看，订阅后支持反复回看，并且提供VIP群交流和答疑。

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AI驱动飞行器CFD仿真与Simulink建模：助你完成从"操作工"到"架构师"跃迁_Fluent_航空_航天-仿真秀视频课程

这门课讲什么

简单说，就是手把手带你搭一套AI驱动的飞行器建模仿真工作流。

不是讲Fluent里的湍流模型怎么选，而是教你——怎么让Claude根据你的意图，自动选对湍流模型、自动画网格、自动跑求解、自动出结果。

课程一共15讲，5个多小时，分几个模块：

环境部署：Claude Code + Codex 怎么装、怎么配（前4讲免费试听）
CFD自动化：8个Fluent Skill，从网格划分到求解、后处理、批量自动化
Simulink自动化：Agentic Toolkit 怎么用，让AI帮你搭模型、改参数
双线打通：CFD气动数据直接驱动Simulink动力学仿真，完整闭环
方法论：怎么打造你自己的Skill库，把经验沉淀下来

而且前4讲是免费试听的，你可以先看看是不是你的菜，觉得有用再买，零风险。买了之后还有VIP答疑群，我本人在群里，有问题随时问，配套资料也会在群里持续更新加餐。

适合谁

做CFD仿真、天天跟Fluent打交道、觉得自己在重复劳动的工程师
用Simulink做动力学建模、想提效的朋友
航空航天、无人机方向的研究生和科研人员
对AI+CAE感兴趣、想真正落地实践的探索者

最后说一句：这门课不是什么"AI万能论"，我也从来不觉得AI能替代工程师。它只是一个工具，一个能帮你省时间、把你从重复劳动里解放出来的工具。但工具这个东西，早一天用上，早一天受益。等别人都用AI干活了，你还在手动调脚本，那差距就不是一点半点了。

我是爱吃蛋炒饭，一个想用AI把CAE工程师从重复劳动里解放出来的从业者。如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞、在看、转发给你的同事朋友。

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2026研发仿真开学季是仿真秀面向研发工程师推出的主题活动月，9月1日至10月31日以"从工具到智能——让AI接入仿真研发"为主线，覆盖结构、流体、电磁、多物理场和AI驱动仿真五个方向。仿真秀力邀企业资深研发工程师，围绕LS-DYNA、Workbench、Abaqus、Star-CCM+、HyperWorks、Maxwell、Fluent、CST、Flotherm、SolidWorks、ANSYS等主流软件，演示如何用LLM、Agent、Codex、Claude、DeepSeek等大模型能力打通建模、求解、后处理与优化全流程，让仿真从"手工操作"升级为"AI驱动"；

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